LingBot-VLA 具身大模型全面开源
蚂蚁灵波团队开源具身大模型LingBot-VLA：在GM-100真机评测中跨本体成功率提升至17.3%（+4.3%），RoboTwin 2.0仿真任务成功率超Pi0.5达9.92%；基于20,000小时多构型真机数据预训练，支持高效微调与跨平台迁移，代码、模型、数据、基准全开源。（239字）
企业400号码合规风险与外呼标记骚扰电话防范方案（2026最新版）
400号码作为企业官方服务入口，一旦被标记为“骚扰电话”，不仅直接影响接通率与客户信任，还可能触发运营商侧的号码管控措施，导致呼入受限甚至号码关停。本文从号码合规使用规范、外呼行为风控、标记申诉机制、号码健康度监控四个层面，系统梳理400号码被标记的成因链路与防范策略，帮助企业建立可持续的号码声誉管理体系。
一文读懂主流智能客服系统推荐，助力企业精准决策
本文剖析企业客服困局与智能升级路径，指出60%以上咨询集中于重复性问题，导致人力浪费与体验割裂。提出智能客服选型需先完成三大自我诊断：服务模式分类、标准化程度验证、AI核心定位厘清。重点介绍阿里云瓴羊Quick Service——融合大模型与AI Agent的全链路平台，支持多渠道统一接入、闭环任务执行（如查物流、退换货），已服务5万+企业，助力长城汽车提效50%、申通快递重复咨询降70%。（240字）
推荐一款好用的智能客服系统：兼顾高智商与易上手的实战测评
本文实测阿里云瓴羊Quick Service智能客服：以“高智商”（93%语义理解准确率、AI Agent闭环执行）与“易上手”（低代码配置、1天SaaS上线、业务人员自主运维）双维度破局行业痛点，助力企业实现客服效能跃升。
智能体来了如何从0到1搭建智能体？
本文手把手教你基于阿里云通义千问与DashScope平台，从零构建具备感知、规划、执行与学习能力的AI智能体，涵盖环境搭建、工具调用、记忆规划到部署上线全流程，助开发者快速掌握下一代AI应用核心技能。
从 NL2SQL 到本体论智能问数：为什么复杂企业数据问答需要新的方法
当“大模型+数据问答”成智能化入口，真正难点不在NL2SQL，而在理解业务对象、关系、口径与动作。本文剖析传统方法的天花板，提出以本体论构建业务语义层——将问数从“查表工具”升维为“决策基础设施”，揭示UINO等厂商通过ABC（Acquire-Build-Compute）范式，推动智能问数迈向可持续演进的语义底座。
