<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>技术生态 on AI内参</title>
    <link>https://www.neican.ai/tags/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%94%9F%E6%80%81/</link>
    <description>Recent content in 技术生态 on AI内参</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>zh-cn</language>
    <lastBuildDate>Mon, 06 Jul 2026 10:40:07 +0800</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://www.neican.ai/tags/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%94%9F%E6%80%81/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>工业化时刻的“具身之战”：中国机器人产业如何终结“概念热潮”迈向生产力重塑？</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/article-20260706104007267-9/</link>
      <pubDate>Mon, 06 Jul 2026 10:40:07 +0800</pubDate>
      <guid>https://www.neican.ai/insights/article-20260706104007267-9/</guid>
      <description>中国具身智能产业正在跨越技术与市场的鸿沟，通过物理模型融合与工业产业链的深度整合，正迅速从“Demo演示”转型为具备实际生产价值的自动化生产力。这一变革的核心在于构建一套从数据飞轮、仿真训练到标准化量产的完整工业体系。</description>
    </item>
    <item>
      <title>赛博长城下的AI攻防博弈：大模型并非安全的“万能药”</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/article-20260610221007301-2/</link>
      <pubDate>Wed, 10 Jun 2026 22:10:07 +0800</pubDate>
      <guid>https://www.neican.ai/insights/article-20260610221007301-2/</guid>
      <description>文章深度探讨了AI时代网络攻防战的底层逻辑，指出大模型并非网络安全的唯一解。核心观点在于，通过“边缘侧小模型过滤+云端大模型决策+人类专家编排”的多层次协同体系，才能在速度与精确度之间实现平衡，并应对高度变异的AI攻击。</description>
    </item>
    <item>
      <title>走出“适配陷阱”：OpenSkill如何重构Agent的自进化底层逻辑</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/openskillagent-20260608214011758-1/</link>
      <pubDate>Mon, 08 Jun 2026 21:40:11 +0800</pubDate>
      <guid>https://www.neican.ai/insights/openskillagent-20260608214011758-1/</guid>
      <description>OpenSkill框架通过引入虚拟验证机制，成功破解了Agent自进化过程中的数据依赖难题，实现了技能的高效沉淀与跨模型迁移。该技术标志着AI从单一的执行者向能够自主构建方法论的智能工匠进化，为实现自主Agent系统提供了重要范式参考。</description>
    </item>
    <item>
      <title>AI编程的“囚徒困境”：当模型沦为消耗品，工具链的分野正重塑软件生产力</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/article-20260601174003816-2/</link>
      <pubDate>Mon, 01 Jun 2026 17:40:03 +0800</pubDate>
      <guid>https://www.neican.ai/insights/article-20260601174003816-2/</guid>
      <description>本文深入剖析了AI编程领域在算力通胀压力下的产业演变，通过对比Claude Code与Codex的产品哲学，揭示了AI编程工具正从效率辅助转向工作流深度绑定。文章指出，订阅制背后的阶梯式算力溢价已成为行业常态，开发者需警惕在追求生产力过程中被工具“数字泥潭”化的潜在风险。</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
