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提示词
6 条当用户的某个意图（如last_intent）尚未处理完成时，自动提示用户并继续处理该业务。
写作cloud.baidu.com为电商平台机器人客服提供开场白、常见问题回复和结束语的话术模板参考。
写作insight.xiaoduoai.com智能客服机器人与访客互动的对话模板（欢迎新访客、欢迎回头客、显示常见问题等）。
写作zhuanlan.zhihu.com服装加工合同模板，含甲乙双方信息及加工委托条款
写作xiaobaogong.com用于合同审查场景，让大模型扮演特定行业、特定立场的合同审查专家，平衡利益与风险。
研究blog.csdn.net帮助分析患者症状，提供可能的诊断方向和建议，适用于初步诊断筛查。
研究cgwgpts.com
论文
6 条OpenAI NewsAI 评分3030 The Den 利用 ChatGPT Work 每周节省 10-15 小时实现增长
The Den 社交俱乐部借助 ChatGPT Work，将补助申请准备时间从 3 天缩短至 2 小时，酒类许可证材料办理时间从 4 天缩短至 3 小时。新店开业期间，该工具帮助每周节省 10-15 小时，使团队能够专注于业务扩张。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4747 Amazon Quick 各组件的提示工程模式与陷阱
AWS 在博文中详细讲解了 Amazon Quick 各组件的提示工程最佳实践，涵盖 Quick Research（研究代理）、Quick Flows（自动化工作流）和 Quick Sight（可视化分析）。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4444 Aderant使用Amazon Nova Lite构建智能工单分类系统
Aderant基于Amazon Nova Lite通过Amazon Bedrock构建了智能工单分析器，在前2.5周生产中处理109个工单，达到约96%路由准确率。
OpenAI NewsAI 评分3131 如何利用 ChatGPT Work 和 Codex analytics 将 AI 使用连接到商业价值
OpenAI 推出 ChatGPT Work 和 Codex analytics，帮助团队理解 AI 使用情况和支出，识别培训需求，并将 AI 采用与业务成果相连接。这些工具旨在弥合 AI 能力与实际商业价值之间的鸿沟。
OpenAI NewsAI 评分4242 Fyxer 如何构建受用户信任的 AI 执行助手
Fyxer 使用 OpenAI 模型、微调和记忆功能，结合真实用户反馈，构建了一个可模仿用户声音起草邮件的 AI 执行助手。该系统能够自动整理收件箱，并根据每位用户的独特表达风格生成个性化邮件内容。
Hugging Face BlogAI 评分5757 Hugging Face 发布 funes：为编码智能体提供自有记忆层
Hugging Face 发布 funes，这是一个持久记忆层工具，可为 Claude Code、Codex、pi、Hermes 等编码智能体提供跨会话、跨机器的记忆能力。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Hugging Face Diffusers 原生支持 Nunchaku 4-bit 扩散模型推理
Nunchaku 4-bit 扩散模型推理引擎现已原生集成到 Diffusers，支持通过 from_pretrained() 直接加载预量化模型，无需本地 CUDA 编译。
推荐理由：原文给出了 Nunchaku Lite 的性能数据、实现方式和可用入口，读者可以据此判断这个量化推理方案是否适合自己的场景。
Google DeepMind精选AI 评分7979 Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 3.5 Flash Cyber
Google DeepMind 发布三款新 Gemini 模型：3.6 Flash 为主打模型，输出 token 减少 17% 且成本更低，在编码、知识工作和多模态任务上性能提升。
推荐理由：提供了 3.6 Flash 相比 3.5 Flash 在编码任务上输出 token 减少 17% 的具体数据，读者可据此评估成本效益变化。
Google DeepMindAI 评分5454 Google DeepMind 与英国政府合作推出 AI 规划原型，目标将房屋规划审批时间缩短 50%
Google DeepMind 与英国政府合作开发 AI 规划工具，基于 Gemini 模型，为规划官员提供数据提取、政策识别、摘要和评估草案等功能。该工具旨在将规划申请审批时间缩短 50%，目前正在 Barnet、Camden 和 Dorset 三个地区试点，计划 2027 年向全英议会推广，以支持英国到 2029 年建成 150 万套新住房的目标。
Google Research精选AI 评分6363 Google发布TurboQuant：面向极端压缩的向量量化新算法
Google Research发布TurboQuant、QJL和PolarQuant三种向量量化压缩算法，可在Gemma和Mistral模型上将KV cache内存降低至少6倍，同时保持模型性能不变。
推荐理由：原文给出了6x内存降低和8x性能提升的具体数据，以及TurboQuant、QJL、PolarQuant三种算法的技术原理，读者可以据此了解向量量化技术的最新进展。