智能招人术：巧用悟空AI三步过滤简历水分，招聘开销减半
身为工厂老板或人事主管，你是否遭遇过：•求职者履历标明"操盘千万项目"，入职后才知只是打下手•面谈时对答如流，试用期竟连基础软件都玩不转•扬言"为求更好发展"辞职，真相却是被老东家开除过往招人全凭人事经验定夺，失误率高、耗时久、花费大。如今依托钉钉悟空AI，咱们能把招人从"撞大运"转为"精准决策"。今天就拆解3招基于悟空AI的鉴人妙法，助你迅速剔除伪履历、锁定真干才。求职者履历常常暗藏"猫腻"：•岗位角色吹嘘（"打杂&
中泰资管风云突变：创业元老谢幕，核心投研流失
来源：十五的投资笔记 前不久，中泰星宇公布了招募说明书，其投资决策委员会成员如下： 和上一期连起来看，就会有一点想法： 一眼看上去名单短了很多。这刚过去一年。 最新的变动是徐建东，中泰证券(5.410, 0.28, 5.46%)（上海）资产管理有限公司（中泰资管）原总经理、党委副书记、董事，2026 年 5 月 7 日与董事长黄文卿一同离任。 徐建东是中泰证券的老人了。2001年5月起，徐建东在齐鲁证券（现中泰证券）多家营业部及经纪业务总部担任总经理，并出任过北京资产管理分公司副总经理。2014年11月，
AI 赋能品牌的冷思考
近期跟进一位合作逾半年的老友，其深耕十余载的品牌亟需焕新。历经数次深度探讨，我结合 AI 工具完成市场调研并提出了框架建议，奈何老板事务缠身，频繁出差参展……具体事宜遂转交助理处理。品牌构建既是时间累积的过程，更是决策抉择的博弈，而启动时点的不断延宕，致使关键决策因老板忙碌而迟迟难以定夺。推进期间，客户助理突然抛出新思路：反馈看似极度专业，凭经验判断这绝非普通助理所能具备……核实后确系 AI 辅助产出（知其然不知其所以然）……那一刻顿觉，自己多次深度投入的工作仿佛被“否定”，好似一位娴熟驾驭马车的车夫，去
AI数据决策风险解析与批判性思维提升教师专题讲座
AI赋能数据决策是否潜藏危机？教师人工智能素养与能力提升培训（第四期）第4场报告特邀上海财经大学统计与数据科学学院教授杨楠，通过多个行业实例，探讨算法偏见及过度依赖数据等隐患，并指导如何建立批判性思维。嘉宾简介杨楠，上海财经大学统计与数据科学学院教授、博士生导师，中国高等教育培训中心特聘专家委员会委员，上海市人工智能学会理事兼副秘书长，上海市系统仿真学会理事，上海高校教师教学发展联盟常务理事，美国哥伦比亚大学及英国伦敦政治经济学院访问学者，曾任吉林财经大学副校长。讲座信息主题：AI时代数据决策的风险隐患及
AI不是智能，只是廉价预测机
—— 蚁伴：CLOSEANT.COM——导语：我们对AI既恐惧又幻想——怕它觉醒，忧它夺岗，盼它救世。但《AI极简经济学》揭穿了这场时代幻觉：当下所有AI，毫无智能可言。撕开科幻的包装，从经济学的根基看，这场革命的本质，不过是预测成本的崩塌。在巨变前夕，个人与企业该如何重构竞争力？我们因称其为‘人工智能’，便用人类思维去评判它能否思考。可真相是：手机人脸解锁、特斯拉自动驾驶、风靡全球的ChatGPT，统统只是预测工具。它们唯一能做、也只会做的事，是用海量数据填补未知：一旦接受这一定义，便无需纠缠‘机器是否
警惕AI正在制造一代“数字傻子”
人类的大脑天生就喜欢“偷懒”，能不动脑就不动。AI最可怕的地方在于，它直接把“思考”变成了“结果”。AI的核心是“平均值的统治”，它给出的答案总是“中间值”一样的废话。AI的幻觉（瞎编事实）会让人养成“不反驳”的坏习惯。一旦习惯了直接接受AI生成的文字，人对信息的警惕心就会消失，变成一个只会被动接收的“容器”，这就是北大教授所说的“傻子”——缺乏求证和质疑能力的盲从者。 要明白这一点，得看清楚两类人： · “傻子”：把AI当成终点（只要答案），把判断力外包出去，最后被AI同化。 · “智者”：把AI当成起
我与人工智能的协作之道
我和AI第一刻意培养全局意识日常不要只盯着手头的本职工作，既要拓宽信息接收的广度，摸清行业上下游、业务全链路的逻辑，也要深挖信息的深度，看透事件背后的底层规律，慢慢搭建属于自己完整的认知体系。拥有全局视角，我们才能跳出执行者思维，拥有独立判断的能力。第二把自己定位那个统筹全局的人。不要只把AI当成简单的搜索软件，我们可以用不同工具分工负责文案、数据、调研、方案梳理，长期磨合专属的协作模式。更重要的是，我们可以反向向AI学习逻辑思维，学会把庞杂的难题，拆解成一步步可落地执行的方案，让AI承接重复性工作，把我
AI助力下，我独自打造微信小程序的实践
2024 年之前，若你提到“我想做个微信小程序”，多数人会想：你得找个程序员，或者自己得懂编程。2026 年的现在，情况不同了。我独自一人，无技术伙伴，无外包团队，借助 AI 辅助，打造了一个完整的微信小程序——「小白共享电单宝 · 市场评估」，已上线运行，有真实用户使用。这篇文章，我想详细分享：一个不懂小程序开发的人，如何利用 AI 将产品从想法转化为可用的工具。针对共享电单车行业，开发一个市场评估工具。核心功能有三项：数据库涵盖 300+ 城市品牌数据、418 城画像、3039 个县画像。投放置信模型
