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工厂用AI管全盘生意 对源头厂商而言，只需要一句自然语言指令，“1688生意助手”就能自主执行全套经营动作——从洞察热卖趋势、智能发图上架、广告分析、意向客户接待，到多店管理与经营决策，全面覆盖工厂做生意的全链路。 1688商家的生意模式差异显著：现货模式（含批发、一件代发和分销）、定制模式（含轻定制、深度定制），以及跨境模式（含内外贸一体、多平台经营），面对的经营难题截然不同。 为此，Accio针对不同类型商家的核心痛点，量身打造了三项差异化AI能力： 一是现货型商家主打“快与省”。现货拼的是上新速度和运营效率，Accio既能一键生成完整商品详情并自动上架，还能批量优化商品素材和标题，帮助提升搜索点击和成交转化； 二是定制型工厂主打“专与准”。定制难在专业接待和询盘转化，Accio既能学习企业知识库，听懂定制需求，答准工艺、交期和报价等专业问题，还能通过买家背调挖掘需求，7×24小时自动跟进每一条潜在商机； 三是跨境型商家主打“全与透”。跨境难在多店管理和经营决策，Accio直连多平台数据，每日推送多店铺经营看板，哪里赚了、哪里亏了、资源优先投在哪，让老板看清全盘生意，快速做出决策。

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工作流，把从选题到导出的过程，拆成了九个阶段： 确定研究范围、检索文献、清理筛选、分析趋势、寻找切入点、列提纲、写作、核验，最后导出。 和其他AI论文写作工具类似，你给它一个研究主题，比如“物理世界的RSI”。 它就会从这个主题中拆出具体的研究问题，再生成对应的中英文关键词，去OpenAlex、Crossref、Semantic Scholar和arXiv里搜索论文。 搜回来的文献会进一步去重、评分，再由模型筛选相关性。遇到相关性较高的论文，还会顺着它的参考文献，以及后来引用它的研究继续找。 相当于抓住一篇，再顺藤摸瓜补一批，思路其实有点像当年的CONNCTED PAPERS。 （有没有懂的）。 接下来，收集到的文献，会被整理成一张证据表，汇总每篇论文的研究问题、方法、数据、结论以及局限。 有了这些材料，系统再分析研究趋势，提出可能的研究角度、研究空白和假设。 这里还有个挺有意思的环节，叫 创新性诊断 。 Open Academic Paper Gen会从问题、方法、数据和视角几个维度评估切入点，指出文献池中最接近的已有工作，并给出审稿人可能提出的质疑。 （这相当于是在你觉得自己做出R

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ot的模型可以随时切换。不过： 我仍然建议你长期使用同一个模型，仅在真正需要时才进行切换。 长期记忆 长期记忆是ds bot的一个重点。记忆可以在详情页中管理，也可以直接对话管理。 从技术上来说，每个Bot在底层对应一个DeepSeek Harness Session，拥有自己的工作上下文。 遇到超出上下文窗口的长对话，ds bot会使用压缩、交接摘要和本地搜索等机制管理上下文。 ds bot还为每个Bot设置了基于Markdown文件的记忆存储，同时设计了团队共享记忆。 另外，每轮对话结束后，模型都会进行自动记忆审查，判断哪些信息需要保存、更新或删除。 其他的技术特点还包括： 使用量统计：在Settings → Usage中，可以查看按时间、Bot和模型分类的Token使用情况。 数据本地化：所有数据都保存在你电脑DSH主文件夹目录下的bot/ 和sessions/ 文件夹中。卸载插件不会删除这些数据。 开源与许可：项目采用Apache License 2.0许可。 安装与使用 DSH的桌面端和Web端都能使用ds bot。 桌面端，在侧边栏选择「插件」→「添加插件」，输入「ds-b

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解这个时间点，得先回到芯片本身：已经有足够多的人拿到硬件、用进业务，适配和优化的需求才会真正出现。 从2019年的含光800，到2021年的倚天710，再到如今的真武系列，平头哥走了多年。其中一条持续的路径，是从业务需求出发设计芯片，先在阿里内部验证，再通过云等方式服务外部客户。 陆生华谈到，外部客户接触新芯片时，常会先确认一件事：阿里自己用过没有？ 淘宝、搜索、推荐、广告等业务承担了早期生产验证的角色。经过实际流量和集群稳定性的考验，产品再逐步向外推广。 到真武M890，团队已经完成两代完整芯片交付。在陆生华看来，软件的成熟度和客户对二次开发的需求，共同促成了此时的开放。 650多家客户意味着产品得到了使用，也意味着厂商要面对越来越多不同的问题。 汽车企业训练模型，互联网企业优化推荐，模型团队尝试新算法，各自的计算方式和性能瓶颈并不相同。同一套基础软件之上，还会有大量贴近具体业务的开发。客户越多，把这些工作全部留给芯片厂商就越难持续。 这时扩大开放，既有经过验证的软件可以拿出来，也有真正需要它、愿意继续开发的用户。 此外，对平头哥来说，还有一笔长期维护的账。 芯片厂商基于主流框架做适

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了几个具有强大工具调用支持的选项：Meta 的 Llama 系列、阿里巴巴的 Qwen 模型、Google 的 Gemma 变体，以及 DeepSeek 以推理为核心的架构。 该工具还与模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）集成，这是一种将 AI 智能体连接到外部服务的新兴标准。通过 MCP，Goose 可以访问数据库、搜索引擎、文件系统和第三方 API——将其能力远远扩展到基础语言模型所能提供的范围之外。 对于有兴趣搭建完全免费、保护隐私的配置的开发者来说，这个过程涉及三个主要组件：Goose 本身、Ollama（一款用于在本地运行开源模型的工具）以及一个兼容的语言模型。 第 1 步：安装 Ollama Ollama 是一个开源项目，它极大地简化了在个人硬件上运行大型语言模型的过程。它通过简单的界面处理下载、优化和提供模型服务等复杂工作。 从 ollama.com 下载并安装 Ollama。安装完成后，你可以用一条命令拉取模型。对于编码任务，Qwen 2.5 提供强大的工具调用支持： ollama run qwen2.5 模型会自动下载并开始在你

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