在企业财税管理的全流程中，应收账款管理是维系企业资金链健康、保障经营效率的关键环节之一。对于财税从业者而言，如何高效管理应收账款、降低坏账风险、实现资金的快速回笼，不仅关乎财务数据的准确性，更直接影响企业的经营决策与可持续发展。 传统的应收账款管理模式往往依赖

The automated extraction of data from scientific charts is a critical task for large-scale literature analysis. While multimodal Large Language Models (LLMs) show promise, their accuracy on...

A pervasive intuition holds that vision-language models (VLMs) are most trustworthy when their attention maps look sharp: concentrated attention on the queried region should imply a confident,...

一、需求：两类报告 企业税务数据报告主要分为：对外法定报送类和对内管理分析类，前者确保合规。后者支持决策。 （一）对外法定报送 目的：合规。 周期：月、季、年。 代表：增值税申报表、企业所得税预缴表、年度汇算清缴表。 逻辑：税局定格式，企业照表填空，迟报、错报

前几天，一个创业的哥们找我帮忙。诉求特别简单：出去跟客户谈合作的时候，得有个拿得出手的网站甩过去，让对方觉得“这家公司挺靠谱”。 如果是放在十年前，这事儿可太折腾了。你得凑齐UI设计师、产品经理，还得找前端和后端开发。哪怕再怎么压缩成本，两万块钱起步是跑不掉的

你有没有想过，创始人和 CEO 其实是两种完全不同的物种？做创始人靠的是本能，但做 CEO 靠的是反本能。Brian Chesky 在一期播客里聊了这个问题，聊了将近两个小时，我一口气听完，觉得每隔几分钟就有一句话能扎进脑子里。他是 Airbnb 的联合创始人

烦请大家看一张：大模型技术发展历程图（如下图1） 图1：大模型技术发展历程，图源于智能投研技术联盟公众号 既然聊得是资管行业的大模型名词，那请看大家先看大模型工作流程图开始，搞清楚它是什么，为下面的学习作铺垫。 图2：LLM (大语言模型) 工作流程图 1、大

一份面向产品 / 研发 / Agent 设计的逆向架构拆解。 核心结论：即梦 Agent 的本质不是“会生成内容的 LLM”，而是LLM 编排器 + 技能插件 + 执行引擎。 一句话结论 即梦 Agent 的后端更像一个三层编排系统： Layer 1：Rout

在这个“颜值即正义”的时代，产品的审美价值已逐渐渗透并改变商业逻辑。当消费者不再满足于“能用”、“好用”，而是追求“好看”、“高级感”、“设计感”甚至“情绪价值”时，审美力已经从产品的“加分项”升级为“必修项”。对产品经理而言，审美力不再是设计师的专属技能，而

Chain-of-thought (CoT) reasoning and reasoning-tuned models such as DeepSeek-R1 are commonly assumed to reduce shallow heuristic biases by thinking carefully. We test this on position bias in...

Large Language Models (LLMs) have demonstrated strong potential for many mathematical problems. However, their performance on graph algorithmic tasks is still unsatisfying, since graphs are...

今天，我们来聊聊企业系统中一个看似不起眼，却决定成败的关键环节：单据转换规则。 先问大家一个问题：你公司是否出现过销售系统显示已发货，财务系统却无记录的情况？或者采购订单金额与应付账款对不上的困扰？ 这些不是小问题。 据了解，没建立规范单据转换规则的企业，跨系

动手的事在减少，动脑的事在增加。 01 从AI正式出场算起，不过短短三年多时间，许多事都在喧嚣中悄悄变化。 翻看2023年的对话，无非就是和AI说句话，让它写写工作报告，分析具体的业务或数据，心底里还是把AI当玩具。 提问到验收到修改全程参与，才能得到一份可用

今天有两件事同时发生，让我隐隐感到有点不真实——同一天里，AI首次被实验证实可以自主复制自己，横跨4国160小时无限繁殖；与此同时，菲尔兹奖得主把一道开放式数学题扔给GPT-5.5 Pro，两小时后他拿到了完整的博士论文级证明，而且他本人没有给出任何数学思路。

今天有两件事同时发生，让我隐隐感到有点不真实——同一天里，AI首次被实验证实可以自主复制自己，横跨4国160小时无限繁殖；与此同时，菲尔兹奖得主把一道开放式数学题扔给GPT-5.5 Pro，两小时后他拿到了完整的博士论文级证明，而且他本人没有给出任何数学思路。

一、先说一个让人沉默的数字 德勤做过一项专门针对中国制造业AI项目的调查。 结果只有一个数字值得记：认为项目达到80%-100%预期的企业，只有9%。 换句话说，91%的工业AI项目，没有达到预期。 这9%不是个例，是行业平均水平。 如果你在工业AI圈子里待过

一、异常管理为什么经常沦为“事故档案馆”？ 异常模块常见的失败形态是： 只记录，不处置：登记了，但没有责任人、没有截止时间、没有交付物。 只处置，不复盘：问题解决了，但原因没沉淀、规则没更新、下次还会再发生。 只看数量，不看结构：异常多了就“加强管理”，却不知

我入行AI产品经理也有一段时间了，见过很多模型测评的结果，也见过太多

最近跟朋友吃饭聊天，发现一个好玩的事——大家都跟手机吵过架。 不是那种

做过 Agent 产品的同学应该都遇到过这种场景：用户一句话甩过来三个需求，「帮我查一下最近的订单物流、收货地的派送政策，再顺便看看附近有没有合适的自提点」，然后你的 Agent 就开始转菊花了。 转 5 秒，用户骂娘。转 8 秒，用户关掉 App。 那怎么办