实时交互AI时代来临：前OpenAI CTO重塑人机对话方式
你是否曾有过这样的经历——与AI对话时，你说完一句话，它需要"思考"好几秒才能噼里啪啦回一大段。想中途插话？抱歉，它听不见。想补充信息？等它讲完再开口。这感觉就像在用对讲机跟一个天才沟通——你按住说话，松开等待；对方按住说话，松开等待。明明已经2026年了，人类与AI的互动方式竟然还停留在"回合制"阶段。直到昨天，一家沉寂了18个月的公司，终于亮出了底牌。5月11日，Thinking Machines Lab（以下简称TML）发布了公司成立以来的首款模型——TML-Interaction-Small。这家
人机协作时代，这三件事我坚决不让AI代劳
在这个AI工具遍地开花的时代，打开各内容平台，满眼都是博人眼球的文章：AI将取代内容创作者、利用AI轻松日产十篇爆款。 在这种舆论氛围裹挟下，不少人对AI写作产生了脱离实际的期待：完全放手让机器完成所有创作，自己无需动脑就能收获满意的作品。回想我刚接触AI创作那会儿，也曾幻想把所有繁琐的写作任务都丢给技术工具处理。但经过一段时间的亲身实践后，我逐渐厘清了人与AI之间最理想的合作模式。AI确实能高效处理大量重复性、规律性的基础工作，大幅节省创作时间和精力。然而在写作领域最核心、最富生命力的三个环节，我始终亲
AI 编码再强，也跨不过这道坎
同事小王借助 Cursor 耗时三天搭建了一套系统，演示当日，老板发问："若用户既申请退款又使用了优惠券，金额该如何核算？"小王："……"系统运行虽流畅，业务逻辑却断了链。2025 年，当 Andrej Karpathy 提出"Vibe Coding"概念时，众人尚且嗤之以鼻——不审查、不理解、直接接纳 AI 生成的代码？这难道不是偷懒吗？一年光阴流转，如今却笑不出来了。Claude Code 能生成具备完整异常处理的微服务调用，Codex 可驾驭复杂的状态
AI 的强项与短板：如何正确驾驭智能助手
你是否经历过这样的场景：你委托 AI 起草一份策划案，它迅速交付了一篇结构严谨、措辞流畅、看似专业度极高的内容。既有背景铺垫，也有深度分析，还包含建议与总结。若是粗略浏览，你或许会感叹：效果尚可，至少比自己从零构思要高效得多。然而，当你打算真正应用它时，内心难免会泛起一丝疑虑。它陈述的内容，真的准确无误吗？是否遗漏了某些关键的前提条件？它提出的建议，是切实解决了难题，还是仅仅在修辞上做到了圆融？这或许是众多 AI 使用者共有的微妙体验：AI 能力超群，但其优势未必总出现在我们预期的领域。以往我们评估一个人
AI 浪潮下，人类将化身潮客与匠人？
伴随人工智能逐步接管各类标准化且可复制的认知任务，人类的核心价值正经历深刻重构——从单纯的“做事”转向深度的“做人”。这一变革或许会让大众逐渐分化为两类典型角色：一类是追逐独特审美与个性化体验的“潮人”，另一类则是深耕手工技艺与实体创造的“工匠”。“潮人”之道：意义与品味的稀缺性当 AI 能够批量产出设计文案、剖析市场数据乃至创作音乐时，传统意义上的“知识型工作”正日趋商品化。算法能迅速生成数百版海报初稿，致使初级设计师的重复性劳动价值急剧缩水。然而，人机关系并非简单的零和博弈，而是迈向深度协作。在此趋势
黄仁勋毕业典礼演讲刷屏背后：真正该掌握的"善用AI"四步法
今天你的朋友圈被黄仁勋刷屏了吗？英伟达 CEO 在卡内基梅隆大学毕业典礼上的演讲，全网都在转。每个人都在复制粘贴那句「AI 不会取代你，但善用 AI 的人会」。然后呢？没人继续说下去了。于是你点赞、转发、关掉手机——焦虑，一点没少。你焦虑的不是 AI。你焦虑的是「善用」两个字像一句谜语——人人都说它重要，但没人告诉你它到底是什么。今天我帮你破译这句谜语。回到演讲全文，你会发现「善用 AI 的人会取代你」只是演讲三段结构里的一小段。黄仁勋在说这句话之前，花了大量篇幅讲了两件更根本的事：第一，计算正在被彻底重
程里对话杨泓泽:车联天下全员AI战略揭秘
在每个工位部署AI Agent，车联天下为何如此大胆？杨泓泽在接受采访时透露：企业已全面推进AI工具应用，所有飞书协作群实现人员与Agent一对一配对，借助AI处理需求管理、项目规划、测试验证等常规性工作。他本人更是率先垂范——将个人资料、会议记录悉数输入AI系统，以此培育出能够精准把握自身思维模式的数字化替身。杨泓泽指出：学习阶段不设预算上限，“四全”战略中将全员AI能力建设单独列为核心方向。帮助组织摆脱重复性事务束缚，将人力资源聚焦于战略决策与创新突破——这正是车联天下构建AI能力的深层考量。
告别等待时代：前OpenAI高管推出革命性AI交互模型
