AI不止创作，这5个生活妙用，帮你轻松省心过日子
别以为AI只能生成图片或写文案，其实它有5个生活小技巧，能帮咱们把日子过得更舒坦。跟着阿明零基础学AI，不知不觉已经第五天了。这几天后台私信特别多，大家问得最多的就是：“阿明，我看别人用AI做图、写文案，看着很厉害。但我普通人、年纪偏大，这些功能我根本用不上，AI到底对我们有啥用？”说实话，这也是我刚开始接触AI时的最大误区。以前我也以为：AI=做美图、写段子、搞副业。跟我们普通人的柴米油盐、出门办事、省钱过日子，完全不搭边。但真正自己坚持实操、用了一段时间之后，我才彻底改观。真正适合普通人、适合中老年朋
AI岗位替代分析④：实验室主管28%
这是AI岗位替代系列的终章。三月写完后搁置了一段时间，一来是事务繁忙，二来是在等待一个契机。这个契机就是：AI最终让我彻底告别了所有岗位。先说正题。（专业人士请忽略这张图中不专业的细节）这个岗位具体是干什么的这个实验室，是一个用于工程测试和方案验证的综合性实验设施。它能在产品开发的较早阶段介入，帮助团队验证性能、声学、热管理等多维方案。我们的小团队覆盖了实验室建设、设备调试、外部测试、创新课题、团队管理和商务发展。需要身兼多职。我名义上是实验室主管，实际上涉及到的范围非常广。如果说本系列的第一篇，空调试验
AI概念泡沫破裂？
上周五晚间纳斯达克指数重挫4.2%，AI产业链更是惨烈下跌。引发这轮暴跌的导火索是一份亮眼的非农就业报告，彻底击碎了市场的幻想。由于非农数据表现强劲，市场对美联储降息的预期大幅降温，而加息预期则明显升温。对于利率高度敏感的AI产业链应声暴跌。实际上业内都清楚，硬件端的高速增长难以持久，只是因为流动性充裕、股价表现亮眼，大家选择性地忽视了这一点。然而利空因素终将累积。谷歌计划进行股权融资，Meta也要融资……加息预期就成了压垮市场的最后一根稻草。相比A股开盘后的表现，更令人忧虑的是那些高杠杆市场，比如韩国股
AI 进阶指南：零基础小白如何斩获 Offer
网络上的 AI 学习资料浩如烟海，然而九成学习者都困于同一困境：搞不清学习的先后次序。不少人闻 AI 色变，误以为数学门槛高不可攀。实话实说，门槛确实存在，但绝非你想象中那般难以逾越。3Blue1Brown 的《线性代数本质》[1] 借由动画演绎线性代数，堪称我所见最直观的授课形式。网址：https://www.3blue1brown.com/topics/linear-algebra坦白讲，研习完这套内容，你至少能透彻理解矩阵乘法与线性变换的原理。其实无需耗费过多光阴——只要掌握矩阵运算、求导及概率论基
AI机器人财富新机遇
AI机器人财富新机遇 6月5-6日，全球AI机器人财富论坛暨“小生来也”全球AI机器人产业研究院新品发布会在合肥圆满举行。来自全国的教育从业者、渠道商、创业投资者齐聚一堂，共同见证AI人形机器人的家庭场景革命。🌟 【两天核心学习收获】 ✅ 全球AI人形机器人前沿趋势及财富风口（永生老师） ✅ 「小生来也」产品全解析及伴习/陪伴/教学场景应用（庞涛老师） ✅ AI机器人营销技巧+闭环式营销全案（李杰老师+永生老师） ✅ 租赁模式及科技节活动策划，快速启动市场（姜阳老师） ✅ 全球AI人形机器人百城千店搭建与
AI产业换挡：从芯片狂热到应用为王
6 月 5 日，英伟达跌了 6.68%。纳指跌超 4%。美国芯片股集体下跌，抹去 1.3 万亿美元市值。三天之内，万亿美元灰飞烟灭。朋友圈炸了。群聊里满屏截图：英伟达三天蒸发 4 万亿（人民币，下同）， AI 泡沫终于破了。有人翻出去年那篇《 AI 估值太离谱》的老文章，配上"我说什么来着"的表情包。传业点评：每个人都在扯泡沫论，但没人注意另一件被忽略的事——同一天，可灵 AI 宣布全球用户突破 1 亿，单季营收超 6.5 亿元，同比增长超 300%。年化 ARR 接近 5 亿美元，一年前
资本市场AI热潮：反身性效应的深度解读
过去两年间，中美资本市场上的人工智能投资浪潮席卷而来，相关个股连创新高、行业资金蜂拥而至，几乎全社会都认定AI将成为未来十年最具潜力的投资领域。许多投资者将此轮行情归因于AI技术的重大突破，但运用索罗斯的反身性理论分析，这波火爆走势并非单纯由技术进步推动，而是市场自我炒作、自我强化的循环产物。1、反身性理论基础首先，我们需要理解索罗斯反身性理论的核心内涵。传统投资观念认为，市场价格能够真实反映企业的内在价值，而企业价值受股价影响的程度有限，市场最终会回归理性均衡状态。大多数股票每年波动30%至50%都属于
AI浪潮重塑电子元件新格局
AI浪潮重塑电子元件新格局点击蓝字，关注我们作为数字生态的“细胞”，电子元器件正步入一个史无前例的黄金机遇期。前几年，消费电子市场低迷曾令该行业度过一段艰难时光。但伴随人工智能、无人驾驶、人形机器人等前沿技术的迅猛崛起，电子元器件迎来了需求的爆发式增长。目前，AI算力投入已见回报，行业正加速迈向微型化、高功率密度、绿色环保及模组集成化方向。以多层陶瓷电容（MLCC）为核心的元器件，正由消费电子周期的波动品，转型为服务于AI算力与汽车电子的“硬科技成长股”。被动元件产业的驱动逻辑，已从昔日依赖手机、PC等消
