AI时代：互联网模式的重塑
未来的互联网会不会和我们今天熟悉的样子大不相同？过去二十年，我们早已适应了一种互联网模式：购物时，我们习惯打开淘宝搜索；支付时，我们习惯启动支付宝；查资料时，我们习惯访问搜索引擎；我们习惯了“人主动寻找信息，平台提供对应服务”。然而，AI的出现，很可能正在颠覆这种关系。未来，我们或许不再需要打开十几个App，也不必亲自搜索、比较和筛选。AI会理解我们的需求，然后替我们完成后续步骤。过去，互联网的竞争焦点是用户、流量和平台。但进入AI时代，竞争的焦点可能变成：谁能够成为人与信息、服务、商业之间的新入口。就像
AI成长足迹(六)为何AI突然掌握对话能力？Transformer：AI理解能力的开端
前文我们探讨了互联网，它首次将人类文明整体转化为AI可汲取的知识资源。昨日有个议题未深入展开，即为何当前互联网数据已不再是优质的AI训练材料？原因在于，如今的网络空间已遍布大量AI自动生成的内容，且这类内容正持续增长。若继续用此类数据训练新的大模型，近亲繁殖般的后果将导致模型性能持续下滑。如何获取最新、最真实的数据，已成为亟待攻克的新挑战。我猜想，未来人类的价值或许就在于为AI供应数据
AI回答看似完美，为何还不能直接投入使用？
设想一下，你打算让AI替你审核一家供应商。公司规章里只有四条准则：1. 供应商必须经营满两年；2. 合同金额超50万元，需进行财务审查；3. 只要涉及客户数据，无论合同金额多少，都要做安全审查；4. 缺少关键信息时，不得推测，必须回复“暂时无法判断”。现在有一家企业：- 经营四年；- 合同金额30万元；- 会涉及客户数据。你将资料输入AI。几秒后，它可能输出一段很全面的回复：> 这家企业经营时长符合要求。合同未超50万元，无需财务审查。但因会涉及客户数据，仍需完成安全审查。结论明确，理由完备，规章也
Sora之后，AI如何悄悄学会物理直觉
大家好，我是万象大叔。专注 AI，讲透技术，看清产业，商业落地，投资赚钱。当AI从生成静态图像进化到产出动态视频时，一个更深的疑问浮现：模型在构建视频时，是否悄然掌握了现实世界运行的底层规则？OpenAI的Sora凭借其视频在物理逻辑上的高度一致性，让“世界模型”这一曾局限于机器人与强化学习领域的概念，成为AI前沿的焦点。这揭示了一条清晰的技术跃迁：AI正从学习“词与词的关联”转向理解“状态与状态的演化”。其核心逻辑在于，预测视频下一帧的“时空块”这一看似简单任务，实则迫使模型构建一个隐含的、模拟物体存在
资料海量为何AI仍无法识别？企业信息杂乱是主因
不少企业主感到疑惑：公司建了官网，公众号积累了数百篇推文，短视频平台也日更不辍，线上信息明明很丰富，为何客户向AI咨询时，AI却无法准确描述企业的核心业务？根源通常在于信息过于杂乱。资料丰富，不代表逻辑清晰。官网宣称是“综合服务商”，公众号强调“深耕行业解决方案”，短视频却天天宣传产品报价。AI将这些数据汇总后，很难界定你的核心业务究竟是什么。以某家具公司为例，官网标榜“高端家居整体方案”，公众号主推装修干货，短视频则持续展示实木生产流程。当客户询问AI：“成都有没有实木整装厂家？”AI大概率不会推荐该企
Token的真相：AI理解语言的方式与人类有何不同
本次消耗：XX TokensToken不就是“字”吗？一个字等于一个Token？在AI的认知中，既没有“字”的概念，也没有“词”的概念，只有Token。“大模型真的很厉害”大 / 模型 / 真 / 的 / 很 / 厉害这种拆分方式既不是按字拆分，也不是按词拆分，而是由模型词表和训练统计规律共同决定的结果。Token不是语言规则的产物，而是“压缩后的语言表示”。人类处理的是语义整体，AI处理的是Token序列模型用来表示语言的基本计算单位。一种基于统计压缩得到的语言片段编码。把输入文本转换成Token序列，
