AI时代的家庭教育核心：培养孩子应对不确定性的能力
最近读马兆远老师的著作，他在《世界的逻辑》中提出了一个发人深省的观点：人类耗费数千年追寻“确定性”，最终却发现不确定性才是宇宙中唯一确定的存在。回顾我们80后这代人所接受的传统教育，本质上是一个“确定性崇拜”系统——标准答案、标准解法、标准评分。我们被塑造成在固定轨道上奔跑得最快的人，然而人工智能的发展速度令人惊叹，而AI最拿手的恰恰是处理确定性问题，且效率远超人类。那么，我们应该为孩子规划怎样的教育呢？ 1、优先培养“逻辑思维”，而非单纯积累“知识” 马老师反复强调：古典逻辑奠定了现代科学的基石。古希腊
AI探索实践时代：在不确定性中寻找秩序
2026年夏天，上海。当世界人工智能大会的灯光照亮会场时，产业界和学术界共同传递出一个谨慎的共识：我们可能正处在一个历史拐点，但前方的道路并非平坦，而是布满未知与裂缝。“没有任何AI专家能完全预见AI的未来”——这一观点在大会上得到证实。2024年图灵奖得主理查德·萨顿直接指出，当前AI展现的语言和图像生成能力，“主要反映的是计算能力，而非智能的本质突破”。中国工程院院士王坚同样指出，目前的大模型仅基于文本数据，如果AI对世界的认知只限于论文中的“静态知识”，未来创新将受到严重限制。由大语言模型引发的热潮
AI 产品体验设计的五大核心法则
这话乍听似在找借口，实则蕴含朴素真理：概率性系统的失误无法归零。无论模型如何优化、规则如何拦截，总有一部分输出存在偏差或答非所问。真正拉开产品差距的，绝非“错误发生瞬间”，而是出错后用户的选择：是愤而关闭，还是微笑表示“无妨，我修正一下即可”。后者并非仅靠模型能力堆砌，而是源于体验设计的打磨。本文旨在探讨这套设计方法论。01 为何互联网产品的交互范式在 AI 领域失效首先需厘清底层假设的转变。互联网产品的交互设计，建立在“系统确定性”这一隐含前提之上。点击按钮即触发固定逻辑，相同输入必得相同输出。因此设计
人工智能的边界：从拉普拉斯恶魔到熵与噪声
两百年间，人类对“全知全能”的想象，经历了两次深刻的幻灭。 第一次，是拉普拉斯恶魔的幻灭。拉普拉斯设想，如果有一个妖怪知道宇宙中每一个粒子的位置和速度，就能预测整个未来。但物理学的发展告诉我们，世界不是这样运行的。量子力学的不确定性原理、混沌系统的蝴蝶效应，共同宣告了一个事实：即使拥有完美的先验知识，世界本身也不允许无限精确的预测。 但第二次幻灭，可能更贴近我们今天的生活。我们造出了人工智能。我们以为，即使先验知识不完备，只要给AI足够多的数据，它就能自己“学”出规律。天气预报、股价预测、自动驾驶——这些
你没被AI淘汰，只是被踢出了游戏层
上午十点，同一栋办公楼里。五楼，一个初级设计师盯着屏幕——AI刚用三秒钟生成了四版海报方案，每一版都比他自己做的更精致。他的工作，是挑一版。四楼，一个资深设计师正在修改AI生成的海报——他改动的不多，只是调了配色、换了字体、加了三个字。但客户选了第四版。三楼，一个创意总监在给AI写提示词——“不要太商业，要有一种‘刚好错过’的感觉”。AI不懂什么叫“刚好错过”，但她懂。她的工作，是定义AI的方向，而不是被AI定义。但这栋楼里，你看不到负一楼的人。因为他们已经不在这里了。这栋楼，就是AI时代的职业分层。负一
AI崛起与黄金避险：应对不确定性的策略
今日世界局势简析： 全球正步入“高不确定性”阶段：国家安全受重视，黄金受青睐，AI重塑产业。给普通人的三条建议： 1. 少押注单一趋势，分散资产配置 未来最大风险在于：机会虽多，但波动剧烈。 2. 关注AI引发的职业变革 未来十年： 不善用AI者，恐被善用AI者取代。 3. 维持现金流能力 经济周期波动时： 现金流即选择权。一、AI深入产业应用：从概念转为生产力 AI仍是全球资本与产业的焦点。 过去两年，市场讨论的是“AI前景如何？”，如今聚焦于“AI如何盈利？”。 AI未来竞争重心： 第一阶段：模型较量
你是在用人，还是在变AI？
栏目｜AI趋势人人都在赶着学AI：学Prompt、用工具、追效率，却很少有人问：当你的工作越来越像AI，那个真实的你，还剩多少？一位做内容的朋友告诉我，他现在靠AI写初稿，效率翻倍，但说话时眼神空洞，毫无喜悦。「我写的，到底是谁的想法？」他问。这不是矫情。只要你用AI写稿、做方案、做分析，就会发现一个悄然发生的改变——你正不自觉地模仿AI的逻辑。换句话说，你正在「AI化」。AI擅长精准、高效、结构清晰、情绪中立。你开始追求这些：文章要分点、表达要无歧义、产出要快、情绪要压住。你以为这是专业，是进步。但AI
美方否决续约提议 北美自贸协定前景生变
华盛顿方面周三拒绝将美国与墨西哥及加拿大的核心贸易协定延期，此举触发了为期十年的审查机制，为在跨境运输货物的企业蒙上不确定性的阴影。 美方的这一表态并不出乎意料。特朗普总统实际上已在第一任期期间部分撕毁了其签署的《美墨加协定》，对多类商品加征关税。他曾扬言考虑彻底废除该协定。 "美国不同意按照现有条款续签《美墨加协定》，"美国贸易代表贾米森·格里尔在周三表示。当日是三国将USMCA延长16年的截止日期。 美方的拒绝意味着，美国贸易代表在未来十年内需每年与墨西哥和加拿大官员举行会议，持续审视该协定。在此期间