腾讯健康发布AI全栈方案，全场景Agent赋能医疗创新
6月5日，在2026腾讯云AI产业应用大会智慧医疗专场上，腾讯健康重点展示了其在Agent领域的创新成果，并向用户、医疗机构、药企及研究机构正式推出了AI全栈解决方案；同时，也展示了腾讯健康开放平台、NGES 2026、数字运河等生态体系的最新进展。腾讯健康希望联合各方合作伙伴，利用全场景AI Agent来贯穿医疗健康的创新流程，从而推动就医体验与效率的双重提升。腾讯健康总裁吴文达指出：“腾讯健康将持续推动产业升级，为医疗行业提供坚实的技术支撑和数据化基建。我们期待与行业伙伴携手，让医疗资源更加触手可及，
AI一句话点破:自媒体不必纠结赛道选择
有没有朋友和我一样，想做自媒体却不知道该选什么方向？我就是典型的这类人。我的情况比较特殊，身上有三个身份：第一，今年58岁，是三个孩子的妈妈；第二，创办创客编程机构已经10年；第三，想做自媒体，把自己的成长历程分享出来。所以内心特别纠结，不知道该怎么选择赛道。幸好现在有AI工具帮忙，我就把自己的困惑和焦虑都倾诉给AI。你们猜AI怎么回答的？它说：你并非不知道该怎么做，而是一直在强迫自己必须选择一个方向？但你明明就是一个完整的人啊！为什么要把自己硬生生分成三份呢？这三件事根本不是什么三个赛道，而是你这个人的
生财AI工作坊心得
参加了生财的 AI 工作坊，体验很棒。这种模式能帮助大家拆解业务，并手把手演示如何利用 AI 跑通整个工作流。按照作业要求，使用金金老师提供的分区间定投录音，运行了一个 skill，生成的文案总结得挺到位：处理这段录音时，有个观点触动了我。最难的不是“知不知道该买”，而是策略定好后，执行时能否不乱加戏。比如系统已将市场打分 0-6 分，分值高对应定投倍数高。执行时就不该每天纠结：要不要等？能不能少买？会不会更便宜？一纠结，情绪就占了上风。因此，我认为 AI 在投资中应专注于执行规则：读取指数、计算金额、记
AI行业动态：阿里京东开源新模型，OpenAI面临法律挑战，黄仁勋减持股票
今日AI圈内发生数件值得关注的事件。阿里推出并开源了专为代码编写优化的Qwen3 Coder模型。京东则发布了长视频生成模型JoyAI-Echo并开源。《纽约时报》起诉OpenAI，要求其保存所有用户对话记录，包括已删除内容，引发隐私争议。英伟达CEO黄仁勋再次出售价值2.88亿美元的公司股票。这四则消息共同描绘出：AI竞赛已进入下半场，比拼的不仅是技术，更是生态与策略。首先来看程序员最关心的消息：阿里推出了Qwen3 Coder模型。该模型是Qwen3系列中专门用于代码生成的版本。表现如何？在多个代码评
智能时代的哲学拷问：人文视角下的AI反思
人工智能迅猛发展的历程尚属短暂，从生存论与存在论维度审视这一技术的学术著作寥寥无几，现有成果亦难称完善。本文尝试对人工智能研究的人文主义进路进行系统梳理。一、人类意识与自由意志独特性的论证1950年，图灵发表《计算机器与智能》，提出著名的“图灵测试”，奠定了人工智能的核心范式。图灵采取操作主义或行为主义立场，隐含了对哲学史上“他心问题”的一种回应：若他者在外在表现上与我相似，我便可以假定其拥有与我相近的内在意识。然而这一理论构想早在计算机充分发展之前便遭到质疑。1980年，塞尔发表《心灵、大脑与程序》，提
AI 编程大爆发：OpenAI 整合 Codex，十亿用户零门槛上岗
就在过去的一周里，AI 编程领域接连发生了两件重磅事件：OpenAI 将 Codex 深度融入 ChatGPT，十亿用户无需额外下载任何软件，即刻拥有 AI 编程技能微软 Build 大会重磅连发——MAI 系列模型正式亮相，仅凭 50 亿参数的编程专用模型便展现出强劲实力经过这一系列动作，我的结论是：AI 编程的“民主化时刻”已然降临。昔日编写代码需专研特定工具，如今 ChatGPT 已直接化身为你的程序开发伙伴。6 月 3 日，OpenAI 正式宣布 Codex 与 ChatGPT 实现深度整合。这并
AI原生时代：FDE模式重构企业AI落地逻辑
当各大企业都在争相优化模型时，真正决定胜负的战场，已经悄然转移。过去三年，AI行业的核心叙事是拼模型、比参数、跑基准测试。但若仔细审视近半年的行业动态，会发现一个有趣的现象——OpenAI 拿出 40 亿美元成立「部署公司」Anthropic 联合黑石、高盛出 15 亿美金组建 FDE 团队Google 把 FDE 的招聘流程从 4-6 周压缩到了两天FDE（前线部署工程师）岗位需求，两年暴涨了 42 倍这背后暗示了一个关键判断：企业缺的不是模型，而是能将模型植入业务的「人」。每花 1 块钱训练模型，可能