LLM与智能体行业应用

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Nathan Duan

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

多模态基础模型的进展与展望

多模态基础模型能够通过文字、声音和视觉了解用户的意图、情绪和状态，并基于强大的多模态推理、规划和生成能力，为用户提供生动准确的解决方案或内容推荐。

LLM与智能体行业应用

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Shane Wang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

构筑AI时代组织韧性：新型组织生态与数字员工治理

数字员工的兴起，揭示了企业在智能化转型中的系统性痛点，尤其在任务精准性、系统可控性及信任建立等方面暴露出深层结构性矛盾。

AI应用

60次

Julian Lv

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

华为数字化平台智能化应用实践

随着LLM 、Agentic AI技术的不断发展，以AI Agent驱动的自主端到端流程自动化与适应性体验将给企业应用形态带来颠覆性的变化。

LLM与智能体行业应用

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Charles Guo

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

混元3D的研发布局与应用：从物体建模到3D世界生成

随着算力提升与算法优化，未来3D将成为连接物理世界与数字空间的核心载体，驱动各行业的效率革命与体验升级。

LLM与智能体行业应用

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Raymond Xu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

记忆增强的大模型多智能体

基于大语言模型的智能体近年来引起了学术界和工业界的广泛关注，作为记录历史信息、交互信息和外部知识的载体，记忆是提升智能体能力的重要手段。

LLM与智能体行业应用

48次

Nixon Chen

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

企业级智能体与垂直行业知识库的融合应用

在当下，企业级 AI 应用从 “模型为王” 迈向 “知识驱动”，却遭遇知识更新滞后、推理逻辑缺失、安全合规风险等瓶颈。同时，构建知识库面临成本高、效率低等难题。

LLM与智能体行业应用

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Sean Xuan

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

智能时代创新效能：AI Agent 智算生产Infra实践

在当前 Agent 技术快速发展的背景下，行业面临着不容忽视的痛点。一方面是通用Agent与实际落地的脱节，另一方面是，生产级 Agent 的要求远不止于跑数据

应用架构

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Leo Wu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

主流Agentic AI技术架构：基于智能体的金融RaaS服务新范式

金融行业正面临智能化转型的关键时期，传统流程企业效率低下，而智能体赋能的企业将大幅领先。通过Agentic AI重塑场景流程，是实现金融服务质效提升的有效途径。

AI技术

44次

Zane Zhang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

基于 Deepseek 的本地化与企业级 RAG 知识库构建与应用

在金融行业数字化转型加速推进的当下，银行业作为核心领域，既面临着提升业务效率、优化客户服务的迫切需求，又承受着严格的数据安全监管压力。