万茜签约华为天生会画，官宣品牌大使
据IT之家 7 月 6 日报道，华为终端今日正式对外宣布，知名演员万茜已签约成为华为天生会画的品牌代言人。 该应用于 2024 年 4 月问世，专为华为鸿蒙平板等设备打造，致力于提供“真实数字创作”体验。正式版内置超过 150 种画笔，支持 80 余种参数调节，并引入水彩、水墨、油画及岩彩等拟真画布风格。 在 6 月举办的 HDC 2026 华为开发者大会上，华为终端平板与 PC 产品线总裁朱懂东透露了开发该软件的初衷，他表示由于市场上缺乏满意的产品，华为不得不选择自研。 朱懂东进一步表示，华为每年投入数
折叠屏新旗舰 vs 经典Pro：iPhone Ultra与18 Pro Max怎么选？
【TechWeb】今年九月，苹果或将发布一款此前代号为iPhone Fold的全新旗舰，业内普遍预测其正式名称为iPhone Ultra，并有望成为苹果历史上最贵的手机。但高价并非唯一选择，同期推出的iPhone 18 Pro Max同样实力不俗。结合当前爆料信息，这两款旗舰在五大核心维度上存在显著差异。 屏幕形态与系统交互 iPhone Ultra将是苹果首款折叠屏手机，设计参考华为Pura X Max，展开后内屏接近iPad mini尺寸，主打高效办公与沉浸式影音体验。据悉，iOS 27将为其专属优化
Prosus拟斥50亿美元回购股份 加码并购谋求业务扩张
科技投资巨头Prosus宣布将在未来一年内实施高达50亿美元的股票回购计划，同时持续推进并购战略，旨在将所持中国腾讯的投资回报转化为自身业务的发展动力。 这家总部位于阿姆斯特丹的上市公司于周一披露，其核心战略是加大对主营业务的投入力度，以促进业绩增长并(8.19, 0.00, 0.00%)提升盈利水平。作为腾讯的最大机构投资者，Prosus还持有Just Eat Takeaway.com及iFood等多家餐饮外卖平台的股权。 Prosus掌门人法布里西奥·布洛伊西（Fabricio Bloisi）透露，公
机器人手企业Proception与特斯拉和解并获千万融资
机器人手新创企业Proception于周一公布，已与特斯拉(400.525, 20.82, 5.48%)就此前发起的商业机密纠纷达成和解，特斯拉已于本月早些时候撤回了相关诉讼。同时，企业宣布成功完成1100万美元种子轮投资，由First Round Capital主导，Y Combinator及BoxGroup参与跟投。 去年6月，特斯拉对Proception及其创始人Jay Li提起诉讼，指控其在离职前窃取了Optimus人形机器人项目中关于灵巧手的传感器布局、运动控制算法等核心文件，并利用这些技术迅速
AI Agent入门指南：智能体核心概念与模块解析
本文是AI智能体专栏的开篇，将以通俗易懂的方式讲解AI智能体的基本定义、与大语言模型的关键区别，以及AI智能体的主要构成模块。本专栏后续会持续更新，逐步深入剖析AI智能体的理论与实践。AI智能体是基于大模型构建的智能系统，能够自主执行各类任务。其核心基础是大语言模型，而自主性是它与传统AI应用的根本区别。成熟的AI智能体具备多维能力，可独立与环境交互并完成任务闭环，主要包括感知、规划、记忆、工具调用、自主行动等核心能力。大语言模型在文本理解、逻辑推理和内容生成方面表现出色，但仅提供基础对话功能，无法独立完
写出高赞AI测评的秘诀：聚焦真实场景，用结构化思维降维打击
你是否也遭遇过这种困境？作为一名追逐前沿科技的创作者，面对新出的 AI 工具，总是迫不及待去试用。可真要动笔写测评，却陷入了繁琐的机械操作——在多个窗口间跳跃，输入“写请假条”或“画赛博朋克女孩”这类简单指令，再忙着截图拼凑。最终拼凑的文章里，尽是“太炸裂了”、“碾压一切”这类情绪化词汇。读者并不买账，评论区总有人吐槽：“这测评太水了，AI 生成的痕迹比奶奶的假发还明显。”其实，这种缺乏深度的繁琐执行过程，消磨了我们的热爱。很多人以为是自己文笔不行，或者怪罪 AI 工具长得都一样，但实际上，导致测评文章“
学AI别急着囤工具，先学会拆解岗位职责
2026年，不少上班族接触AI时，第一反应仍是搜罗工具清单：写文案用哪款、做PPT用哪款、生成图片用哪款。工具固然有价值，但真正决定差距的，并非收藏了多少链接，而是能否将自身岗位职责拆解清晰，让AI真正融入具体工作流程。🚀AI并非"全能外挂"，更像是一位新搭档。你越能把工作目标、输入资料、评判标准讲清楚，它就越能帮你把事办妥。很多人使用AI不到三天就弃坑，并非工具不行，而是使用方式过于零散：今天试试写日报，明天做做海报，后天又让它分析表格。看似忙碌，实则未能沉淀为真正的能力。更有效的学习路径，是先将岗位拆
控制AI的关键不是Prompt，而是这套工程架构
