梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 马斯克旗下xAI的重磅炸弹 Grok 4 提前泄露了！ 有开发者在xAI控制台的源代码中意外发现了两个全新模型 Grok 4 和 Grok 4 Code 。 与此同时，xAI刚刚完成了一轮 100亿美元 （约716亿人民币）的巨额融资。 更有意思的是，xAI选择 跳过原计划5月上线的Grok 3.5版本 ，直接推出Grok 4。 团队内部把这种做法叫 "极限迭代" ——要么不更新，要更新就来个大的。 这很符合马斯克一贯的风格，就像当年特斯拉直接跳过传统汽车厂商的渐进式改良，一步到位搞纯电车一样。 马斯克要"重写人类知识库" 但马斯克的野心远不止于此，他提出了一个听起来就很"马斯克"的宏大目标： Grok 4被定位为"最新、最强大的旗舰模型"，官方宣称它在自然语言、数学和推理方面提供无与伦比的性能，堪称万能的完美之选。 Grok 4目前支持文本模态，视觉、图像生成和其他功能即将推出，将包含 函数调用、结构化输出和深度思考 功能。 Grok 4的 上下文窗口为13万个token ，比许多前沿模型要小，这可能表明xAI正在优化推理速度和实时可用性，而非长文本。 ...

"DeepSeek很热，但它对企业的大影响还没全面到来。" "许多企业拥抱AI，还要补数字化的课。" 文 丨 新浪科技 周文猛 "智能体归根结底是一个软件，规模化应用要有信息化基础" "所有企业都应该开发知识库和智能问答系统，这个投资不会后悔" "客户对AI最大的误区是认为它无所不能，做AI也很容易。" "信息化投资的账不能算到AI头上，AI投资的ROI要看长远。" …… 这一系列的观点，是IBM大中华区董事长、总经理陈旭东在与新浪科技《科创100人》独家沟通中，对 当下AI发展给出的判断和长期企业"智改数转"实践经验分享。 长达60多分钟的沟通中，陈旭东谈及了国内企业对于生成式AI发展的"三大误区"，为企业拥抱生成式AI 指明了"突破口"，同时也直言"多数企业拥抱AI需要补数字化的课"。 在他看来，解决企业AI投资的ROI问题，"要重点关注重复性工作，看长远，从小处着手，方能更好地 看到效果。" 以下，我们整理了访谈对话内容，供您参考。 "DeepSeek很热，但它的大影响还没全面到来" "生成式AI影响最大的不是企业，而是他擅长的领域——文生图、翻译、写代码等，这些利用大语言模 型能力的领域发展迅速，但真 ...

AI知识库行业发展趋势 - AI知识库正从技术工具演变为企业智能化转型的核心支点，关键在于重塑组织数据文化与管理范式[2] - 自2024年1月起，知识库落地速度显著提升，打破"Demo五分钟，上线花一年"的行业固有印象[2][3] - 摩根士丹利案例显示知识库使用率从20%飙升至80%，单次搜索时间大幅缩短，顾问可将更多时间投入客户互动[4] 技术驱动因素 - 2025年初DeepSeek等新兴工具推动大模型技术成熟度显著提升，厂商从技术竞赛转向应用落地[5] - RAG技术集成使大模型误答率显著降低，某健康咨询平台通过AI聊天机器人减少65%人力客服单量，年节省成本超5万美元[5] - 传统知识库构建需8年培养周期，AI加持后缩短至6年，文档上传后AI可自动生成问答内容，人工仅需审核[10][11] 市场格局与生态 - 2024年知识库需求呈现井喷式增长，增幅达200%-300%[8] - 阿里云百炼、腾讯云智能体开发平台等提供大模型+RAG检索增强技术，字节扣子、AI Agents Flow等Agent平台集成知识管理功能[8] - SaaS知识库提供商如腾讯乐享、HelpLook专注企业知识管理和在线问答云服务，行业生态逐步完善[9] 应用场景升级 - 某软件企业AI助手将自助解决问题比例提升至30%，释放过去80%闲置的"隐形知识"[10] - 传统全文检索仅提供文档位置，AI知识库能识别上下文并直接生成解决方案，查询效率大幅提升[11] - 知识库能力边界从文档存储扩展到企业智能服务"引擎"，支持不同场景快速部署轻量助手[11] 行业痛点与挑战 - AI知识库目前仅适用于流程标准化场景，对创造性任务和复杂推理覆盖有限[13] - 企业面临规模管理（百万级知识库）、信息时效性、权限安全（如防止行销线知晓采购成本）等系统性难题[14] - 数据迁移集成困难，初期需整合CRM、ERP等多系统分散数据，避免信息孤岛[15] 实施路径选择 - SaaS方案适合快速构建通用知识应用，部署便捷但扩展受限[15][16] - Agent方案支持跨系统自动化和多步骤任务，需更高设计成本但灵活性更强[16] - 自研+大模型API适合头部企业深度定制，但研发成本和人才风险较高[19] 未来发展方向 - 行业知识库成为新焦点，法律行业"案例推理库"、制造业"故障诊断库"需结合术语库和规则引擎[19] - 需建立"双轨制架构"：底层统一知识中台+上层轻量化应用，解决部门各自为政问题[19] - 服务商生态分化为基模厂商、Agent平台和垂直SaaS三大阵营，未来或形成互补格局[20]

