AI让HR更忙更难
AI时代，不少人最初都在想：HR会不会被取代？但事实是——HR的事情不但没变少，反而还更多了，而且难度也上来了，尤其是在AI创业公司里。因为你不会得到一份清楚的JD，也不会有人直接告诉你标准答案。你每一次作出的选择，都会在塑造这家公司最终“长成什么样”。所以讲一句更贴近现实的话：未来不会再有“纯HR”这个岗位。你要么成为：组织设计者、战略参与者、增长协同者。过去的HR更偏向做流程，而现在的HR要做的是“系统”。以前你负责招聘，现在你得去理解业务、产品，甚至理解增长背后的逻辑。以前更多是“用人”，而现在是“
人格特质决定你能否顺利用AI打工
人格特质决定你能否顺利用AI打工同样是与ChatGPT一起写报告，有人觉得相当顺手，像是“如虎添翼”；也有人一试就烦，甚至只想摔键盘。那到底是什么在分差？你有没有留意过：有些同事一上手AI就能用得得心应手，仿佛找到了最合拍的搭档；而另一些人尝试几次就选择放弃，还吐槽“这东西不太可靠”。既然都是AI，为什么体验会差这么多？一项最新发表在《International Journal of Human-Computer Studies》上的研究给出线索——很可能与你的性格有关。引言随着生成式人工智能加速进入职场
出门问问推出CodeBanana，革新AI协作新模式
新浪科技讯 4月30日晚间消息，出门问问近日发布企业级AI原生协作平台CodeBanana，据出门问问创始人李志飞介绍，CodeBanana不是一个简单的工具，而是一个超级组织的操作系统，它的底层设计理念只有一句话——沟通发生在哪里，执行就发生在哪里。 当智能体成为新生产力，旧时代的“金字塔”结构已难以为继。这不是工具升级，而是一场生产力与生产关系的革命。AI时代，超级个体能力×协同机制=超级组织。然而，当AI将个体效率推向极致，组织整体反而可能陷入“个体越强，系统越堵”的陷阱，因此企业必须从“以人为核心
AI 协作下的能力错觉：你真的比以前更强了吗？
AI 协作中的能力误判LLM 谬误与真实能力在过去两年里，许多人都体验到了一种微妙的转变：写邮件变得更流畅，编写代码的速度加快，总结报告更加得体，查阅资料、列出提纲、撰写方案、翻译外语，似乎都变得不再那么困难。由此，一个自然而然的判断也随之产生：我的能力是不是比以前更强了？ 尽管这种判断有时是准确的，但并非总是如此。近期，一篇发表在 arXiv 上的论文引入了一个值得关注的概念，名为 LLM Fallacy，可译作“LLM 谬误”。该论文探讨的并非大模型是否会信口开河，抑或是否会生成错误信息，而是聚焦于一
美图RoboNeo新功能：AI团队协作赋能内容创作
2026年4月29日，美图公司推出了RoboNeo Agent Teams新功能。这不仅仅是一次常规的功能升级，更是AI Agent在影像创作领域实现落地的里程碑事件。当绝大多数人还在热议通用大模型“有多么智能”时，美图已着手解决一个更为实际的问题：如何在特定应用场景下让AI真正“易于使用”？Agent Teams便是对这一问题的探索与解答。传统AI创作工具的不足之处体现在哪里？简单来说，就是通用大模型“懂得多，但不懂用户”。设想一个简单的场景：你需要AI生成一段用于电商推广的短视频。通用模型或许能理解“
AI协作革命：从辅助工具到智能伙伴的跃迁
【小师妹解读】许多人使用AI时，仍在钻研怎样提问更精准，这本质上还是将AI视为一把"更高效的锤子"。真正的分水岭在于，你是否敢把一个闭环小项目完全托付出去？正如润总提到的公众号数据分析场景，面对数十份杂乱无章的表格，过去需要人力逐行核对，如今只需向这位"智能伙伴"阐明目标。它既能编写代码、解析架构，又能自主完成从挖掘模式到计算占比的全链路工作。这种观念落差的本质，是AI已完成从"协助强化"到"独立运作"的跃迁。它不再局限于帮你节省片刻时间的文案修饰，而是能够接手过去需要入门分析人员才能搞定的完整工作流。倘
AI浪潮下，我们该如何学习与进化？
近日与一位曾从事机器学习的朋友相聚，他坦言已难以跟上当前人工智能飞速发展的步伐。过去，我们进行模型训练的流程是：数据采集、清洗、特征工程、模型训练、参数调优、效果评估，最终上线部署。而如今，似乎只需一个大型语言模型加上一段提示词（Prompt），甚至提供一个参考范例，就能完成分类、总结、判断、推理、编写代码、制定方案等任务。他略显迷茫地问道：那么，我们过去所学的知识是否都变得毫无用处了？未来又该着重学习哪些方面？听了他的话，我深表理解。因为这已非简单的“工具升级”，而是整个解决问题的方式都发生了根本性变革
探讨AI人机协作新模式
