施乐利盟A3复合机，开启AI工作流办公新时代
在日常工作里，您是否经常需要把纸质文档快速扫描、保存并安全地分享出去？施乐利盟9系列A3多功能数码复合机引入的AI工作流功能，将让文档处理变得智能高效、流转顺畅！何为AI工作流？AI工作流是一种基于业务场景的智能流程，它能依据需求，把扫描的文件同时发送至一个或多个目的地，支持：扫描至网络文件夹扫描至电子邮件扫描至远程打印机而且，这一切都不需要安装任何额外的软件！当然，还有一个非常实用的功能——扫描至打印机硬盘，下面我们就来详细讲解一下。扫描至硬盘：两大核心应用1. 扫描中心-硬盘通过在“扫描中心”中安装“
Netflix AI动画工作室INKubator登场：好莱坞的"创作变革"与"职业困境"
重点速览： 2026年5月18日，Netflix正式推出名为“INKubator”的全新AI工作室，致力于运用生成式人工智能（GenAI）打造短篇动画内容。这是Netflix继今年3月斥资约5亿美元收购本·阿弗莱克创立的AI影视技术公司InterPositive后，在AI影视制作领域的又一重要举措。INKubator剑指“电影长片品质”的AI原生内容——这标志着全球流媒体巨头正从“内容分发平台”向“AI原生内容生产商”实现战略跃迁，好莱坞创意产业链正站在前所未有的十字路口。据The Verge独家披露及I
千校AI工作坊新学期强势回归！拒绝摆烂，用人工智能重塑你的大学生活
许多人的大学时光往往是这样的：听课、做题、赶作业、日复一日的平淡循环。但总有一批人，不愿随大流。当旁人还在犹豫不决、观望等待、自我消耗的时候，他们选择主动拥抱人工智能时代，为自己的校园生活增添不一样的色彩。这正是iCAN联合NexAI奈势学城，持续在高等院校开展AI工作坊的初衷：不让青春仅仅停留在完成学业任务，让每一位普通大学生都能站在人工智能时代的潮头，通过实战获得成长、落地取得成果。过去的二十年，我们深耕全国高校创新生态，学分慕课累计选课学员100万人、赛事每年报名20万人、覆盖1500+所高校，是我
AI周报001|2026年5月11日:智能化工作流实践
日期：2026年5月11日 条目：10 条 排序：按新闻影响范围和价值重要度降序取前10条技巧与观点用户分享了一个高效AI视频创作流程。他首先利用ChatGPT，基于预设镜头描述，生成了一个结构严谨、支持多镜头序列的详细视频提示词。该提示词严格指定了品牌元素（如瓶身、包装、Logo及阿拉伯文/英文文本）需通过参考附件精确还原，并描述了超奢华、电影感的视觉风格。随后，他将此提示词输入PixVerse平台，借助其高速生成优势，快速产出了1080p分辨率的视频。此工作流有效结合了GPT的精准指令生成能力与Pix
AI时代：淘汰你的不是岗位，而是工作方式
欧小姐AI智能屋 · 深度解读 · 2026年5月10日林姐，上海一家广告公司的品牌公关负责人。入行五年，手握丰富的媒体资源，累计撰写新闻稿逾五百篇，在业内颇具声望。然而，她内心深处一直有个疙瘩：她始终觉得自己算不上一个"高效率"的职场人。她日复一日的日常轨迹是这样的：这是她坚持了五年的常态，也是无数知识工作者的真实写照：总是步履匆匆，看似忙碌，却难以实现质的飞跃。转折点出现在今年一月。她开始利用AI智能体（AI Agent）有意识地重塑自己的工作流程。变化简直令人咋舌：如今她独立服务6位
OpenAI多环节布局显露野心
这三条关键进展折射出OpenAI的宏大规划：搭建Web操作的完整闭环、强化多模态交互的底座，并加码培养AI原生型人才。它不只是技术迭代，更是在回答“AI如何真正进入并重塑人类工作流”的问题。下面对这些要点进行整合梳理与更深入的解读：一 打通数字隔离：Codex Chrome插件让AI真正“进场”过去，很多AI助手往往只能停留在对话界面，难以直接介入真实网络环境。OpenAI这次推出的Codex Chrome插件，本质上就是让AI获得“真实员工”的身份与行动能力。带着授权去完成任务：插件最核心的改进在于能够
AI加速分化来临：职场人如何确定站位
我是丰哥。回头看我前半生的经历，确实有点"分裂"——在戴尔、IBM、联想之间转过一圈，28年下来做到营销负责人；可中途又"不务正业"，做了两次不同的事业：一回做企业级SaaS，一回做基因科技。兴趣也同样"分岔"。冲浪、潜水、风筝冲浪、竞技帆船、单板滑雪、跳伞……这些都属于要跟自然博弈的项目。今年我又换了方向，开始跑马拉松和越野跑。我是在用另一种方式和时间较劲。另外一个标签，可能是所有标签里最"极限"的：两个青春期孩子的爸爸。比跳伞带来的刺激还
AI工作流真正的差距：在验收能力
