神舟二十三号船箭组合体已就位 发射进入倒计时
新华社酒泉5月16日电（李国利、邓孟）神舟二十三号载人飞行任务即将择机执行，船箭一体化组合于16日顺利转移至发射区域。 据中国载人航天工程办公室消息，5月16日，神舟二十三号载人飞船及长征二号F遥二十三运载火箭的组合体已完成向发射区的转运工作。当前各发射设施状态稳定，接下来将依照既定流程进行发射前的功能检测与联合调试等准备作业。
AI 进化信号：从“会回答”迈向“能干活”
摘要：今日核心看点在于，AI 工具正逐步完善执行任务时所需的安全管控与真实应用场景能力。今天 AI 领域的发展脉络十分明确：AI 早已超越了单纯回答问题的范畴，正致力于构建“实际操作”所需的基础设施。它需要具备访问网页、解析代码、连接数据及调用工具的能力，同时必须在安全范围内落实具体任务。一、今日关键信号：AI 正致力于攻克“如何安全高效地执行任务”OpenAI 推出了关于 Windows 环境下 Codex 沙箱的动态。其核心关注点不在于模型性能的进一步提升，而在于如何优化代码生成与执行的流程，使其更加
AI 智能体团队如何构建高效协作闭环
然而再进一步深究，挑战便随之浮现。为何单点效率明明大幅提升，交付质量却未更稳，返工率反而攀升？本文不谈某款工具的强大之处，只聚焦一个核心议题：AI 智能体开发团队究竟该如何协作，方能真正承接住任务。近半年来，我目睹了诸多相似的场面。每当新需求涌入，初期大家往往信心满满。有人断言交给智能体即可速战速决；有人主张让其一站式搞定方案、代码与测试；更有人认为单点能力既已强悍，只需扩大规模即可。前半程的预判通常无误。症结往往爆发于后半程。毕竟真实项目绝非单步指令。需求会波动，历史遗留问题会重现，接口文档可能缺失，线
AI时代，如何提升孩子的智能对话能力？
从“提出优质问题”入手：教会孩子主导与AI的交流不少孩子与AI互动时，常局限于简单命令或含糊提问，所获回应往往泛泛而谈，难以契合实际需求。这种“低效沟通”可能让孩子更加依赖工具。本文将探讨如何引导孩子掌握与AI交流的关键思维：明确问题定义，并将AI作为自我探索与创意表达的辅助工具。孩子与AI交流效果不佳，通常源于思考过程不清晰。常见问题包括：问题一：提问范围太广。比如提问“帮我写一篇关于春天的作文”。AI生成的内容可能结构完整、语言优美，但与孩子自身的观察、感受和经历无关，无法成为其个人作品。这使得输出内
AI定时任务的三类执行方式
上周三晚上，我完成了一个得意的操作，为 Claude 设置了一个定时任务「让它每周一早上 9:45 把上周我写的日报全扫一遍，生成一份周报草稿」。我使用的是 /loop 命令。一行代码搞定，命令行里显示「已添加，每周一 09:45 触发」，我打了个响指就去睡觉了。结果到了下周一早上，什么都没发生。打开终端查看，发现前一周的会话早已关闭，定时任务也随之失效。我以为自己遗漏了什么参数，又仔细查阅了一遍官方文档，才发现 Claude 为「定时任务」这件事，实际上准备了 3 个完全不同的工具。我选择了最不可靠的那
AI 浪潮下的教育真话
AI 似乎向教育抛出了众多新难题，但更关键的是它揭开了许多陈旧的伤口。往昔我们称赞孩子“字迹工整、效率高”，如今 AI 表现更佳。若 AI 能轻易搞定，那这项练习究竟在培养什么？致学生：从“完成任务”转向“深思熟虑”杜威曾言：反思是对既有观念的主动审视。AI 虽能给出标准答案，但唯有你能自问——“我为何持有此观点？这一结论将我引向何方？”⚠️ 莫做“危险的浅尝者”。借助 AI 无妨，坦承“我正利用 AI 辅助思考”，因为思考的过程本身最具价值。⚠️ 切勿仅关注结果，一旦思考被外包，学习便只剩空壳。若连作业
告别单线操作：高手如何并行指挥十个 AI 任务
每日 AI 新知 · 以崭新视野洞察人工智能 | 2026 年 05 月 13 日你日常与 AI 的协作场景或许是这样：开启 ChatGPT 或 Claude，抛出一个问题，静候回复，复制答案，接着处理下一个。若手头有三件事，便只能按序排队——宛如单车道上的独行车，而对面的六车道高速却空空如也。更令人痛心的是：你所用的 AI 工具早已具备多任务并行能力，只是你未曾察觉应当换种用法。并行调度与串行执行的效率鸿沟Agent View 所能承载的会话极限不妨算笔账。假定利用 AI 处理单件事务平均耗时 5 分钟
AI演进新纪元：从辅助工具到自主系统
AI领域正经历深刻变革，以下是一些关键要点。简要概括：2023年：2024年：2025至2026年：换句话说：行业焦点已从：“AI协助你”转向：“AI独立完成”------------------------------------------------------------------------今年最有可能的突破将出现在长周期任务领域。我们正进入一个新时代：大型语言模型（LLM）通过与智能体（Agent）环境互动，学习如何执行长期且复杂的任务。这可能是LLM的真正价值所在。以网络安全为例：设想一个