很多人以为AI开发就是：中间缺了一整层。现实中的软件开发是这样的：AI 为什么容易跑偏？不是 AI 不会写代码。是你把中间所有工程管理过程全部省略了。那怎么让 AI 也能按这套流程走？答案不是写更好的 Prompt，而是写三样东西：Spec、Agent、Skills。很多人把这三样东西搞混了。有的把 Spec 写进了 Prompt，有的把 Skills 当成了 Spec，有的把 Agent 和 Skills 混为一谈。其实它们的关系很简单，就一层：Spec 定义规则。Agent 按规则工作。Skills
AI基础术语一文弄懂
AI基础术语一文弄懂 别再懵了！AI基础名词一次性讲清，别再被AI黑话绕晕。 LLM、Token、Prompt、AIGC、Multimodal、Agent。 #AI名词#AI学习#AI入门#AI术语 四川 , 2小时前 ,别再懵了！AI基础名词一次性讲清，别再被AI黑话绕晕。 LLM、Token、Prompt、AIGC、Multimodal、Agent。 #AI名词#AI学习#AI入门#AI术语
AI爱好者如何打造个人作品集？告别“塑料感”，用结构化思维构建高质量数字展厅
作为一个长期在数字内容领域探索的陪伴者，我见过许多充满创意的AI爱好者。初次接触AI时，大家总是满怀热情：输入几行文字，几秒钟就能生成一张赛博朋克风格的插图，或流畅地写出一段宏大的科幻故事。但当你真正想把这些零散的“灵感片段”整合起来，制作一个完整的、系统化的作品集（比如一本设计严谨的80页视觉概念画册，或一款包含30万字多支线剧情的互动文字游戏原型）时，最深的无力感往往会突然袭来。在这个阶段，最耗时、最令人崩溃的，并非构思，而是那机械且充满不确定性的“抽卡”过程。许多爱好者为了保持作品集中同一角色的外貌
从象牙塔迈向新赛道，解锁你的AI核心竞争力
高考落幕，一段紧绷的求学征程暂告终结；毕业离校，熟悉的校园篇章也终将画上句点。每逢暑期，总有两群背景迥异的年轻人踏上全新征程。有人即将迈入高校殿堂，迎接陌生的专业体系、课堂演讲、团队协作、学术写作与课题实践；有人刚刚挥别象牙塔，即将投身社会，直面实际业务、跨部门协作、方案策划、信息梳理与成果汇报。对准大学生来说，困惑往往源于“大学究竟该如何学”。中学阶段目标明确、路径清晰，而大学更看重自主规划、积极探索与多元输出。学习不再局限于听课应试，更多时候需要自主检索、独立分析、完成演示、参与课题。对职场新人而言，
普通人学AI的最大误区：只试错不产出作品
然而现实往往很骨感。当你敲下“帮我写一个宏大的悬疑科幻小说大纲”时，屏幕上跳出的却是像教科书一样干瘪的千字废话；当你反复修改提示词，像抽卡一样“开盲盒”了一下午，依然得不到脑海中那个光影独特的角色。热情就这样被机械而无效的执行过程消耗殆尽。作为一名长期陪伴创作者的数字生活家，我发现了一个普遍规律：普通人学习AI最大的误区在于将精力浪费在无休止的“碎片化试错”上，而忽略了最关键的一步——把学习过程转化为一项完整的作品。如果没有作品产出，AI永远只是一个高级玩具。要让AI真正为你的热爱赋能，我们需要打破底层的
AI 入门科普｜AI 为何离不开上下文
首页图｜AI 为何离不开上下文起因是这样的。不少人在初次接触 AI 时，会自然地把它当作一个极其聪慧的大脑。你向它提问，它理应清楚你是谁、你在做什么、你过往的思考、你的偏好以及哪些内容需要规避。然而在实际使用中，很快就会碰到一个问题：同一句话，有时 AI 回答得十分精准，有时又显得空洞乏力。你让它写方案，它输出得像套模板。你让它修改文章，它把握不住你的语气。你让它剖析一个项目，它讲得条理清晰，却全是泛泛之谈。此时许多人会断言，AI 并不够聪明。我认为这个看法只对了一半。很多时候，并非 AI 不够聪明，而是
AI启蒙须趁早，但别让机器替孩子动脑
数字经济观察 · 2026-06-25我一朋友最近吐槽：他小学四年级的儿子用豆包写周记，写了一段"今天去公园，看到小鸟在枝头唱歌，心情很愉快"。朋友脸都绿了——因为这小子根本没去过公园，周记是 AI 一秒生成的。他问我："这孩子算不算有 AI 思维？"我说：算有，但有的是偷懒的思维。这事让我想写这篇 AI 教育的文章——今年 2 月，教育部开了个全国基础教育重点工作部署会，明确说："推动人工智能进入中小学课程标准、日常教学、考试评价。"不是要不要进，是要进了。甘肃、贵州这些省份今年 1 月就发了"AI 赋
AI论文阅读的破局之道：从ArXiv精读到知识图谱构建的实战指南
对于渴望紧跟前沿科技的探索者而言，在AI领域的文献海洋中寻觅有价值的论文，宛如在星空中寻找新大陆。然而，当满腔热忱遭遇现实的阻碍，许多学习者常会陷入深深的无力感。那些塞满文件夹的ArXiv文档，最终沦为“积灰”的信息孤岛 📁 回想一下你上次研读顶会论文的情形：在社交平台或技术社区看到一篇关于新颖扩散模型（Diffusion）变体或RAG（检索增强生成）架构的精彩介绍，你迫不及待地下载了那份双栏排版的ArXiv文档。但当你打开文件，面对长达20页密密麻麻的数学推导、晦涩的专业术语以及繁杂的消融实验（Abla