如何向应届毕业生解读AI浪潮
本文可能会有很多分点、排比、对比和加粗，但100%是人写的，不包含人工智能创作内容。我觉得创作中体现的精神是人最宝贵的部分，交给AI有点可悲。今晚和家里人打电话，无非是此时此刻初中毕业的小孩想出路，高中毕业的小孩填志愿，大学毕业的小孩找工作，研究生毕业的老登在犹豫和忧郁。但概括来说就是人类社会迎来大变。两个特点，一是难，找工作难，生活前景难。二是看不懂，看不懂时代怎么变化，看不懂未来的路在哪里，看不懂怎么选择。然后我才意识到，世界这几年发生的变化实在太大，但像在学校里的学生，像在中西部小城市县城乡镇里的人
AI智能体实战培训全解析
时长：1–2天（理论+实操）受众：产品经理 / 开发者 / 运营 / 业务负责人前置要求：了解基础LLM概念第1页 · 封面标题：AI智能体（AI Agent）实战培训副标题：从概念到落地，从Coze到Dify讲师 / 日期第2页 · 课程地图模块概览：概念→架构→实操→Multi-Agent→RAG→避坑→动手预期收获：理解Agent本质 + 能搭一条完整流水线第3页 · 从Chatbot到AgentChatbot：一问一答，被动响应Agent：感知→规划→行动→反思，主动完成任务核心公式：Agent
57场面试通关OpenAI！华大博士开源AI求职全攻略
最近，华人博士的AI面经，在硅谷引发热议。原因很简单：这位学姐实在太坦诚了(Ｔ▽Ｔ)。在即将入职OpenAI前，Alisa决定将自己数月求职的全部经历，整理成一篇公开博客……这背后，是她在AI领域反复打磨、积累数月的实战经验，涵盖——57场面试、46次 recruiter 通话，以及无数场 coffee chat……不仅如此，她还公开了一份从零开始的LLM学习笔记，内容从神经网络基础一直覆盖到后训练阶段。全是硬核干货，文末可直接领取。不得不说，华人圈在「经验分享」这块，真不是吹的（bushi）。正值毕业季
中国AI概念股持续大涨
中国人工智能股票正在飙升： 中国人工智能模型开发商智谱股份在香港的股价今年迄今已飙升+2000%。 另一家中国人工智能模型开发商MiniMax在同一时期涨幅达+260%。 这两家公司开发的LLM类似于ChatGPT和 Claude，已成为中国国内人工智能投资热潮的主要受益者。 中国推出新举措，进一步推动人工智能在消费市场、电子商务、物流和零售领域的采用，同时证券监管机构承诺放宽人工智能公司的上市要求，这进一步助长了这一涨势。 中国的人工智能热潮正在加速。 北京 , 1小时前 ,中国人工智能股票正在飙升：
运维人必看：大模型AIOps学习资源汇总
对于运维从业者而言，这种场景再熟悉不过：系统一旦崩溃，群聊瞬间警报四起，还没处理完告警，日志又疯狂刷屏。无论是定位故障源头、聚合告警、分析日志还是撰写复盘，每一项都耗时耗力。更棘手的是，虽然大家都认可AI的价值，但在落地AIOps时，面对海量论文和方向，往往不知从何入手。最近，东哥发现GitHub上有一个名为awesome-LLM-AIOps的仓库，非常值得大家先收藏。该仓库并非简单的概念炒作，而是对大模型在运维领域的学术研究与实战案例进行了系统梳理。目前收录了超过78篇论文，并按故障管理、日志分析、基础
Ted Chiang：AI没有意识，只是模拟人格的“句子接龙”
本文源自 Ted Chiang 2026 年 6 月 3 日在《大西洋月刊》发表的《No, Artificial Intelligence Is Not Conscious》。该文原文译成中文超过一万字。为了方便阅读，我将它拆分为三部分发布。在上篇（不，人工智能没有意识（上））中，Ted Chiang 指出大家之所以觉得 LLM 有意识，是因为逻辑模型能造出语法通顺的句子，而人类习惯从句子里揣测意图。中篇将探讨更深层的问题：若 AI 没有意识，它所展现的人格、价值观、同理心和道德感究竟意味着什么？当我们越
构建AI数字分身：让智能创作超越自我（附AI高效运用指南）
LLM WiKi知识库系统，每个知识点都是有双链接。今天详细给大家分享一个，我是如何借助【AI数字分身系统】来进行内容创作的。怎么进行保证创作内容的质量，以及 AI数字分身系统怎么搭建等。618限时特惠活动进行中，现在加入，享受优惠价 + 免费获得【AI数字分身系统】课程学习。了解>>>：618限时特惠活动：赠送SVIP超级会员+享受特惠价618超级特惠活动：现在加入获得618特惠活动价，赠送SVIP超级会员权限，可以获得所有课程学习和亲自陪跑服务。特别是接下来新上线的【AI数字分身系统
前特斯拉AI主管揭秘:为何我将当前AI比作1960年代计算机,以及你正身处变革核心的原因