以下文章来源于王智远 ，作者王智远 王智远 . 商业记录者，主持人、《复利思维》《自醒》图书作者；专注于市场营销、消费心理、AI新科技、精 神生活与商业探索。 本文来自微信公众号： 王智远 ，作者：王智远，题图来自：AI生成 AI没火时，就有不少公司在做知识库了。 钉钉后来上线"端内搜"，想找什么直接搜，还能做智能总结。当时关注的人不多，到今年四月，情况 变了。 大厂突然扎堆进知识库赛道，特别是做平台的，像飞书、腾讯Ima、腾讯乐享这些，开始猛推知识库 功能。 一 大厂为啥突然都开始卷知识库？前段时间，我听到一个挺有意思的说法。 一边是，大家都知道 AI 搜索确实方便，但它爱胡扯，外面信息源太杂，很多时候根本不敢直接用； 对效率党来说，在搜索、写东西、管理项目之间来回切换，早就成了日常。 他们要一个专属空间，把有用的信息筛出来统一管理； 说白了，就是在解决"知识沉淀"的问题：让 信息真正变成能复用的知识。 另一边，有位企业高管跟我说，知识库是当前 2B 领域里，AI 最容易落地的应用之一。 其他付费模式还停留在"SaaS + AI"或者"AI + SaaS"的阶段，改造周期长、见效慢；尤其以云服务为 主的大厂 ...

" 从团队重构到业务狂飙，腾讯AI 驶入快车道。 " 作者丨胡敏 编辑丨周蕾 "不宜操之过急，还是要修炼好内功。" 去年，各家都在大张旗鼓地讲AI故事，然而腾讯却保持一贯的低调。这种状态，也让各种质疑声音接踵而 来，市场不乏有"腾讯可能会在这一波AI浪潮中掉队"的观点。 但这种预判并未维持多久，到今年，从腾讯元宝、QQ浏览器、ima并入CSIG事业部，再到腾讯混元大模 型相关团队的组织架构变革后，似乎腾讯AI的产业落地开始走上了快车道。 "今年上半年腾讯的AI战略落地速度远超我的预期。"一名二级市场分析师曾对雷峰网说道，今年第一季度 腾讯的资本开支达274.8亿元，同比增长91%。这预示着腾讯正在加速集聚资源、排兵布阵投入AI攻坚 战。 5月21日，腾讯云在北京举办了AI产业峰会，会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO 汤道生，腾讯云副总裁、腾讯混元大模型技术负责人王迪，以及腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图 实验室负责人吴运声几位AI落地的核心人物都出现在了现场，并且透露了不少有关腾讯上半年AI落地的进 度。 腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO 汤道生 这场峰会让人进一步描摹 ...