2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，强调：推动人工智能与各领域的深度融合与创新应用，拓展新兴产业发展空间，有助于刺激需求增长，推动经济高效发展。这标志着人工智能已被提升至国家战略层面。正如人类历史上的数次工业革命，在数字化智能化的当下，人工智能正是推动传统生产力实现跨越式发展的核心动力。自2022年ChatGPT推出以来，人工智能已在写作、咨询、统计、绘画、娱乐、教学等众多领域得到广泛应用，其推广速度和影响力达到了前所未有的水平。人工智能的普及也引发了一个社会性问题：既然人
AI做PPT的高效法则：从工具到协作者的转变
AI做PPT的高效法则：从工具到协作者的转变前几天一位咨询行业的友人向我抱怨，他尝试用AI制作演示文稿，虽然框架搭起来了，每页的标题也看似专业，但实质内容空洞无物，版面设计更是不堪入目，最终交付前仍需彻底重构。那位友人还补充道，「AI似乎只是打造了一个空架子，耗时费力的实质性工作依然落在我头上。」我立刻明白了症结所在。他的操作方式代表了绝大多数人的误区——简单输入一句指令，让AI「创作一份关于某某主题的演示大纲」，随后手动填充内容，或逐页生成后拼凑。这种做法看似借用了AI，实则只让其承担了最缺乏技术含量的
AI浪潮中打工族的生存法则
近期与几位友人交流，注意到一个普遍现象：35岁危机正在提前来袭。以往人们普遍认为35岁是个坎，如今许多人30岁就已开始焦虑不安。为何会这样？因为人工智能时代已经到来。许多人都说AI会取代打工人的岗位，这话只说对了一半。与其担忧被淘汰，不如思考：AI时代，打工人的核心竞争力究竟是什么？先说一个残酷的现实。2019年，高速公路开始推广ETC，收费员遭遇大规模裁员。2023年，某互联网大厂裁员30%，许多工作5-10年的员工被优化掉。2024年，设计领域开始引入AI绘图，初级设计师岗位大幅减少。你发现规律了吗？
语音交互：AI时代领导力的高效进阶之道
回溯计算机发展历程，键盘文字输入始终占据人机交互的主导地位。数十年来，敲击字符发送指令的操作习惯已深深根植于大众的日常行为之中。然而，人机交互的范式正在静默演变：日常交流中，语音沟通日益取代文字传递，呈现更加直白、随性、语境完整的表达方式；进入AI时代后，这一逻辑正经历根本性的重塑。人脑思维运转极为迅速，自然口语表达可达每分钟220至280字，而常规键盘输入仅能达到40至70字，即便专业录入人员也难以突破200字的大关。文字输入始终无法追赶思维奔跑的节奏，无数稍纵即逝的灵感、碎片化的思考脉络，往往在逐字敲
AI编程时代来临：三年后半数代码自动生成，程序员的生存指南
我一位老友，就职于某互联网巨头。不久前向我抱怨：部门新来的毕业生，借助AI仅用一天就完成了他过去一周才能写完的代码量。这让他陷入了不安。这种担忧并非他独有。近期技术圈内都在热议同一个议题：AI能力如此强大，我们的职业寿命还有多长？先分享几个真实案例。上周科技界爆出一则重磅消息：Block（原Twitter）发布了Managerbot。这款AI助手与以往不同——具备主动性，能够自主规划工作、调用工具并核查结果。过去是"指令驱动"，如今是"目标驱动"。Anthropic推出的网络安全AI模型，其强大程度让官方
AI不会替你上岗，却会淘汰不会配合的人
AI不会直接夺走你的岗位，但不会与它协同的人可能会先被时代筛掉。📚 书籍: 《AI未来进行式》 👤 作者: 李开复、陈楸帆 📅 时间: 2022年5月 ❓问题，20年之后（2042年）当人工智能深度融入人类社会，我们也必须提前思考，怎样面对并适应这个持续变化的新世界。 💡简单概括一下，依据当前AI技术演进的路径，这本书推测到2042年人工智能会广泛渗入社会各个层面，AI并非代替人类，而会成为能力增强型的合作伙伴；社会也将由稀缺走向富足，人们会更重视精神层面的满足，同时借助可信AI体系处理数据隐私难题。 -
AI协作时代的人类关键能力
人与AI高效协同：人类核心能力体系 一、顶层能力：界定与主导 1.问题界定能力 - 抓住本质、明确目标、划清边界 - 先弄清“真正要解决什么”，而不是“让AI输出什么” 2.决策与判断能力 - 甄别信息、评估风险、权衡优先顺序 - 最终结果由人负责，AI并不承担责任 3.价值与伦理判断 - 确立立场、底线与规则 - 判断哪些事情可以做、哪些不能做 二、中层能力：洞见与结构 1.洞察力（核心） - 识别隐含逻辑、潜在规则与真实意图 - 看见未被明说的需求及行为背后的机制 2.结构化思维 - 搭建框架、整理逻
AI重塑职场：哪些岗位面临挑战？哪些能力更具价值？
到2026年，人工智能已不再是抽象概念，它正深刻地重塑着我们的工作环境。你可能已经有所体会：以往耗费整个下午撰写的报告，如今AI仅需十分钟；曾经需要团队协作完成的插画设计，现在单人即可实现。效率飞跃的同时，许多人开始担忧：我的职位还稳固吗？今天我们不做焦虑的传播者，只专注一件事——为你揭示AI时代的职场本质。首先要面对一个现实：AI确实在冲击某些岗位，但冲击的对象并非“人类”本身，而是“低效”的工作方式。第一类：重复性劳作最易被替代的是那些无需过多思考、流程固化的职位。例如：• 基础客服应答（AI客服已能