AI教育战略落地，信奥生迎来强基升学新机遇
近期不少信奥家长心生疑虑：人工智能浪潮下，孩子学习C++、征战信奥赛场是否仍有前途？官方政策明确回应：非但前途光明，信奥生更迎来了千载难逢的“强基升学窗口期”。在强基计划的校考面试中，信奥生经年累月锤炼的逻辑推理、算法设计与问题拆解素养，能助其从众多候选者中崭露头角。人大附中、101中学等重点学府，更为信奥生敞开了直达精英培育体系的绿色通道。这表明，孩子编写的每一行程序、攻克的每一道算法难关，都在为日后叩开名校大门储备实力。随着五部委联合发布文件将人工智能教育提升至国家战略高度，随着DeepSeek团队凭
AI时代的清醒指南：停止追逐，开始落地
大约从一月份开始，我察觉自己染上了某种"症状"。每当点开社交媒体，指尖划动屏幕的刹那，总会被一股无名的焦躁感击中。本应是主动汲取资讯，却感觉正在被数据洪流裹挟向前。这种心态有个专有名词，叫FOMO即"错失恐惧症"，总担忧自己会落伍于人。这让我回想起学生时期，在课堂里奋笔疾书记板书的情形。心里清楚掌握知识才是重点，可双手就是无法停歇，一字一句地誊写，唯恐遗漏半点内容。仿佛只要记录下来，就等于真正掌握了。如今这种感受再度袭来，而且愈发强烈。人工智能时代，特别是近期Harness Engineering引爆的A
2026全国青少年AI创新大赛开启，科技特长生不容错过的成长舞台
点击蓝字 关注我们前言：全国青少年人工智能创新挑战赛：点燃AI梦想，赋能未来创造者人工智能浪潮奔涌而至，青少年不仅是未来的见证人，更是未来的缔造者。全国青少年人工智能创新挑战赛，正是专为全国中小学生打造的人工智能领域权威竞赛平台，旨在激发创新意识，培育实践技能，为国家AI领域储备后备力量。01赛事含金量01🚀为何必须参与？权威认证，顶级背书：作为教育部白名单“自然科学素养类”首项赛事，由共青团中央直属单位主办，中科院等国家级机构指导，流程严谨、评审公平，证书极具分量。升学全链，强力加持：覆盖小学至高中全学
120万亿Token狂飙：中国AI以低成本碾压美国
特约撰稿人| 独行侠2026年4月2日，火山引擎在巡展上投下了一枚重磅炸弹：豆包大模型日Token消耗量突破120万亿！短短三个月翻了一番，相比发布时增长了1000倍。几乎同一时间，火山引擎总裁谭待透露，累计Token超万亿的企业客户已从100家增至140家，短短三个月新增了40家，这标志着——AI已经从“免费试用”阶段正式迈入“企业规模化付费”阶段。同一场发布会上，智谱AI发布上市后首份财报，给出了一个极具震撼力的数字：2025年全年收入超7.24亿元，同比增长132%；其MaaSAPI平台的年度经常性
新石器CEO余恩源谈中东市场：冲突环境下无人车表现优异
专题：智能电动汽车发展高层论坛（2026） 4月11日至12日，智能电动汽车发展高层论坛（2026）于北京举行。新石器慧通（北京）科技有限公司创始人兼首席执行官余恩源在会上指出，中国的无人驾驶车辆产品在海外市场并非小幅领先，而是呈现出断层式的优势。 余恩源介绍说，新石器公司的无人车产品已经将成本控制在1万美元以内，这在全球范围内尚无直接竞争对手，目前产品已经推广至大约十五个国家。 他特别强调，在阿拉伯联合酋长国，已有数百辆无人车投入运营，预计今年内数量可能攀升至上万辆规模。 “我们今年已经获得了阿联酋方面
能源：AI竞赛的终极基石
核心硬件 GPU、TPU等AI加速芯片构成了算力的物理基础。制程水平、存算一体设计与能耗效率，划定了上层模型的实现边界。芯片的自主设计能力，是确保算力主权不受限的首要屏障。 第二层：计算架构 数据中心将芯片节点联结为运算网络。关键瓶颈在于“算力壁垒”与“存储壁垒”——网络带宽制约数据流动速率，散热方案考验集群的承载极限。缺乏坚实的设施底座，再强的芯片也只能闲置。 第三层：数据资源 数据的体量、维度与质量，决定了模型认知能力的营养水平。高价值行业数据的闭环流动，正演变为差异化竞争的核心护城河。数据供给匮乏，
AI时代，留住客户的终极武器是你的独特内核
在人工智能时代，能够真正留住客户的，是你独有的内在特质。如今这个时代，一个人的个性魅力与独特标识，早已成为至关重要的竞争优势。我们总是习惯从客户角度出发，精进产品、提升服务，绞尽脑汁适应市场变化。但不得不承认，分析需求、批量生产这些工作，AI早已能够高效完成，甚至比人工更加精准、迅速。然而，AI永远无法替代的，是你独有的核心特质。经过二十余载的行业沉淀，我越来越清晰地认识到：市场从不缺少同质化的产品与服务，真正稀缺的是饱含人性温度、无法复制的独特创造。相较于消极响应需求，更重要的是向内探索自我。将过去的积
AI时代破局之道：与其囤积知识，不如驾驭智能工具