AI 智能体实战：8 大提效核心法则
自从 AI 智能体融入工作流程，我观察到两类截然不同的用户：一类仅尝试三天便弃用，抱怨“毫无价值”；另一类则越用越依赖，效率实现数倍增长。这其中的差距并非源于工具本身，而在于使用方法。本文基于对数百名从业者的深度观察，总结出 8 条核心方法论。许多初次接触智能体的用户，提问方式往往过于简单：“帮我写份报告。”随后收到的内容空洞无物、缺乏针对性，只能失望关闭窗口。问题不出在工具，而在于输入的信息密度不足。智能体并非读心者，它只能在既定的信息框架内运作。输入越清晰，输出越精准——这是不可动摇的铁律。有效指令
谷歌重磅出击：Gemini Intelligence 赋能安卓新纪元
谷歌近日正式揭晓Gemini Intelligence，将其定义为高端安卓机型全新一套AI能力的集合。此举意味着谷歌在移动人工智能赛道全面提速，将生成式AI技术深度融入安卓系统的各个层面。该体系依托Material 3 Expressive设计风格，利用流畅动效直观展示AI的聆听、推理及执行状态，在保持视觉美感的同时兼顾实用，尽可能降低对用户操作的打扰。🔄 自动化任务处理支持跨应用协作，结合屏幕内容与图像上下文实现一键直达，无需频繁切换软件，让复杂的手机操作成为历史。📝 智能化自动填表覆盖更多表单区域，A
澳方拟助霍尔木兹海峡防御行动
澳大利亚国防部长理查德·马尔斯在官方声明中指出，当英法主导的独立纯防御多国任务启动时，澳大利亚 готов提供协助。 拟定计划将E-7A楔尾鹰预警机投入该任务。 马尔斯与其他超过40国的防长共同表态，强调将整合外交、经济及军事资源，维系霍尔木兹海峡的通航权利。 并表示将持续与盟友展开合作协商，推进相关支援工作。 责任编辑：丁文武 新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内容仅供参考，不构成投资建议。 郑重声明：1.根据《证券法》规定，禁止编造、传播虚假信息或者误导
AI悄然升级：从对话工具到任务执行者
2026 AI观察如果你仍把 AI 视为“高级搜索框”，未来一年可能就会落后。过去两年，我们常向 AI 提问：“帮我写一段文案。” “帮我总结这篇文章。” “帮我改一下代码。”但 2026 年的关键转变，并非 AI 更善言辞，而是它正演变为能持续处理任务的“数字员工”。一句话把握趋势：上一代 AI 帮你生成内容；这一代 AI 帮你完成流程。这个变化看似平静，影响却深远。一旦 AI 能“理解目标、调用工具、检查结果、持续推进”，它改变的将不仅是写作效率，而是办公、开发、销售、研究、客服、电商、教育等行业的基
学AI别再等了！用任务驱动法让你边做边学
为什么"等学完再用"是个思维误区？我把这种思维叫做完美主义陷阱。它的逻辑听起来无懈可击：先把基础打牢，再去实战。但现实是——AI领域根本没有学完的那一天。·工具在进化。ChatGPT之后有Claude，Claude之后有DeepSeek，接着又是Coze平台，功能日益强大，教程永远跟不上更新速度。·需求在变化。别人教你写文案，你可能更需要做汇报；别人教做招聘，你可能更需要做绩效考核。如果你非要等学完再动手，那一天永远不会到来。打个比方，你想学游泳。你会先把《游泳学》教材从头到尾背一遍吗？把浮力原理、呼吸技
期刊精选：AI 赋能下无人机边缘计算的立体布设与调度
引自：张明权摘要：伴随物联网及移动互联网的飞速演进，海量智能终端催生了史无前例的计算密集与时延敏感型任务，令传统云计算的集中式处理模式面临严峻考验。边缘计算通过将算力下沉至网络边缘，显著缓解了传输延迟与核心网压力。然而，地面固定边缘节点受限于地理位置与覆盖半径，难以适配动态多变的业务需求及突发场景。无人机凭借高机动性、灵活视距链路及低成本快速部署等特性，成为构建空中移动边缘计算平台的理想载体。本文聚焦无人机辅助边缘计算网络，深入探讨无人机作为空中移动服务器的三维空间部署与用户任务调度这一核心议题。通过剖析
AI 办公三年：从梦话到现实的漫长路
我用 OpenClaw 跑了几十个定时任务。早上推通勤路况，上午推新闻摘要，中午推股市，下午推国际局势，晚上推天气和科技新闻，半夜还有GitHub热榜。一天二十多条推送，像个私人秘书一样替我盯着全世界。这三件事——路况、天气、定时推送——我调了两周。定时任务的坑，一个接一个第一次翻车是路况推送。agent 查完了路线，回复一句："结果在上边。"我往上翻。什么也没有。第二次翻车是天气推送。agent 查完了天气，回复一句："我已经把结果发给你了。"飞书那边，什么也没收到。任凭