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只看一手
9月22日周二
9月21日周一
  4. ElevenLabs Blog15

    什么是智能体工作流，它如何改变自动化？

    智能体工作流让 AI 智能体在每一步进行推理并决定下一步行动，而非沿固定脚本执行。它由 LLM 推理层、RAG、记忆与护栏组成，高风险步骤仍走固定审批，超出权限时转人工。ElevenLabs 的 ElevenAgents Workflows 编辑器可显式映射决策点，在专用子智能体或人工坐席间路由，使智能体行为可审计。

  6. ElevenLabs Blog66

    ElevenLabs 在 ElevenCreative 中推出 Studio 4.0 视频编辑器

    ElevenLabs 在 ElevenCreative 中发布 Studio 4.0，这款 AI 原生视频编辑器可在同一项目内直接生成视频、图像、语音、音乐和音效，并完成剪辑、字幕与导出。

    选题角度：官方给出 Studio 4.0 的完整入口和生成、剪辑、字幕、配乐一体化流程，适合录屏演示从提示词生成镜头到导出的全流程。

9月18日周五
  4. ElevenLabs Blog22

    什么是上下文窗口？每个 LLM 用户都应了解的基础知识

    上下文窗口是大语言模型单次请求能处理的 token 总量，涵盖提示词、对话历史、检索文档、工具结果与模型输出。更大的窗口能同时容纳更多代码与文档，但并非完美记忆：Lost in the Middle 研究与 NVIDIA 的 RULER benchmark 发现，上下文越长模型对信息的利用越差，尤其容易忽略中段内容。检索、摘要与缓存等上下文管理手段通常比单纯堆叠 token 更有效。

  5. Google AI Blog36

    联合国系统与 Google 推出 UN System Data Commons，基于 Data Commons 构建 AI 就绪知识图谱

    联合国系统发布 UN System Data Commons，这是基于 Google Data Commons 构建的开源平台，把分散的全球统计数据整合为 AI 就绪知识图谱。平台支持自然语言搜索，并基于 MCP 等开放标准让 AI 智能体自动获取权威数据、生成图表与报告草稿。联合国计划到 2027 年纳入 80% 的联合国系统统计数据集。

9月17日周四
  3. ElevenLabs Blog22

    Cadence 如何用 ElevenAgents 将高危患者响应时间缩短 97%

    Cadence 基于 ElevenAgents 构建患者语音智能体，将异常生命体征到联系患者的中位时间从 1 小时 48 分钟降至 3.5 分钟，响应速度提升 97%。该智能体自动触发预警筛查、完成症状评估并按需转接护士，独立处理 60% 的筛查预警，患者接听率较人工护士基线提升 47%。前 7 个月共处理 25 万通电话，Cadence 计划将应用扩展至预约安排、设备排障和患者激活等场景。

  4. ElevenLabs Blog15

    如何衡量对话式 AI：成功所需的关键指标

    衡量对话式 AI 需从质量、体验、运营三类指标入手，核心指标包括 containment rate（零售业标准 60–80%、旅游网站 40–60%）、escalation rate（目标 15–30%）、词错误率 WER（行业标准 5%）、意图识别准确率、响应准确率（一般客服需 80% 以上、支付等敏感场景需 99% 以上）、幻觉率与 CSAT。

9月16日周三
  2. NVIDIA Blog12

    Emerald AI、Google 与 NVIDIA 发起 AI 能源管理联盟（AEMA），推动灵活 AI 数据中心

    Emerald AI、Google 和 NVIDIA 宣布成立 AI Energy Management Alliance（AEMA），推动数据中心根据电网状况动态管理用电。该联盟采用技术中立、基于性能的要求，聚焦响应速度、持续时长、可预测性和紧急情况行为等可衡量指标。NVIDIA 与 Emerald AI 已在与能源和基础设施厂商合作建设可实时响应电网状况的 AI factory。

  6. ElevenLabs Blog48

    ElevenLabs 推出 ElevenAgents 的 AI 前台 Reception

    ElevenLabs 发布 ElevenAgents 旗下的 AI 前台 Reception，面向小企业全天候接听电话、回答业务问题并在日历中预约。它内置 ElevenLabs 语音与智能体编排，几分钟即可完成设置、无需技术经验，可转发现有业务电话或使用专用号码，并提供通话摘要、转录和录音。

  7. ElevenLabs Blog18

    实时转录与批量转录有何区别：延迟、准确率与成本对比

    实时转录在音频发生时即时转写，延迟约 100 到 300 毫秒，但准确率中等、成本更高；批量转录在录音结束后一次性处理整个文件，耗时从数秒到 10 分钟以上，准确率高且成本更低。实时转录适合实时语音智能体、直播字幕和会议记录等对速度要求更高的场景，批量转录则更适合转录长访谈、会议或播客等以准确率为优先的批量任务。