一、 软件正在被"吃掉"？试想你在驾驶一辆特斯拉,自动驾驶功能日益强大。你或许会惊讶地看到,随着神经网络（软件2.0）的能力持续提升,那些用C++（软件1.0）编写的传统规则代码正被大量"吞噬"和移除。这正是特斯拉前AI总监、如今在AI领域声名鹊起的安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）在近期演讲中分享的深刻洞察。他提出了一个尖锐的三阶段演进模型：软件1.0：我们熟知的传统代码,用Python、C++等语言编写明确的指令供计算机执行。软件2.0：以神经网络权重为代表的程序。你不再手动编写逻辑,而
Vortex：赋能 AI 智能体的高性能可编程稀疏注意力框架
一问题背景在推理、AI 智能体、强化学习等应用场景中，LLM 输出长度不断增加，解码阶段的键值（KV）缓存数据传输成为系统核心瓶颈，稀疏注意力技术因此获得广泛运用。当前稀疏注意力既作为 DeepSeek、GLM-5.1 等主流模型的基础架构，也可作为插件对现有预训练模型进行性能优化。二架构设计与核心组成Vortex 系统由 vFlow 前端编程语言、解释器、基于 vTensor 的执行后端三大部分构成，同时与现代化 LLM 服务栈深度整合，在可编程性与运行效率之间取得良好平衡。（一）核心抽象：vTenso
AI法律研究九十五：解构核心术语背后的风险
“九千年前，先民播种粟米，以此学会耐心守望；今朝我们以硅晶承载人类智慧，随时唤醒——这便是认知时间的封存。但在封存之前，必须厘清：那‘词元’由谁定义？那‘窗口’由谁度量？那‘代理’由谁授权？若只沉溺于吞吐的流畅，却无视算力的洪流与幻觉的迷障，便是本末倒置。”法律从业者审视AI，若初见炫目演示便乱了阵脚，那已先输一筹。古语云“射人先射马，擒贼先擒王”，于这数字江湖，此“王”即为核心术语。术语绝非简单的名词释义，它是责任的锚桩，亦是风险的命门。若看不透“词元”这一粒粮，便守不住数据跨境的关口；若读不懂“上下文
ai-team作战架构揭秘：六阶段流水线中代码与LLM的分工逻辑
上篇分享了我从纯开发转向统筹角色的心路历程。这篇直接展示作战全景图—ai-team这条接单生产线划分为6个环节,明确哪些由代码掌控,哪些交给LLM消耗token,以及背后的设计逻辑。先梳理一下术语。OPC超级个体(One-Person Company)是整套方案的目标用户—一个人加上一支数字团队承接外包项目。ai-team是我为这套编排系统命名的项目名称。下图呈现了它当前的架构框架,目前仍处于dry-run阶段,尚未实际接单。六个S阶段之间穿插两个飞书审批节点。第一道关卡控制报价,第二道关卡控制交付。这两
AI 科研全栈实战：LLM 与自动化编程及论文写作指南
网络实时授课授课时段：2026 年 7 月 10 日至 13 日【四日精讲、赠送全套素材、源码及永久回放权限】引言课程目录第一章 LLM 与智能体（Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes）、NotebookLM 的能力界限及科研场景选型方略深度解析各类大语言模型与知识增强型 AI（NotebookLM）的能力范畴，掌握在科研及高阶工作中“依任务定模型，凭资料选工具”的技巧核心要点：1.主流大模型能力剖析ChatGPT（学术撰写、逻辑推演、通用科研辅助）Claude（长篇文档处理
AI“超级码农”遗留的混乱困局
Jesse Skinner 在 HN 上发表了一篇引爆热议的文章，题为《替 AI 明星级开发者收拾残局》。该文斩获 415 个赞与 303 条评论。阅毕深感，这或许是本年度对 AI 编程最为透彻的一次反思。他打了一个精妙的比方。任何团队都曾遭遇过那种“明星程序员”——入职便将系统全部重构，排斥他人的代码提交，写出的逻辑唯有自己能懂。待其离职，继任者往往需耗费一周才能让项目在本地运行。半数代码源于冷门语言，另半数则依赖鲜为人知的库。此人技术固然超群，留下的却是一片狼藉。如今，将主角换作 AI。AI 代理能在
AI角色三次"翻车"背后藏着什么秘密
你为客服 Agent 精心编写 system prompt，反复调试后上线测试。没想到它在三个不同用户那里"出事"了：A 用户言辞激烈。Agent 直接来一句"很抱歉，作为 AI 助手，我无法继续扮演……"瞬间出戏。B 用户步步紧逼。Agent 没出戏，但开始念政策："您的反馈已记录，工单编号 #84219，请通过官方投诉渠道……"——人消失了，只剩空壳。C 用户输了一段地图炮。Agent 依然在角色里正常回复，把那段话原文写进了"投诉单"。
与AI共处的智慧
2026年6月7日 星期日 北京 天气 晴与AI如何共处，从2023年ChatGPT跨越至2026年Openclaw，短短数载已引发天翻地覆的变迁。AI正逐步渗透进我的工作流，我是否该忧虑被其取代？又该如何摆正心态去面对它？我们常说的AI，通常指的就是LLM，即大语言模型。近期听闻一种观点，认为将其译为“大语言模型”有失偏颇，因为中文语境下，一句话因场景、对象及语调不同，含义往往千差万别。相比之下，大模型难以传达词句之外的含义，更精准的译法应是“大词语模型”。Token的官方定义是词元，其底层运作逻辑如下