OpenAI推出工作区智能体，GPTs即将退出舞台
一款产品的正式退役，通常代表着它已圆满完成了自身的使命。5月2日，OpenAI在ChatGPT内正式发布了工作区智能体。这是对GPTs的一次全面进化，它基于Codex技术，可在云端全天候不间断运行，并能跨越多种工具完成指定任务。GPTs现已进入退役倒计时，用户可在5月6日前免费体验新功能。01 GPTs的谢幕演出GPTs曾在2023年的开发者大会上闪亮登场，被广泛认为是构建AI应用生态的关键举措。然而其局限性也十分突出：仅能进行对话交流，无法真正替代用户执行操作。示意图（配图与文章内容无关）02 从应答到
AI应用困境解析：从宏大蓝图到务实落地的转变
五一假期，与几位从事销售和运营工作的朋友交流，话题自然延伸到AI工具的应用现状。一位建材销售从业者提到："OpenClaw装了，Claude Code也装了，API聚合平台订阅了月套餐。工具确实强大，但我始终无法找到切入实际工作的入口。"他描述的困境具有普遍性：每天处理客户询价、跟进订单、撰写方案，这些工作理论上都可以借助AI提升效率，但"从哪里开始、怎么开始"成为认知瓶颈。另一位从事项目管理的朋友补充："每次打开工具都不知道该输入什么指令。尝试几次后，输出结果与预
AI赋能：打造一人成军的实操指南
停止囤积AI干货，您真正需要的是一套AI实操操作系统。身边总有这样的人：开通了ChatGPT会员，收藏了上百条AI提示词，也阅读了多篇关于AI模型的深度解析，但他们的工作和生活却丝毫未见改变。偶尔尝试让AI修改文案，输出的结果总不尽如人意，最后干脆放弃使用。这并非源于懒惰或能力不足，而是大多数人被卡在了关键环节：他们跨过了“认知到AI的重要性”这一门槛，却始终无法迈过“真正会使用AI”的实操门槛，陷入两者之间的真空地带，进退两难。欢迎加入果实学跨境星球：许多人寄希望于寻找AI项目来实现突破，却忽视了一个残
信达生物的AI战略布局
一、AI赋能药物研发2024年7月，信达生物携手唯信计算，合力推动国清院计算平台的优化与升级，借助人工智能技术构建集高效、智能、自动化于一体的药物研发平台，从而削减研发开支、压缩研发周期并提升研发成功率。二、全集团AI工作模式升级2026年4月27日，信达生物同钉钉达成框架合作协议，双方合作由办公协同向人工智能应用全面跃升，核心在于推进“悟空”试点项目，意在推动全集团AI工作模式的革新。具体落地举措1.AI工具落地：依托企业专属平台“信达钉”，优先部署AI听记、AI表格等核心AI产品，把智能工具深度嵌入日
AI原生组织的三大核心议题：概念、架构与人力
“当商业模式从初始阶段就被人工智能彻底改造，企业的组织形态、运作流程以及人才构成都将经历一场深刻的变革。”我目前日常工作依赖两个专属的AI智能体——ATLAS与SILK。ATLAS主要负责处理常规事务，如同我的行动指挥中心：任务规划、内外协调、会议管理、伙伴对接以及运营平台构建等事务都交由它处理。SILK则更聚焦于深度的专业研判、系统化的逻辑推理、沉淀基础框架，并进行深度推演与专业判断。两个智能体自然形成协作：日常事务中遇到需要深入剖析的问题，会自动流转至专业分析端；分析得出结果后，再返回事务中枢，分解为
AI应用的几点体会
理解AI的领域专家，尤其是既懂AI又能把它落到实际里的质量专家，会更受欢迎。领域专家的价值主要体现在这些方面。 1：因为站在领域视角，提示词的设计更有优势。那些不清楚偏度的人往往不会去问偏度，反而可能会追问统计量有哪些？提问方式也因此更顺畅。 2：领域专家解读AI给出的结果更有先天条件。非领域专家可能会直接使用AI输出，但难以判断对错，在处理AI幻觉问题上相对更吃力。 3：领域专家还能配合训练AI大模型，让模型的输出更精确，从而让普通用户更敢直接拿结果使用，出错概率也会降低。 4：领域专家更熟悉业务场景，
WRITER发布2026企业AI报告：AI正在分裂公司，落地现状惊人
若贵司正全力推行AI，务必小心以下三大严峻现实：一、管理层焦虑，企业“挥金如土”企业在AI投入上毫不吝啬，59%的公司年投入超百万美元。然而结果如何？近半数（48%）C级高管坦言，当前AI应用现状令人失望。仅29%的高管目睹了生成式AI带来的显著回报。这直接致使73%的CEO因公司AI战略倍感压力，其中38%甚至承受着“极度或瘫痪性”的焦虑。二、职场“两极分化”与员工的“暗中抵制”职场正被AI强行割裂。92%的高管称正积极打造“AI精英”阶层。为促转型，60%的高管计划裁撤无法或不愿使用AI的员工。掌握A
AI应用溢价逐步超越算力