在OpenAI前CTO Mira Murati沉寂18个月之后，她创立的Thinking Machines公司终于在2026年5月11日发布了首款产品。此次亮相的并非为刷榜而生的超大模型，也不是所谓的"GPT-5终结者"，而是一款名为Interaction Model的全新交互模型。这段演示视频中有个令人震撼的细节：人工智能不再被动等待用户说完，而是像真人一样边听边看边思考，甚至在发现错误时会主动"打断"你。要理解为何Thinking Machines让硅谷为之振奋，首先要认清一个现实：当前所有AI交互本
为何九成企业AI转型次序颠倒？六层跃迁：先优流程，后选工具
先说明一个背景：我并非AI大模型厂商，也非API服务商。我的日常工作，是从组织与人才发展的角度，协助企业理清“人”与“事”如何更紧密地协同。近期我不断自问：在智能化变革的浪潮中，我能发挥什么作用？我的新定位究竟是什么？我并非那个替客户挑选模型、调试参数或对接API的人。市场上这类供应商，专业程度远超于我。但当我目睹众多企业在“工具先行”的误区中挣扎时，我愈发明确：我的职责是帮助企业看清“应在何处发力”——并非第一时间购置工具，而是回归组织底层，审视根基是否稳固。场景一：企业斥资数十万购入大模型企业版，全员
不会下指令？这份建筑AI提示词手册助你快速上手
近两年来，人工智能几乎成为各行各业无法回避的热点。有人专注于研究大模型，有人探讨智能体应用，也有人已将AI接入企业系统。但对众多从业者而言，真正的难题并非“AI是否火热”，而是明明知晓其重要性及未来对行业的变革潜力，却在实际动手应用时，不知从何起步。近期，我们围绕“AI+建筑”主题举办了一场直播分享。从大模型、Prompt提示词，到合同审查、AI询比价、微信自动化，我们致力于将这些“听起来高大上”的AI概念，转化为建筑行业可落地、易理解、能立即应用的实操方案。为助力更多建筑企业真正驾驭AI，我们特别整理了
人机协作实践心得
技术选型、功能范围、边界界定，这些核心决策需要人来把控。AI 的角色是执行落地，而非替代人类做判断。具备扎实基础的人借助 AI 如虎添翼，基础薄弱的人使用 AI 则可能事与愿违。对架构、业务、工程的理解深度，决定了你驾驭 AI 的上限。AI 无法弥补个人短板，只会让强者如虎添翼。面对涉及面广或难以把握全局的问题，先启用 plan 模式进行系统性思考和步骤规划。将方案保存到项目中，防止中途打断后，新会话丢失之前的上下文。理清思路比快速写代码更关键。将大功能分解为小模块，每完成一个独立单元就提交一次。避免期待
AI 浪潮下：学历与文字的双重贬值
组会将至，依旧是在修改论文，然而导师上回的指点却是：将此处的顿号改为句号，并增添一个标题。待再次拜见恩师，他又言道：你的文章火候尚缺，仍须打磨。我亦不知如何改动，唯有独自思索，反复研读。翻阅诸多写作指南，习得不少细枝末节：摘要忌用“本文”二字，研究方法勿写“文献分析法”，引号之间不可加顿号，标题或摘要须点明研究视角等等。论文主题本是探讨如何防范 AI 写作，身为这股浪潮中的亲历者，我对此感触颇深。回溯至 2021 年我初入大一之时，尚无 AI 踪影，彼时无论撰写何物皆需亲力亲为。忆及有同窗邀我共撰一篇关于
AI迅猛发展之际,博学者的价值反而凸显
若你从事法律工作，GPT-4 在美国统一律师资格考试中取得 297 分的成绩，轻松跨越及格线，多选题正确率达 75.7%，超越人类考生平均 68% 的水平近 8 个百分点。若你从医执业，DeepSeek 模型在美国医师执照考试 Step 1 达到 89% 的准确率，Step 2 CK 更是高达 93%，全面超越人类考生的表现。若你是一名程序员，GitHub Copilot 使你的工作效率提升 55.8%，而 GitHub 上约三成的代码已有 AI 参与编写。那么，当 AI 在各专业领域都能达到甚至超过人类
黄仁勋CMU演讲：AI难取代你，但会用AI者将胜出
这不是一次寻常的毕业致辞。它值得当下的创业者、企业家、管理者、青年及所有身处AI浪潮冲击中的人们细细研读，原因在于黄仁勋并未将AI描绘为遥不可及的技术风向，而是将其定义为每个人都需直面的时代转折点。他最广为流传的论断是：AI未必能取代你，但那些更善用AI的人或许会取代你。这句话看似一句格言，但其背后蕴含的核心洞察在于：未来的竞争，不再单纯是人际间的经验、资源或学历博弈，而是“人×AI系统”的复合能力较量。拥不拥有AI，绝非仅仅是增添一个工具，而是获得一套认知外骨骼、一位无限耐心的助手，以及一个随时可调用的
AI 非取代者，乃映照你能力的镜子
先抛出一个问题。你周遭是否存在此类人——日日在朋友圈高呼"AI 将取代人类"、"未来已至"，可若让他用 AI 制作一份 PPT，成品却充斥着模板气息，标题满是"赋能闭环新生态"，下方配图清一色是齿轮。随后他拍着你的肩感叹："AI 不过如此，终究还得靠人。"说句得罪人的大实话：AI 并非无能，而是你不行。不妨构想这样一个场景。身为设计师，老板丢下一句："做个 PPT，讲讲公司明年的战略规划。"说完便转身离去。你内心作何感想？多半