提高商店客流量的智能设备选型指南：从客流分析到数字化运营
实体零售面临客流下滑与运营瓶颈，亟需从“坐商”转向“数据驱动+主动引流”。本文系统解析六大类智能设备技术架构，涵盖客流分析、智能引流、智慧收银、导视系统、数据中台与氛围营造，结合不同业态痛点提供选型策略与实施路径，助力门店实现数字化升级与效率跃迁。
用提示工程让大模型自己检查自己：CoVe方法有效减少幻觉
Chain-of-Verification（CoVe）通过“起草-验证-修复”四步流程，让大模型自我纠错幻觉。关键在于隔离验证：隐去初稿，迫使模型独立核查事实，避免自我强化错误。适用于模型应知但易错的场景，与RAG互补。虽增加延迟与成本，却为高可靠性任务提供保障，是迈向“系统2思维”的重要一步。
人类专家：这代码逻辑我看不太懂。AI：没关系，能跑通，而且比你快
英伟达新论文《SATLUTION》震撼AI与编程界：AI自主进化出SAT求解器，竟超越人类冠军。它不靠补全代码，而是通过“规划+编码”双智能体，在严格规则与验证下自我迭代。70轮后，性能反超顶尖人工求解器，成本却不足2万美元。更深远的是，人类角色正从“写代码”转向“定规则、做验证”。这不仅是技术突破，更是对程序员未来的重新定义：我们或将成为AI的教练与考官，而非唯一的手艺人。
