行业真相：IP 增长的最大枷锁，是 “组织过重” 或 “无组织”在 AI 智能体全面落地的今天，创始人 IP 的增长困境早已不是 “缺流量” 或 “缺内容”，而是组织形态的错配：要么是 “单兵作战”，一个人干十个人…

行业误区：把 AI 当工具，错失了重做生意的机会当前，90% 的创始人 IP 对 AI 的使用仍停留在 “环节提效”：用 AI 写文案、做客服、改方案，却从未意识到 ——AI 的终极价值是 “重做一次生意”。新文档的核心观点一针见血…

通义千问2.5知识检索：外部数据源接入实战 1. 引言 1.1 业务场景描述 在当前大模型应用快速落地的背景下，通用语言模型虽然具备强大的泛化能力，但在特定垂直领域（如企业知识库、产品文档、内部流程等）中往往缺乏精准…

引言：IP 变现的 “闭环困境”—— 为什么单个环节提效，却难破增长瓶颈？很多创始人 IP 都有这样的困惑：用 AI 写文案、做客服，单个环节效率确实提升了，但整体营收依然停滞不前 —— 获客、转化、交付、复购各…

通义千问2.5-7B-Instruct应用开发：智能写作助手实现 1. 引言 随着大语言模型在自然语言生成、理解与推理能力上的持续突破，基于预训练模型进行二次开发构建垂直领域应用已成为AI工程实践的重要方向。Qwen2.5 系列作为通义千问最新一代大型语言模型&…

FST ITN-ZH在政务系统中的应用：公文标准化处理方案 1. 引言 1.1 政务场景下的文本标准化需求 在政府机关日常办公中，大量非结构化文本数据以口语化、传统书写方式存在。例如，“二零零八年八月八日”、“一百万元”、“京A一二三四五”等表…

引言：创始人的 “执行者困境”—— 为什么越埋头干活，IP 越难增长？ “每天忙到凌晨，写文案、回咨询、做交付，可营收还是卡在百万级”—— 这是多数创始人 IP 的真实写照。他们陷入 “执行者陷阱”：把自己当…

Qwen3-VL-2B多模态模型部署教程：OCR识别与场景描述实战 1. 学习目标与前置知识 本教程旨在帮助开发者快速掌握 Qwen3-VL-2B 多模态模型的本地化部署方法，并通过实际案例实现 OCR 文字识别、图像内容理解与场景描述等核心功能。完成本教程后&#xff0c…