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在现代社会，我们经常面临着信息过载的问题。随着科技的发展，我们获取信息的渠道越来越多，速度也越来越快。然而，这并不意味着我们能够更好地理解和吸收这些信息。相反，信息的泛滥有时会导致我们的认知负担加重，甚至影响我们的决策能力。因此，学会筛选和处理信息变得尤为重要。 首先，我们需要认识到信息的价值并不在于其数量，而在于其质量和相关性。在海量的信息中，只有一小部分对我们来说是真正有用的。因此，我们要学会区分哪些信息是重要的，哪些是可以忽略的。这需要我们具备一定的判断力和批判性思维能力。 其次，我们可以通过建立自己的信息过滤系统来提高信息处理的效率。这可以包括设置关键词提醒、订阅专业领域的新闻源、使用RSS阅读器等。通过这些工具，我们可以将信息流限制在对我们有价值的范围内，从而减少不必要的干扰。 此外，定期进行信息整理和回顾也是提高信息处理能力的有效方法。我们可以定期检查自己的信息来源，评估它们的可靠性和相关性，然后进行相应的调整。同时，我们也可以定期回顾自己的信息消费习惯，看看是否有改进的空间。 最后，保持好奇心和开放的心态对于处理信息同样重要。我们应该愿意接受新的观点和信息，而不是固守自己的偏见。这样，我们才能在信息的海洋中找到真正有价值的珍珠。 总之，面对信息过载的挑战，我们需要学会筛选和处理信息，建立自己的信息过滤系统，定期进行信息整理和回顾，并保持好奇心和开放的心态。这样，我们才能在信息的海洋中游刃有余，而不是被信息的洪流所淹没。 个人观点：在信息爆炸的时代，我们每个人都应该是信息的主动筛选者，而不是被动的接受者。通过提高自己的信息处理能力，我们可以更好地利用信息，而不是被信息所左右。这需要我们不断地学习和实践，培养自己的判断力和批判性思维能力。只有这样，我们才能在这个信息时代中保持清醒的头脑，做出明智的决策。

从智能家居的语音助手到工厂的自动化流水线，人工智能正以前所未有的深度重塑人类生活与工作方式；当技术从 C 段走向 B 端，AI 企业面临的挑战更为严峻——它们需要的不仅是效率，更是 100% 的准确度、透明的过程，以及可追溯验证的决策。这一诉求，正是明略科技近日推出的专有大模型产品线 DeepMiner，试图破解的命题。DeepMiner 定位于商业数据分析，旨在通过可信智能体为企业提供高效、可验证的数据处理与决策支持。据明略科技创始人吴明辉展示，DeepMiner 的多智能体架构结合人机协作后，可通过多轮交互明确目标，依托广告、零售、跨境电商等领域的数据资源提供分析支持。技术层面，DeepMiner 将由智能中枢 Foundation Agent 调度不同功能的智能体，形成 " 虚拟团队 " 的工作流；落地过程中，明略科技自研的 Mano 模型面向复杂软件和浏览器，实现精细化操作；Cito 模型专注复杂任务规划与强化学习，通过人机协作提高执行效率。值得一提的是，Mano 模型已在全球两大权威基准测试（Mind2 Web、OSWorld）中达到行业 SOTA 水平。针对企业担忧的 " 幻觉 " 问题，DeepMiner 亦进行系统优化，从任务分解、工具调用到结果生成，用户均可清晰查看每步逻辑并进行人工干预。实测显示，其在垂直场景中的幻觉率已低于通用模型。结合 IPO 进程，此次 DeepMiner 的推出或也是明略科技面向投资者的一次能力展示。2025 年 8 月 29 日，该公司已获证监会境外上市备案通知，拟通过港交所 18C 规则上市；2010 年至 2024 年，明略科技已融资金额达 6.16 亿美元，投资方包括腾讯、红杉中国、淡马锡、金拓资本、华兴资本等。如今，明略科技主业有营销智能、营运智能、行业解决方案三类：2022-2024 年，该公司营收分别为 12.69 亿元、14.62 亿元和 13.81 亿元；2024 年营收同比下降 5.5%，净利润同比下降 97.5%。