行业趋势 - 大厂如飞书、腾讯Ima、腾讯乐享近期集中发力知识库功能，推动行业竞争加剧 [1] - AI搜索因信息源杂乱存在可靠性问题，企业需求转向专属知识管理空间以解决"知识沉淀"痛点 [2] - 知识库成为2B领域AI落地最快场景，相比SaaS+AI模式具备短平快优势，契合中小企业信息化转型需求 [3][4] 应用价值 - 知识库实现跨部门数据整合，例如客户信息全链路沉淀，AI可快速生成收入贡献、沟通记录等结构化报告 [5] - 激活企业非结构化数据价值，为垂直小模型建立"知识主权"，加速决策效率并降低信息孤岛效应 [6] - 信息化转型将分散资料系统化存储，典型场景包括销售数据汇总、跨部门协作等高频需求 [4][5] 潜在问题 - 过度依赖历史数据可能导致"AI式平庸"，如家电企业因知识库倾向传统业务而错失智能家居转型窗口 [8][9] - AI强化历史最优解但缺乏前瞻性，易忽略新渠道、用户偏好变化等动态因素 [10][11] - 麦肯锡等机构指出，传统数据架构可能限制创新响应速度，历史经验无法完全预测未来趋势 [11] 技术瓶颈 - 知识库维护成本高企，AI当前仅实现搜索/问答功能，尚未解决版本混乱、内容过时等治理难题 [13][17] - 共享型知识库存在信息冗余问题，人工更新效率低下导致使用率衰减 [16] - 主流平台如飞书、钉钉的AI语义理解能力仍处初级阶段，无法实现智能化的内容筛选与版本管理 [17] 组织协作风险 - 个性化服务可能导致"数据鸿沟"，不同部门获取差异化的AI筛选内容，引发认知偏差 [19][21] - 跨部门协作时市场、销售、运营团队因知识库视角不同产生决策分歧，形成新型信息壁垒 [20][21] - 非结构化文档的"视角偏差"问题比结构化数据更突出，可能反向加剧组织割裂 [21]

在近日举行的2025腾讯AI产业应用峰会上，腾讯云智能负责人吴运声深入探讨了腾讯在打造智能体（Agent）产品过程中的技术细节与设计逻辑，揭示了腾 讯如何在这一新兴领域进行布局。 吴运声指出，虽然创建一个智能体在技术层面已不再是难题，但打造既实用又能高效解决业务流中问题的智能体，依然是一个亟待深入研究的重大课题。他 强调，腾讯在智能体产品的开发中，特别注重用户的实际体验。 腾讯还强化了智能体中的问答对功能。由于基础大模型在相同Prompt下可能产生不同的输出结果，因此强化从文档中自动生成准确问答对的能力显得尤为重 要。企业可以对这些问答对进行审核、校验，确保准确性后再发布，从而提高了智能体在企业应用中的可靠性。 吴运声还表示，在ToB场景下，智能体的本质是一种新的应用形态。与传统软件相比，智能体具备自主规划能力，可以根据用户的自然语言指令，自主调用 工具，甚至多个Agent协同完成一个复杂任务。因此，智能体开发需要关注三个核心问题：如何实现更精准地自主规划与执行、如何实现多Agent协同的复杂 任务处理以及如何构建更高效的工具调用机制。 会上，腾讯还宣布了一个重要实践：QQ浏览器升级为AI浏览器，并上线了QB ...