近日看到熊辉教授的分享，令人警醒。他提到如今一年的工作量相当于以往五到七年，效率大幅提升并非因为加倍努力，而是将AI作为得力助手。这正是当下的真实写照。同样是使用AI工具，有人能在短时间内完成高质量方案，有人却迟迟无法下笔；同样是阅读文献，有人迅速把握要点，有人仍困在细节中。过去常说个体间差异巨大，如今AI正将这种差距以指数级速度扩大。熊辉教授将人类智能划分为四个层次，不妨看看自己所处位置：现实很残酷：当前大模型已全面超越前两层能力，连第三层的推理预测也正快速追赶人类。正如熊辉教授所言，即便身为计算机博士
储蓄国债遭疯抢，几分钟内一抢而空背后有何玄机？
根据财政部发布的通知，2026年首批两期电子式储蓄国债于4月10日起至4月19日期间面向市场发行，国有六大行和招商银行(39.210, -0.05, -0.13%)等主要全国性商业银行均参与承销。 4月10日开售当日，两期国债一经上线便遭遇投资者“狂热”追捧，众多投资者在社交媒体上吐槽“手慢无，开售几分钟就宣告售罄”“刚想下单页面就显示已售完”。 究竟是什么原因导致本轮储蓄国债如此抢手？下一轮发行安排在什么时候？普通投资者该怎样参与认购？且听下文详细解读！ 本轮储蓄国债为何热销？ 业内专家分析指出，当前稳
AI域名转让：molica.ai抢占品牌先机
在人工智能行业迅猛发展的当下，一个精确、朗朗上口且富有国际范的域名，是企业规划长远发展的关键战略资源。由于个人时间与精力有限，难以继续兼顾手头的AI相关事业，现决定将持有的优质域名molica.ai进行出售。在微信生态体系内，“molica”及其延伸词“molica ai”已经获得了广泛的用户关注：天然流量优势：较高的微信指数表明该词汇已积累了可观的用户搜索与自发传播量，品牌方无需从基础市场教育做起，可以直接承接已有的用户注意力。用户认知清晰：“molica”与“molica ai”的热度趋势高度一致，显
AI时代下的劳动力市场前瞻
引言伴随人工智能（AI）的迅猛进步，技术领域普遍笼罩着一种“命运论”氛围——人们相信，随着AI自动化能力的整体增强，人类劳动者势必走向贫困与过剩。不过，经济学撰稿人Noah Smith在其深度文章《Plentiful, high-paying jobs in the age of AI》中，依据严密的经济学推理提出了一个反常识的观点。本文旨在系统性地梳理作者的核心论证脉络，分析在AI或许能够承担所有工作的明天，人类就业市场将经历何种实际的结构性变迁。在展望未来之前，我们有必要先冷静回顾历史。许多AI研发者
底层AI更烧钱，普通人用AI却更省钱
文/虾虾来啦前几天我看到一则消息：腾讯云宣布，自5月9日起，AI算力、容器服务以及弹性MapReduce等相关产品将整体提价。给出的原因是"全球AI算力需求不断攀升，核心硬件供应链成本明显上升"。翻成大白话就是：用的人太多，成本顶不住，所以只能涨价。这确实是现实。GPU紧缺，电力吃紧，各家大厂都在争抢算力。OpenAI刚拿到1220亿美元融资，估值达到3800亿，整个AI竞赛还在继续提速。不过与此同时，另一件事也在同步发生——普通人使用AI的门槛，正在大幅度下探。昨天，MiniMax推出了
2026年AI营销大洗牌：不进则退，对手已抢占先机
前些日子跟一位经营实业的老板喝茶闲聊，他抛出了一个疑问：“眼下满大街都在谈论AI营销，这究竟是真正的风口，还是一场收割韭菜的骗局？”我没有直接作答，而是递给他一份刚刚签下的合作方案——某知名家居巨头，豪掷800万，舍弃了短视频和搜索引擎，仅专注于AI生态的全域战略布局。老板听得目瞪口呆：“800万？仅仅是为了在AI中刷个存在感？这钱花得未免太不值了吧！”冤枉吗？其实一点也不冤枉。这份800万的方案，绝非盲目跟风的“冤大头”行为，而是清醒决策者的超前准备——AI营销的战场，已然从“试探”转变为“决战”，若再
会长解析AI数字人创富机遇
为顺应互联网3.0时代趋势，拓展会员企业多元发展方向，帮助众人抓住AI数字人产业机遇，4月10日下午，宝鸡市福建商会会长林建成举办专题分享会，面向全体会员深入剖析AI数字人创业新机会，凭借前瞻视角、实战内容，为闽商创收增利增添新动力！会上，林建成会长融汇自身学习考察心得，针对AI数字人行业走向、平台关键优势、运作方式及协作路径进行详尽阐述。他强调，现已步入AI数字人新纪元，品牌推广、流量转化正经历深刻变化，全天候全渠道覆盖的AI矩阵代言模式，正演变为投入少、回报高的创业新热点。会长特别阐明了平台的生态特点
AI大模型与小模型的深度对比
为何当下AI技术普遍追求'大模型'？这两者之间究竟存在哪些差异？本文将用通俗易懂的语言，为您解析这两个概念，以及它们各自的应用场景。 近年来，'大模型'一词几乎充斥着各大领域。 ChatGPT、文心一言、通义千问……这些我们耳熟能详的AI，背后都离不开'大模型'。 但您是否思考过： 为何AI都要往'大'了做？ 大模型真的比小模型强吗？ 今天，我们就来聊聊这个话题。 何为'大'模型？何为'小'模型？ 简单来说，'大'与'小'指的是模型参数的规模。 何为参数？不妨将其视为AI的'神经元'。 - 小模型：参数量