AI预测世界杯32强榜单出炉：腾讯登顶，佛得角成最大变数
世界杯32强全部确定，联想×咪咕视频举办的‘世界杯预测人机大战’迎来最终结果——12家大模型的晋级预测成绩正式公布。 本次比拼的核心任务《2026世界杯32强竞猜统一考试》答题卡于5月28日上线，各AI模型提前提交预判名单，最终以实际出线队伍为标准，统计命中数并排名。 腾讯混元以29/32的准确率位居榜首，荣膺本届‘最强AI预测官’；MiniMax与讯飞星火均以28/32并列第二；DeepSeek、智谱、联想天禧AI则以27/32并列第四。 整体来看，AI间差距微小，但头部模型已显露优势。腾讯混元仅错3席
AI专业为何火爆？关键可能在于我们自身
高考结束之际，几乎总会出现同一个疑问。哪个专业最具发展潜力？每一年的答案似乎都在变化。回溯二十余载，许多人青睐英语，缘于入世带来的全球化机遇；随后金融行业升温，资本盛宴开启；紧接着互联网浪潮涌动，计算机专业持续升温。而今年，志愿填报的热议中，“人工智能”已成为绕不开的关键词。之前曾问一位朋友，孩子考得如何？她叹道，考了六百多分，随即给我展示了一段手机视频，全程记录了查分过程。看着屏幕上她一家人的表情，从紧绷到激动，再到颤抖，最后孩子与她紧紧相拥，泪水滑落。我未曾快进。后来试着分析当时的心情：除了纯粹的喜悦
AI填报志愿热潮背后：我们究竟在追寻怎样的确定？| 无尽夏 · 短评
无尽夏[“总有人十八岁”]当我们在讨论“最优志愿”时，内心深处真正渴望的究竟是什么？短评AI填志愿热度攀升，但人生抉择不应被“最优答案”束缚|你的夏天|近期，随着各地高考成绩相继揭晓，AI志愿填报工具又一次成为社会关注焦点。从高校推荐到专业解析，从录取概率估算到就业趋势研判，多家平台试图借助算法为考生锁定“最优答案”，部分宣传中频繁打出“用最低分数冲刺顶级院校”“一键定制最优志愿方案”等旗号。在信息日益完备、算法愈发精确的当下，人们似乎比以往任何时候都更接近人生的“最优答案”。然而，当越来越多人期待依托算
押注本土AI，为何仍需对冲？
hedge英 /hedʒ/ · 美 /hedʒ/v. 规避风险；对冲；措辞委婉n. 树篱；防御策略《经济学人》的 By Invitation 栏目邀请外部专家撰稿。2026 年 6 月 18 日的文章《How Europe must respond to America's AI warning shot》探讨欧洲人工智能发展：在美国限制获取前沿模型后，欧洲需构建本土模型，同时也应正视本土路径可能遭遇失败。原文表述如下：While supporting serious homegrown attempts
AI时代，如何培养孩子的幸福力
我有个朋友，是研究社会学的，最近跟我吵了一架。起因是我说了一句：“现在的孩子越来越不开心了。”他说：“不是不开心，是没有意义。你热衷于心理学，所以总把事情往个人心理上归因，但这个问题不是心理问题——是结构问题。”"我当时想反驳，但他下一句话把我打住了：“你想想，以前的人为什么没那么痛苦？不是因为以前更幸福，是因为以前不需要思考‘我为什么活着’——答案已经替你准备好了。你是什么家庭、什么阶层、什么性别，你一辈子做什么，基本都有人给你写好了剧本。你只需要演就行。”“现在呢？剧本没了。AI又把舞台给拆了
AI预测集体崩盘！比利时遭伊朗逼平，算法世界杯再遭重创
全员力挺比利时，结果颗粒无收，人工智能遭遇本届最大规模预测失败 北京时间6月22日凌晨3点，2026年世界杯小组赛上演焦点对决——比利时迎战伊朗。 赛前，这被普遍视为一场实力悬殊的较量。一方是欧洲足坛老牌豪门比利时，具备更为成熟的战术体系和更为星光熠熠的阵容；另一方则是以铁血防守闻名于世的伊朗。 在联想集团与咪咕视频联袂打造的《世界杯预测人机大战》节目中，12家大模型也呈现出高度一致的看法：无一例外看好比利时全取三分。没有一家AI预判双方握手言和，更没有一家AI认为伊朗能够爆冷。人工智能阵营罕见地形成了—
CMES 专辑征稿：AI赋能下的岩土灾害风险评估
随着城市化进程加快、气候环境变化及人类活动加剧，滑坡、泥石流、地面沉降及地震等地质灾害频发，且破坏力日益增强。此类灾害往往表现出强非线性、多源不确定性以及多尺度耦合特征，导致传统物理模型难以精准描绘其复杂机理。得益于计算智能、人工智能及数据驱动建模的飞速进步，岩土灾害的预测、预警及风险决策迎来了全新契机。机器学习、深度学习、物理约束神经网络以及多源数据融合等手段，正深刻改变着地质灾害研究的传统范式。尽管如此，模型的可解释性、泛化性能、不确定性量化以及物理规律融合等关键问题，仍需我们进行更深层次的探索与研究