2025年国内主流智能客服系统：技术架构与能力深度解析
本文分析了2025年国内智能客服市场的技术格局与系统能力，从核心技术栈（NLP、知识图谱、语音技术等）到市场梯队划分，深入探讨了第一梯队的综合型平台和第二梯队的场景化服务。以合力亿捷为例，剖析其端到端AI技术栈、大模型融合、全渠道融合及运营优化能力，并对比国际顶尖通用AI在语义理解、多模态交互和自主学习方面的启示。最后为企业提供选择智能客服系统的五大考量因素，强调技术与业务场景的深度融合，助力企业实现更高效、智能的客户服务体验。
2025年技术团队必看：10款提升研发效率的知识管理工具深度评测
在数字化时代，知识管理已成为提升个人与企业竞争力的关键。2025年，随着AI、大数据和云计算的发展，知识管理工具正向智能化、协作化方向演进。本文精选10款必备工具，涵盖Notion、Obsidian、语雀、飞书文档等，助你构建高效知识体系，把握未来趋势。
大模型 Agent 概述
大模型Agent是基于大型预训练模型构建的智能体，具有强大的语言理解和生成能力，能完成多任务处理。其记忆功能包括短期记忆和长期记忆，支持上下文保持、知识积累、计划决策及内容创作，广泛应用于自然语言处理、问答系统、信息检索、辅助决策、教育、创意应用和客服等领域。
多模态AI核心技术：CLIP与SigLIP技术原理与应用进展
近年来，多模态表示学习在人工智能领域取得显著进展，CLIP和SigLIP成为里程碑式模型。CLIP由OpenAI提出，通过对比学习对齐图像与文本嵌入空间，具备强大零样本学习能力；SigLIP由Google开发，采用sigmoid损失函数优化训练效率与可扩展性。两者推动了多模态大型语言模型（MLLMs）的发展，如LLaVA、BLIP-2和Flamingo等，实现了视觉问答、图像描述生成等复杂任务。这些模型不仅拓展了理论边界，还为医疗、教育等领域释放技术潜力，标志着多模态智能系统的重要进步。
基于品类关系，虚拟类目如何建设？
类目-属性项-属性值体系（简称CPV）是淘宝建设中非常重要的基石，在商品的发布、管理，以及搜索场景下都大量应用。比如每个商品都有自己的类目、以及属性，而且需要发布在适合自己的类目下，才能够方便管理和搜索；在用户搜索的过程中，对Query的类目预测也是相关性中非常重要的一环。