AI时代打工人的觉醒：十年磨一剑
请务必坚信时间所蕴含的巨大能量。时间主要从两个层面去奖赏那些愿意与时间并肩同行、始终贯彻长期主义理念的人。首先是一万小时定律。想要精通某项技能，刻意练习一万小时是必经的门槛。一旦你在某个领域投入了一万小时的刻意练习，即便无法登顶行业巅峰，也定能跻身行业前列。毕竟，大多数人虽然爆发力强，却往往是间歇性努力、持续性颓废。绝大多数人做事只有三分钟热度，他们决定做某事可能只是因为听了一场励志演讲，但这种冲动带来的奋斗效果通常很难维持超过一周。其次，你的竞争对手会随着时间流逝而自动离场。直白点说，就是你用时间耗死了
AI 浪潮下，中小企业与个体的生存法则解析
【精益日日谈-AI 时代，中小企业与普通人生存逻辑深度分析】本公众号已发表文章ID：05113。大家好！ 一、底层逻辑深度剖析 1. 宏观现实与挑战 中小企业面临洗牌： 国内企业数量庞大，优质资源稀缺。未来几年，大量中小企业将经历淘汰、重组、并购或产业转移，市场向好与普通人关系不大，内卷、倒闭、失业将成为普遍现象。贫富差距加剧： AI、资本和技术壁垒共同作用，导致阶层固化。资源、流量和高薪机会将向头部企业和精英群体集中，中小创业者和普通职员的生存空间被压缩。AI 替代的功利性： 资本驱动下的 AI 商业化
AI时代，教育的变与不变
当AI批改作业、智能定制学习计划、人机协同教学已成常态，我们该如何看待这场教育变革？一个真实的变化正在发生作为一名长期关注教育科技的工作者，我见证了无数政策的落地。然而，2026年4月教育部等五部门联合发布的《“人工智能+教育”行动计划》，让我倍感紧迫。这不仅是文件，更是关乎孩子未来十年发展的战略部署。朋友圈里，家长的讨论从“要不要学编程”变成了“怎么让孩子不被AI淘汰”；教师群里，大家从担忧“AI会不会取代我”转变为探讨“如何利用AI提升教学质量”。这种集体焦虑背后，是对教育本质的深层拷问：在AI时代，
AI新时代：软件的价值重塑
我将软件分为两种类型。第一种，我称之为「成品型软件」。这类软件专注于解决一个具体痛点，并提供一个端到端的解决方案。例如：Calendly 帮助用户安排会议。 Mailchimp 用于批量发送邮件。 Asana 管理项目任务。 Notion 用于撰写文档。它们的价值在于将「零散的功能」整合为「可以直接使用的完整方案」。第二种，我称之为「原件型软件」。这类软件本身不直接解决用户问题，而是提供最基础的核心能力。例如：Stripe 提供支付处理服务。 Twilio 用于发送短信。 PostgreSQL 作为数据库
人工智能时代最具价值的核心素养
人工智能时代最具价值的核心素养 观看半拿铁周刊的视频，内容以多邻国应用程序（一款语言学习应用）为引子，探讨其受人工智能发展影响，股价经历起落的案例。 视频阐述了在AI时代，最经得起考验的才能，依然是人际互动的能力。诸如沟通交流、团队合作、领导才能、适应性与解决问题等软技能。 针对众多基础性或可标准化职位面临淘汰的忧虑，可以借鉴他们引述的领英首席执行官的观点：“未来的职业机遇，将不再青睐那些拥有顶尖学历和名校光环的人。而是属于那些适应性强、乐于学习、善于运用新工具的人士。” 哈佛商学院与凯洛格商学院对上千种
人工智能下的文学阅读
最近看了DeepSeek解读红楼梦：那些忘恩负义的仆人（616），倘若这篇文章里的回答确系AI生成的阅读剖析，那我首先钦佩的并非AI本身，而是人类读者。若非这位读者对《红楼梦》有着独到的见解并据此发问，AI便无法呈现出文中那般精彩的解答。问题： 在贾府失势且陷入财政危机后，下人们的各项待遇势必遭受巨大冲击。无论是明面上的份例，还是暗地里的福利（譬如柳五儿舅舅当个门卫就能拿到茯苓膏之类）……一旦待遇福利改变，下人们种种撕裂的行径便随之暴露，像周瑞家的这类奴仆，请结合原著情节来剖析这些恩将仇报的下人。 该公众
AI时代：思考可外包，理解是孩子的终极竞争力！
作者：赵老师近日，在备受瞩目的红杉资本AI Ascent大会上，一位极具分量的嘉宾——Andrej Karpathy，吸引了全场目光。对于不熟悉他的人，这里简要介绍其辉煌履历：他是OpenAI的早期联合创始人之一，参与了该机构在2015年的创立。曾于2017年至2022年间担任特斯拉AI部门的总监，主导了Autopilot技术的研发，使其得以在实际道路上运行。他是斯坦福大学CS231n深度学习课程的知名讲师，其课程内容惠及全球数百万学生。2024年7月，他创立了Eureka Labs，一家致力于利用AI革
AI时代：清晰提问、深度思考与个性化需求
“直言不讳、实话实说、精准对接。”你或许能获得一个答案，但这答案未必是你所期待的。事实上，它很可能与你的设想相去甚远。因此，无论你使用的是最前沿的Claude Opus4.7、GPT-5.5，还是性价比极高的Deepseek V4 Pro或Minimax，若想从AI那里得到满意的答案，首要任务便是清晰地阐述你的问题。这一点，想必但凡与AI打过交道的朋友都能深有体会。语言的局限即是思维的疆界。含糊不清的提问只会引来模糊的回应。更有甚者，我们常常连自己真正想要什么都难以明晰。在这种情况下，AI也束手无策。此时