腾讯集团高级执行副总裁汤道生在会上发表演讲 打造一个"智能体"（Agent），在现阶段来说已经不是一个问题。但要打造出一个既实用又能高效解决 业务流中问题的智能体，仍然是一个值得深入探讨的大问题。 面对这个行业性的"大问题"，将"产品为王"奉为圭臬的腾讯，在打造"智能体"产品的过程中，又着重考 虑了哪些问题？ 在日前举行的2025腾讯AI产业应用峰会上，腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人，腾讯优图实验室负责 人吴运声就腾讯云在智能体方面的技术及产品设计逻辑，做了诸多回应，并特别提及了腾讯在智能体设 计上的几个"细节"： 关于智能回退，在真实的智能体使用中，执行到某个节点经常会需要"回头"修改前面的内容 （比如行程修改等等）。腾讯云的智能体开发平台，在工作流模式下引入了一个具备"全局 视野"的智能体，能够处理跨节点的回跳逻辑，并基于对整体流程结构的理解来做出判断和 引导，实现一种"有意识"的交互。 关于文档比对，在很多企业场景中，同一个业务文档会 存在多个版本。比如保险公司推出的寿险产品，不同年份的版本可能差异很小，但都会被上 传到知识库。这会导致问答时混淆使用。而文档比对工具，使得用户可以清晰地看到不同版 本之间 ...

飞书AI知识库产品发布 - 飞书正式推出AI知识库功能"飞书知识问答" 旨在整合用户在飞书平台上的各类工作数据[10] - 产品入口设计突出 在飞书界面左侧和上方设置明显标识 采用差异化配色增强视觉吸引力[14] - 支持切换DeepSeek-R1和豆包两种AI模型 核心功能是"使用知识"选项[17] 数据整合能力 - 可抓取飞书消息、群聊、文档和知识库内容 但暂不支持多维表格、邮件和未导出文档的会议妙计[18] - 支持文件上传功能 微信导入采用小程序二维码方式 上传文件以云文档形式存储[19][20][22] - 数据覆盖范围广泛 包括云文档、SOP、视频会议策略等日常工作产生的信息[7][8] 实际应用场景 - 有效解决内容选题难题 能调取公司内部实战经验文档 提供差异化于通用AI的实用建议[23][30][32] - 快速响应规章制度查询 如报销流程可十秒内提供发票格式、报销单模板等完整信息[46] - 支持模糊搜索 能精准定位历史文档中的细节信息 提升工作效率[43] 权限管理系统 - 严格遵循企业权限设置 不同职级员工获取的信息范围与其权限相匹配[52] - 不会因查询请求而突破原有文档权限限制 确保信息安全[48][52] - 实现"千人千面"的知识映射 根据用户身份智能筛选可访问内容[52] 产品差异化优势 - 区别于传统AI知识库"先搭系统后喂数据"的模式 直接利用飞书现有工作数据[6][9] - 整合企业日常运营中自然产生的知识沉淀 而非额外创建的信息[7][8] - 深度结合飞书生态 产品设计保持平台一致性 如云文档存储方式[22]

飞书知识问答产品发布 - 飞书正式推出AI知识库功能"飞书知识问答" 实现企业知识数据的智能化调用 [2] - 产品入口设计显眼 采用差异化配色强化视觉引导 左侧和顶部均设置快捷入口 [5] - 支持切换DeepSeek-R1和豆包两种大模型 核心功能是调用企业内部知识 [6] 知识覆盖范围 - 目前已覆盖飞书消息、群聊、文档、知识库等内容类型 [7] - 暂不支持多维表格、邮件和未导出文档的视频会议妙计 [7] - 支持微信文件导入 通过小程序扫码实现群聊文件一键上传 [8][9] - 导入文件以云文档形式存储 保持飞书原有产品逻辑 [9] 企业知识管理应用 - 可调用企业历史文档、会议纪要等非结构化数据 如内容创作方法论文档 [16][17] - 精准提取规章流程信息 如报销所需的发票格式、抬头等具体模板 [35][36] - 实现权限千人千面 根据用户职级自动过滤无权限内容 [37] 行业解决方案价值 - 解决企业知识沉淀痛点 尤其适合文档管理混乱的组织 [1][2] - 区别于传统AI知识库"先搭后喂"模式 直接激活现有飞书生态数据 [2][7] - 权限管理系统保障企业数据安全 符合组织架构管理需求 [37] 内容创作场景实测 - 成功调用内部创作方法论文档 包含选题来源、热点追踪等实战经验 [10][11] - 准确提取"内容军规"等零散准则 如"正确性优先于流量"等核心原则 [25][29] - 相比通用大模型 输出结果更贴合企业实际业务场景 [13][16]