当Alphabet股价在单日内暴涨逾10%、市值一天增加超4000亿美元，同时英伟达股价却下挫近5%、市值先后跌破5万亿美元与4.8万亿美元这两道门槛时，这场发生在2026年4月底的“冰火两重天”，所折射的绝不只是少数个股的短线波动，而是对AI产业底层估值逻辑的一次深度校准。从推理数据量首次超过训练数据量的宏观拐点，到科技巨头财报中自研芯片板块的大规模呈现，市场正在重新梳理一个核心命题：在AI价值链条之中，究竟哪一环更值得拿到溢价？是供给端的通用芯片，还是把AI能力深度嵌入业务流程并形成闭环的应用方案？答
AI浪潮下的算力与应用：龙头企业业绩飙升，行业红利显现
如果您仍认为AI企业普遍亏损，那么2026年第一季度的最新财报或许会颠覆您的看法！如果过去两年是AI技术发展的“验证期”，那么2026年无疑是其“商业价值实现期”。根据最新数据，国内AI算力租赁价格已连续三个月环比上涨超过15%，而领先的云服务提供商的AI业务收入增长率更是持续超越50%。这不仅仅是一场技术革新，更是一次实实在在的产业利润格局重塑。当算力成为新的“必需品”，那些掌握核心算力资源或能高效利用算力的企业，其业绩正以前所未有的速度增长。本文将聚焦已披露的财务报告和业绩预告，深入分析在算力租赁和A
AI 行业动态速览：模型迭代、基建布局与政策调整
GPT-5.6 内部测试痕迹浮现继 4 月 23 日 GPT-5.5 正式发布后，OpenAI 的后台日志显示，模型已出现 GPT-5.6 的路由记录。虽然大部分调用仍指向 GPT-5.5，但少量流量已被分配至 GPT-5.6，表明该公司正在进行小范围的灰度测试。此次意外曝光预示着 GPT-5.6 可能专注于修复 GPT-5.5 的生成偏差问题，并增强长文本处理和 AI 代理能力，预计在未来一到两个月内可能启动灰度开放。Coatue 计划自建数据中心投资机构 Coatue 正计划购置土地并兴建大型 AI
AI修复Bug并非重点，零风险思维者难以驾驭AI与育儿之道
前日我曾分享一事：我将109个Bug交由AI处理，一夜之间修复了101个。评论区涌现诸多疑问：AI究竟能否信赖？能否全自动修复Bug？是否会犯错误？坦率地说，如今审视这些问题，似乎都有些偏离核心。真正的问题并非AI是否出错，而是：👉你是否仍在执着于一个观念——绝不允许出错。许多团队未能善用AI，并非模型能力不足。根源在于他们潜意识中存在一个默认前提：👉使用AI，最好就别出错。因此他们会：竭力验证每一个结果。一旦出现错误，便全盘否定方案。甚至干脆弃之不用。这看似谨慎，实则：👉典型的零风险思维。但关键在于：👉
AI 动态速递：国防部牵手七巨头，GPT-5.5 收入狂飙，Kimi K2.6 崭露头角
美国国防部今日宣布与 OpenAI、Google、Nvidia、Microsoft、AWS、Reflection AI 及 SpaceX 等七家企业达成合作协议，计划将人工智能技术整合至 IL-6（秘密级别）和 IL-7（绝密级别）的军事网络中，旨在打造一支“AI 优先的作战力量”。值得注意的是，Anthropic 因先前在服务条款上与五角大楼存在分歧而未在首批名单之列。然而，Axios 报道称，白宫正考虑重新接纳 Anthropic，因为其 Mythos 技术的实力不容忽视。参与方：OpenAI、Goo
美欲构建AI主导作战力量，背后逻辑深邃
在深入探讨正题之前，我们不妨先回顾一下“五粮液”事件，今日各大财经媒体对此已进行了广泛报道。当前，市场普遍关注的是，节后开盘时，股市是否会选择“原谅”。昨晚原油价格下跌、黄金价格上涨、美股持续创新高，其原因在于日本对日元汇率进行了干预。表面上看似毫无关联的资产类别，却因“做空日元、做多原油的组合策略”而紧密联系，并由此形成了一条传导链条:日本财务省抛售美元、购入日元以支撑日元汇率→日元迅速升值→市场上的做空日元头寸出现短期强制平仓→相关的做多原油期货头寸也同步被平仓→原油价格下跌→美股和黄金价格受到提振。
欧盟GMP新规发布：生成式AI在制药领域应用受限？三个核心问题解答
新规首要任务：明确人工智能应用的监管边界：两大核心前提是什么？核心操作环节中：非核心操作范畴内：定义阐释：案例参考：定义阐释：案例参考：关键操作AI模型必须达成：新规清晰规定：案例参考：非关键场景下AI使用规范：附录22核心思路：欧盟GMP附录22根本要求：基础原则：
一分钟看懂AI：它是什么，如何工作，以及如何使用
作为一个刚搞明白AI没多久的普通人，我想试着用最接地气的方式，回答这个问题，到底什么是AI？一、先说结论：AI不是“人”，是一种“能力”很多人一听到“人工智能”，脑子里自动浮现一个机器人形象，好像AI就等于是机器人，但，并不是。AI跟你想的那种完全不一样，它不是某种具体的实体，而是一种模仿人类技能的能力。就像“电”不是某个具体的电器，而是一种能量，能让灯泡亮、让空调转、让手机开机。AI也是一种“能力”，能让机器看懂图片、听懂人话、下棋、开车、写诗、甚至帮你写周报。你不需要知道它怎么工作的，只需要知道，它能