AI浪潮下的生存之道：普通人如何突围？
人工智能正在吞噬整个互联网吗？谁能幸存？谁又会被淘汰？我们又该如何寻求突破？今天，我们必须正视一个更加严峻的现实：当人工智能开始“侵蚀我们的工作、我们的认知、我们的信任”，作为普通人，我们该如何保护自己？哪些能力是真正无法被取代的？哪些行业依然保持着蓬勃的发展势头？又有哪些人正在被时代悄无声息地抛下？本文将从五个关键角度，为您深入剖析在人工智能时代下的生存法则：- AI无法取代什么？——那些真正属于“人类算力”的独特价值- 未来增长的沃土在哪里？——普通人可以把握的三大机遇- 如何构建知识与技能体系？——
AI冲击下艺术家为何走向失败
艺术家会焦虑吗？应该会，而且必须焦虑。因为这并非偶发的低谷，而是生存位置被彻底改写的过程。在AI迅速崛起的阶段，信息只剩下大数据的沉默与算法的轰鸣。也许你会强调艺术仍有灵魂，AI不可能真正取代。但现实却是，受众早已被数据与算法训练出“快餐式”的审美：他们更在意眼前的视觉与耳畔的听觉刺激，却几乎不追问作品后面的灵魂是否真实存在。当AI能够把他们渴望的情感与审美感受精准喂到嘴边时，你所谓“审美体验的细微差别”和“情感的真实分量”，又有多少人愿意再去在意？ #艺术#当代艺术#当代艺术的困境#Ai时代#微斯人艺术
翻书声之外：AI时代为何仍要深读
当AI能够在瞬间梳理整本书并给出几乎所有答案，我们真的还需要一页页翻书吗？在海量“快餐式”读物充斥的时代，为什么仍要把经典放进阅读清单？尤其在快节奏生活中，年轻人怎样把深度阅读变成稳定的习惯，让阅读真正沉淀认知、拓展格局？而在人工智能已融入日常的今天，青年对阅读的困惑却似乎越来越多。在首个“全民阅读活动周”期间，由中国科学院学部工作局、共青团中央宣传部共同主办，中国科学院计算机网络信息中心承办的“大家读书”首映暨倡议发布会，于4月25日在中国科学院学术会堂举行。活动以“读经典以铸锚 伴科学而扬帆”为主题，
金融从业者在AI浪潮下的生存之道：从信息中介到认知杠杆
不是对抗AI，而是完成从"信息中介"到"认知杠杆"的惊险一跃一、引言：当"结构性失业"成为现实金融圈有个段子：以前理财经理最大的竞争优势是"知道哪只基金好"；现在客户掏出手机问一句AI，答案比理财经理说的还详细。这不是段子，这是2026年的日常。2024年以来，全球金融业已经历了一波裁员浪潮。券商降佣、基金降费、银行息差收窄、AI精准替代白领岗位……每一条新闻背后，都是一个个具体的人在重新评估自己的职业生涯。你可能觉得自己只是暂时受影响，等风头过去就好了。但真相是：这不是周期性调整，这是结构性重塑。AI对
AI时代：突破边界的探索之道
生活里，我时常碰到一种耐人寻味的状况：明明可行的事情，经过某些人的处理，反而变得不可行了。他们总会列举：无先例可循、无资金支持、无政策依据、无人员配备、无充足时间、无有利条件。单看每条似乎都有道理，汇总起来却只有一个意思：此事行不通。更关键的是，这些说辞往往并非出于恶意。有些人并非有意阻挠或刻意拖延，他们只是习惯着眼于阻碍而非目标；习惯先找问题所在而非思考解决之道；习惯等待他人成功案例来寻求安全感。我的做法截然不同。我始终坚信万事皆有可能，继而思考：如何提升效率、优化成果？若条件不足，能否主动创造？若此事
AI变革下的育才重塑：从灌输到觉醒
节前我参加了一个商科创新人才论坛，同时也是教育部101计划教材编写会，收获很大。会场里的一页PPT，里面有一句话让我反复琢磨：“在 GAI 时代，正确地提出问题远比给出正确答案更关键。”这句话像是一把钥匙，直接戳中了我们在AI、人才与成长认知上的偏差。我们仍在担心“AI会不会替代我的工作”“到底该补哪些技能才不会被淘汰”，却忽略了更本质的判断：今天发生的，绝不是单纯的技术工具更新，而是一场围绕“人”的根层变革。由此带来的，是沿续百年的工业时代人才培养框架，正在经历前所未有的瓦解与重建。过去一百年里，人才培
AI时代求生法则：普通人如何抉择专业与未来？Anthropic CEO访谈精华
【导语】人工智能的飞速发展令人惊叹。面对“AI将取代人类工作”的说法，普通人，特别是正处于专业和职业选择关口的年轻人，该如何应对？近期，Anthropic首席执行官Dario Amodei在一场深入的访谈中，难得地分享了他对人工智能与未来就业前景的看法。他的观点冷静、客观，且极具启发性。我们为您梳理了此次访谈的重点内容，希望能为感到迷茫的您提供一些指引。Dario Amodei明确指出，随着人工智能能力的增强，传统意义上的“硬技能”界限正变得模糊。编程（Coding）：预计将被完全取代。工程（Engine