这不是官方素材，是AI生成的。但它不像以前那类一眼就能识破的AI画面——画里有商品、有版式、有品牌露出，甚至还凭借模型的推理做出了两个品牌联名的饮品。你明知道它可能是假的，但初看时不会觉得“假”得明显。这张图本身不是重点。真正重要的是它传递出来的信号：广告视觉最表层的语言，AI已经能跟上。品牌露出的顺序怎么摆、产品关系怎么组织、版式秩序怎么排、拍摄质感怎么呈现——它不一定把底层逻辑完全吃透，但它已经能做出那套“像真的”样子。对普通人来说，这也许只是个段子。可对做品牌和campaign的人来说，这件事值得认
开源AI短剧系统：普通电脑装就能创作
AI短剧制作系统开源！提供完整源代码源代码https://www.gitcc.com/comedyleee/deep-comedy-pro基于AI驱动的短剧生产平台，电脑客户端即可安装并完成下载AI剧情创作——场景角色——AI工作台一键成片平台属性：开源短剧生产平台，普通电脑即可生成平台特点：随着数字内容的快速扩张，短剧凭借时长短、节奏紧凑、传播方便等优势，逐渐成为观众喜爱的内容类型。相比之下，过去的短剧制作往往要依赖编剧、导演、摄影等多方协同，门槛更高、周期更长。为此，AI短剧系统应运而生：它引入人工智
AI赋能：告别人力密集型重复劳动
大家好，我是一名85后创业者。曾于2015年至2019年间经营工厂，深刻体会到传统企业在运营、盈利及效率方面面临的严峻挑战。2019年后，我转向互联网及流量领域，专注于自媒体运营与企业服务。自2023年起，我致力于AI技术的商业化应用，帮助中小型企业构建AI工作流程，实现成本节约、效率提升及AI变现，让AI真正成为驱动企业盈利的利器。AI工作流实战：告别员工的“人肉”式重复劳动一个令人警醒的统计数据表明：到了2026年，仍将有超过七成的中小企业员工每天花费三个小时以上的时间处理机械性任务，例如数据录入、报
三大AI工作流工具如何抉择？Coze、n8n与Dify对比
近期有三款AI工作流工具颇为热门，不少朋友询问该如何选择，我在此简要对比分析。Coze适用人群：追求简便操作的用户采用拖拽式界面，如同拼搭积木，无需编程即可构建AI助手。完成后可一键发布至抖音、微信及飞书平台。优势：极易上手不足：灵活性相对受限n8n适用人群：开发技术人员完全开源，在GitHub上拥有18万星标。连接方式高度自由，可随意接入各类API并编写代码。优势：自由度极高不足：需要技术背景Dify适用人群：企业IT部门专注于企业级AI应用，在知识库问答（RAG）方面表现突出，支持私有化部署与精细的权
【工具推荐】这款专为AI打造的开源浏览器了解一下
当下 AI 工具愈发热门，一款聚焦 AI 领域的新型开源浏览器 Noi 也逐渐受到关注。很多朋友好奇它究竟是什么、能否正常使用、与传统浏览器及其他 AI 工具差异何在？今天用通俗易懂的语言给大家说明白，即便你是新手也能一目了然！简而言之，cherry studio 是侧重 API 对接的 AI 聊天应用，而 Noi 则以浏览器为载体，它并非我们日常使用的那种普通浏览器，而是一款专门为 AI 智能助手设计的新型浏览器。从架构层面，就围绕 AI 使用场景进行构建，核心目标是为 AI 工作、AI 对话提供支持，
深圳AI实战工作坊 香港青年免费开放
灣區資訊一手掌握香港青年朋友們看過來！AI熱潮來襲，想迅速學會AI工具、在職場脫穎而出？深圳工聯諮詢服務中心、香港工聯會大灣區社會服務社，免費為港青打造AI實戰工作坊，親自指導AI應用技巧，搶先抓住大灣區發展紅利！抓緊時間行動起來抓緊時間行動起來日期：2026 年 4 月 18 日（星期六）課程安排：10:00-12:00 人工智能時代職場技能應用14:30-16:30 AI 秒變設計和視頻大師活動地點：深圳市福田區紅花路 99 號長平商務大廈 4 樓河套深港職工服務中心 多功能室課程亮點：✅超實用內容，
AI工作流频繁出错?五个实用方法让它稳定运行
前一篇我们探讨了如何运用 Zapier、扣子和 Make.com 构建 AI 自动化流程。很多读者按照步骤操作后，却遇到了新的困扰：“流程搭建完成，运行两天就出现故障了。” “数据有时能获取，有时为空。” “AI 的输出突然改变，导致后续环节全部失效。”不必担心，这是每个人在构建工作流时都会经历的阶段。能成功搭建只是入门阶段，能够调试通畅才是真正的能力。本文是 AI Skill 系列第 5 篇——专门指导你排查和修复工作流的故障。掌握这些调试方法后，你的工作流稳定性能提升 80%。在开始排查之前，先要明确
AI工作流引入依赖注入理念
在软件开发领域，依赖注入是一种重要的设计模式——它强调不在代码中固定依赖关系，而是在运行时动态地注入所需组件。 最近，我在设计一个颇为复杂的AI工作流时，深感这一理念同样适用。 当前AI应用面临的一个普遍问题是：提示词（prompt）往往是硬编码的。想要调整行为？得修改prompt。需要增加新功能？还得修改prompt。换一个应用场景？几乎要重写整个prompt。 这很像编程的早期阶段——将所有逻辑都塞进一个主函数里，牵一发而动全身。 我构想的解决方案是：引入依赖注入的逻辑。 将AI工作流划分为三个层级：