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当Excel技能遇上低代码AI,数据管理即迈向企业级智能化 | 葡萄城技术团队

当Excel技能遇上低代码AI,数据管理即迈向企业级智能化 引言 对长期使用Excel的职场人而言,数据管理常面临多人协作混乱、版本分散难控、复杂逻辑实现困难等痛点。活字格低代码平台作为Excel的进阶解决方案,不仅保留了用户熟悉的操作逻辑,还通过AI能力大幅提升开发效率。本文将详细解析Excel用户如何无缝迁移至活字格,并充分利用其AI功能实现企业级应用的高效开发。 正文内容 一、Excel用户“零门槛”上手活字格的三大优势 公式无缝兼容,技能直接复用活字格深度支持300+常用Excel公式(如VLOOKUP、SUMIFS、EOMONTH等),用户积累的公式技能可无缝迁移。例如,财务人员可直接在活字格中使用熟悉的公式完成数据计算,无需重新学习。 📌 技术原理:活字格引入类Excel的表达式解析和计算引擎,兼容开发者已掌握的数值计算、字符串处理等场景。 界面交互高度相似,学习成本极低 采用类Excel的单元格操作模式,支持拖拽式设计。 数据验证、条件格式等功能设置路径与Excel一致,例如: =IF(A2>100,"达标","未达标") // 活字格中可直接使用 支持E...

探讨超长上下文推理的潜力

编者按: 现代大语言模型已经能够一次性处理相当于整本书的文本量,但我们是否曾想过,当模型的"记忆"容量再扩展成千上万倍,足以容纳长达数月乃至数年的交互信息时,人工智能的能力边界将会发生怎样颠覆性的变化? 我们今天为大家带来的文章,作者的核心观点是:超长上下文推理的真正潜力,并不仅仅是处理海量文档,更在于它为实现人工智能的"持续学习"和规模化"强化学习"这两大关键瓶颈提供了革命性的突破路径。 文章指出,超长上下文窗口能让 AI 系统在部署后,通过"记忆"和"反思"过往的交互案例来不断学习和纠错,这是解决当前 AI 系统无法从经验中成长这一核心障碍的关键。作者认为,强大的长上下文推理不仅能支持模型处理时间跨度更长的复杂任务(例如需要数月才能验证的科研方向),还能通过验证复杂的推理链条为模型提供高质量的训练信号,甚至可以用来生成更逼真的强化学习训练环境。 作者 | JS Denain and Anson Ho 编译 | 岳扬 从理论上讲,现代大语言模型能够一次性处理相当于多本书籍的文本量。以 Gemini 2.5 Pro 为例,其上下文窗口达到 100 万 token,足以容纳十本《哈利·波...

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