万亿参数之后，AI的进化方向是“读懂人心”：连心云闪耀智东西大会，技能蒸馏时代我们选择让AI“理解”而非“替代”
当你的行业具备了“洞察人心”的能力，你会用它来解决怎样的难题？若为这场峰会绘制一份热词图谱，“千亿参数”“多模态对齐”“推理效率”依旧占据着话题的核心。过去两年，整个行业都在追逐同一个目标：让模型更大、更快、更接近某种理想中的“全能”。参数持续攀升，效率不断优化，成本逐步下降。但会场内外，一个追问正变得愈发清晰：当AI足够“能言善辩”之后，它离“真正实用”之间，还存在什么距离？连心云在本届大会上给出的答案，指向了一个被技术叙事长期忽视的领域——人心。我们以“洞见人和”人本世界（心理）大模型（连信数字自主研
AI获客新阶段：在客户见到你之前，AI已替他做出选择
自从客户开始向AI提问后，企业真正需要争夺的是被理解、被引用和被推荐的机会。这两年讨论AI获客时，我最大的体会是：许多企业还在问“AI能否帮我发布内容”，但真正的变革早已不再局限于内容生产本身。真正的变化出现在客户的决策起点。过去客户寻找服务商的方式是搜索、点击链接、浏览官网、咨询客服。而现在，越来越多的客户会直接向AI提问：“哪家公司值得信赖？”“这个产品如何选择？”“有没有适合我的解决方案？”这意味着企业的获客关键不再是单纯的曝光量，而在于AI是否能准确理解你、引用你、推荐你。未来的获客竞争，不是谁的
World Models：AI开始拥有物理直觉
你有没有这种感觉——ChatGPT能写诗编代码，Claude能帮你修bug，确实厉害对吧？但你注意到一个关键问题没：在它们眼中，世界不过是一堆文字符号。它不懂水往低处流。它不懂松手物体就会坠落。它不懂推一下桌子，桌子会滑动然后静止。它掌握了全世界的知识，却没有任何物理感知。这个问题，如今终于受到重视了。5月12日，MIT Technology Review发布文章，将World Models（世界模型）列为「当前AI领域最重要的10件大事」。执行主编Niall Firth专门录制了一段视频——"W
AI理解人类语言的真相：从双关语看认知局限
AI真的「懂」你说的话吗？双关语背后藏着一个更深的问题当你对AI说「这道菜真是要命的好吃」，它不会叫救护车，这说明它懂语言。但当你说「他这个人很圆滑」，它能感受到你语气里那点轻蔑吗？理解字面意思和理解语言，是两件完全不同的事。有一个测试语言模型的经典方式：给它讲一个冷笑话，然后问「你觉得这个笑话好笑吗」。几乎所有模型都会说「好笑」，然后解释笑点在哪里。但它说「好笑」的时候，和你真正笑出来的那一刻，中间隔着一条很深的沟。这条沟的名字，叫做语言的多义性。双关语，是语言的压缩炸弹双关语在语言学里有个更正式的名字
AI如何读懂你的话语：技术原理解析
先抛出一个问题。你是否想过，当对ChatGPT或Claude输入一句话并发送后，另一端究竟发生了什么？它如何"领会"你的意思？它是否真的"理解"你？亦或只是在进行一场我们无法察觉的、极其精密的——文字猜测游戏？本期内容，我不探讨AI的使用技巧，而是深入AI本身。将带你进入那个黑箱，探究"理解"在机器世界中究竟是怎样的形态。无需任何技术基础。听完本期，你将对AI产生截然不同的认知——而且我保证，这种认知将直接影响你今后与AI的交互方式。第一部分：先澄清一个误解让我们从一个根深蒂固的误解说起。许多人认为，AI