AI答案时代,品牌竞争的新阵地在哪里
AI搜索丨行业洞见导语：AI时代，消费决策正在发生一次静默迁移。过去，用户通过搜索引擎输入关键词，点击网页，比较信息，再做判断。现在，越来越多用户直接向AI提问：“哪个品牌更适合我？”“有什么坑？”“预算有限怎么选？”这意味着，品牌竞争的核心，正在从“搜索排名”转向“AI答案占位”。在传统互联网时代，品牌要争夺的是流量入口；在AI时代，品牌要争夺的是模型答案中的提及位、推荐位和引用位。谁能被AI理解、引用和推荐，谁就更有机会进入用户的购买清单。一、AI成为新的消费入口中国生成式AI已经进入6亿用户规模。P
30天AI改造：传统公司效率如何彻底升级
当下许多企业主面临着一个共性问题：业务量日益繁重。团队身心俱疲。运营成本不断攀升。然而利润却不见起色。这不禁让人深思：究竟是由于市场环境不佳？亦或是企业内部效能低下？如今，众多企业正探索一条新出路：推进企业的AI化转型。这并非意味着更换系统。也不是单纯采购工具。更不是盲目增加人手。而是对企业的运作模式进行重新定义。一个典型案例便是：某传统企业在30天内完成了AI转型。带来的效果绝非“微小优化”，而是：流程的彻底重构。效率的重塑。组织架构的调整。产出的革新。许多传统企业的困境并非源于不努力。而是因为信息管理
智能算法正在蚕食你的消费自主权——近半数消费者已依赖AI选购建议
将近一半的消费者愿意采纳智能算法的产品推荐。主流网购平台已达成每日逾10亿次的AI商品识别与分类。不想看分析的可以直接记住这三句话：AI已经在帮你做购物决策了、你可能还没意识到、而且你大概率已经被AI推荐过了。我花了半天时间把能找到的数据和报告都拉了一遍。核心发现就三个：第一，AI购物推荐已经从"可有可无"变成了电商平台的标配；第二，消费者信任AI做推荐但不信任AI做下单；第三，最大的赢家可能不是消费者——是平台。▲ 封面：48%信任AI推荐，20%信任AI下单——AI购物普及元年乐观派说：AI推荐让购物
AI重塑网安格局：效率提升背后的治理关键
人工智能正在成为网络安全领域里极具变革力的技术要素。无论是生成式AI还是智能体，亦或是机器学习乃至未来的通用人工智能（AGI），技术实力都在飞速增强，但这同时也引发了前所未有的安全、管理和信任难题。对企业来说，现在必须思考的已不再是“要不要用AI”，而是“如何在享受效率红利的同时把控风险”。生成式AI是目前应用最广的人工智能形式。它的主要价值在于提高生产效率，例如协助分析安全事件、撰写报告、编写代码、梳理情报以及自动化处理文档等。对于长期受困于人才匮乏和告警泛滥的安全团队来说，生成式AI正变成提升运营效率
AI试穿翻车实录
01你是否有过这样的瞬间：看中某物后，内心反复拉扯，在“买”与“不买”的边缘反复横跳，始终无法下定决心？我经常这样，尤其是最近，这毛病愈发严重。这一切源于一个重大发现——AI试穿。自从发现了几款平台的AI试穿功能，我就像着了魔一样，一有空就疯狂试穿。特别是最近，我对运动套装着了迷。于是乎，我在各大购物平台疯狂使用AI试穿，翻来覆去地点击，忙得不亦乐乎。02流程很固定：上传全身照，然后选衣服。哎，这件款式精神，点“试穿”试试。电脑开始加载，转圈圈，数字从 1% 跳到 100%，比我跑步还努力。好不容易加载完
AI Native 企业的核心：重塑运营逻辑，而非简单提效
几乎每家公司在拥抱 AI 时，喊出的第一个口号都是"降本增效"。这没有错。但如果你以为 AI Native 就是让旧流程跑得更快、让旧岗位少几个人、让旧成本降下来一点——那你可能正在错过 AI 真正要做的事：它不是在给旧公司加速，而是在要求你重新设计这家公司怎么运营。如果你曾经在一家公司里真刀真枪推动过 AI 项目，大概率会对下面这个场景有刻骨铭心的印象。项目立项会上，空气是热的。业务部门的同事前倾着身子说，这下好了，客户的问题终于可以更快被响应了，那些让人崩溃的等待时间终于可以被压缩。职
AI时代，企业别急着“上”AI
🏭 🤖 🧠近两年来，几乎每一家公司都在热议人工智能。从ChatGPT、Claude到DeepSeek、Agent以及OpenClaw，各类新兴技术层出不穷。许多管理者都在思考：▸ AI能否助力企业降本增效？▸ AI能否部分替代人工？▸ AI能否辅助经营分析？▸ AI能否驱动业务增长？然而现实往往不尽如人意——绝大多数企业的AI应用，依然局限于局部的效率提升。例如：AI撰写文案、AI制作PPT、AI生成会议纪要、AI客服、AI辅助编程、AI辅助数据分析……这些场景确实有价值，但它们更多是在提升个人效率，并没