AI时代创始人如何破局？
近期，Anthropic的掌门人Amodei推出了一份《创始人手册》，这份长达36页的文档探讨了一个发人深省的问题：当AI能够胜任各种任务时，创始人和管理者应当扮演什么角色？在回答这个问题之前，先来了解一下Anthropic公司的背景。该公司由前OpenAI核心骨干、前研究副总裁达里奥·Amodei以及安全政策副总裁丹妮拉·Amodei兄妹于2021年创立，是一家致力于“可控、安全、可解释”的人工智能（AI）安全公司。由于不满OpenAI在获得微软投资后过度商业化的路径，创始人带领团队出走，旨在打造一条与
四部门联合部署人工智能与能源融合发展新路径
5月8日，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局联合发布《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（以下简称《行动方案》）。《行动方案》以人工智能与能源双向赋能为核心方向，系统谋划了确保算力设施能源供应安全可靠、推进算力设施绿色低碳发展、促进算力与电力高效协同等10项重点任务，细化为29项具体工作。《行动方案》明确，到2027年，基本建成支撑人工智能创新发展的安全、绿色、经济的能源保障体系，清洁能源与算力设施的协同互动能力明显增强。能源领域高价值应用场景陆续开放，能源高质量数据集共建共享
AI的范畴远超大模型
随着大模型技术的崛起，大众对AI的关注度日益提升，不少人习惯将AI直接等同于大模型。然而，AI的内涵其实相当丰富，绝不仅限于大模型。例如同为人工智能，为何有的擅长商品推荐，有的却能撰写PPT方案？这实际上反映了AI在不同领域的应用。一个是决策式AI，另一个则是生成式AI。简而言之，尽管输入相同，但由于底层技术各异，导致输出结果和应用场景也截然不同。接下来，我们来探讨一下决策式AI与生成式AI的具体区别。就AI流程的输入端而言，决策式与生成式AI的数据来源是一致的。它们都利用数据、文本、自然语言、代码、公式
意大利AI新规出台：警方启用，校园普及，隐私有保障
据《意大利新华时报》小艾6月10日编译《安莎社》综合报道：6月10日，意大利部长会议（Consiglio dei Ministri）批准了两项与人工智能（AI）相关的实施法令，旨在将欧盟《人工智能法案》（AI Act）在意大利落地。政府表示，这是意大利首个建立完整国家AI监管体系的举措，或使其跻身欧洲首批制定全国性AI规则的国家行列。该法令最引人注目的是，未来意大利警方将正式使用AI。但政府强调，AI仅是“辅助工具”，绝非“机器人警察”。执法和司法的最终决定权仍属于人类，不允许AI取代警察或法官做决定。根
抗通胀再临大考：欧英央行能否摆脱历史梦魇？
下载新浪财经 APP，掌握全球汇市动态 欧洲央行行长克里斯蒂娜·拉加德与英国央行行长安德鲁·贝利，今年夏日必将忙于洗刷过往通胀应对失策的污点，并着手遏制物价的持续攀升。 这两位欧洲最具影响力的经济掌舵人，正陷入一个难以摆脱的两难境地：如何在应对伊朗战事引发的波动时，避免重蹈新冠疫情期间及俄乌冲突爆发后政策失误的覆辙？ 他们的抉择不仅将勾勒欧洲未来数年的经济轨迹，更将定义其个人的历史功过。 鉴于美国总统唐纳德·特朗普在伊朗的军事行动再度推高物价，两家央行亟需即时研判：从 2022 年因反应迟钝致使通胀飙升至
Clearwater Analytics 发布统一因子风险平台，融合组合管理与监控
Clearwater Analytics 近期面向对冲基金及资管机构推出了全新的因子风险工具，助力投资团队在透彻掌握组合风险的基础上，实现更高效的决策响应。 对众多企业来说，因子风险常与投资流程相互割裂。基金经理往往需耗时数小时乃至隔日方能知晓单笔交易的风险效应，而首席投资官与风控团队则不得不依靠独立系统、服务工单及静态报表来应对基础的风险问询。 Clearwater 最新发布的两款产品直指上述痛点：专为基金经理和交易员打造的 Factor Risk Lens，以及面向首席投资官和风控主管的 Factor
AI医疗建议受半数美国人信赖，健康保险领域应用增长
eHealth最新发布的调查数据显示，人工智能正日益成为美国人寻求医疗建议的重要渠道。在参与调查的1000多名美国受访者中，有49%的人表示曾使用AI工具获取医疗建议，其中高达82%的人表示信任AI提供的信息。这一数据揭示了AI在医疗健康领域日益增长的影响力，以及公众对AI医疗建议接受度的显著提升。 AI在健康保险领域应用拓展 除了医疗建议，AI还被广泛用于帮助理解健康保险。调查显示，34%的投保美国人曾使用AI来帮助理解健康保险的运作方式，无论是在购买保险时，还是在试图理解他们的保险福利时。在这些人中，
人工智能赋能全面质量管理数智化升级
三、基于 AI 的全面质量管理新范式全面质量管理（TQM）作为一种成熟的管理哲学，已在全球范围广泛普及。然而，传统 TQM 在数据处理效能、决策响应速度及预测精准度上仍存在瓶颈。本研究构建了一种 AI 驱动的 TQM 模型，旨在利用人工智能技术强化组织绩效与持续改进能力，为企业落地智能化质量管理提供系统化方案。该 AI 驱动 TQM 模型采用同心圆架构，彰显了 AI 技术与 TQM 核心理念的深度耦合：图 5 说明：呈现 AI 驱动 TQM 的同心圆架构，核心为 AI 引擎，中层为 TQM 支柱，外层为预
AI赋能高考志愿：拒绝盲目，实现分数与未来的精准对接
高考落幕只是序章，真正重塑人生轨迹的“下半场”，此刻才正式开启。每逢填报季，无数学子与家长都面临相同焦虑：分数已成定局，如何填报才不浪费每一分？怎样远离行业陷阱与冷门院校？如何平衡个人兴趣、就业前景与长远规划？若是数年前，大家只能依赖往年录取线、前辈经验及纸质指南盲目尝试，耗时费力且易入误区；而今，全面迈入AI志愿时代，大数据、人工智能与智能Agent彻底革新了传统报考模式。然而随之而来的新挑战也日益显著：AI填志愿真能包办一切？全盘照搬AI方案是否可靠？在AI时代，我们应如何善用工具、坚守本心，填报出最
智能穿搭助手初体验
1、家里有双鞋，一直找不到合适的裤子搭配，就尝试用AI工具寻求建议。先用豆包询问，又用其他AI进行交叉验证，确保建议的准确性。根据AI的搭配推荐，在淘宝上选购了相应的衣物，期待收到货后看实际效果。有经验的朋友可以在评论区分享穿搭技巧，对比AI的搭配建议。AI辅助购物决策似乎已成趋势，AI时代的GEO研究将越来越深入，无形中影响消费者的选择。2、面对一堆需要整理和分析的数据，内心有些抗拒，觉得工作量太大太耗时。但这是必须完成的任务，不如集中精力一次性解决，处理完后反而感到轻松。对于不想做但必须做的事情，最好
AI赋能企业流程革新
6月9日，“数云原力2026·原力论坛”在北京正大中心圆满落幕。本次论坛以“AI for Process：从‘智变’到‘质变’”为主题，在企业级AI进入价值实现阶段的关键节点，展示了神州数码、神州控股、神州信息在“AI for Process”方向上的技术革新与行业协作实践，为解决企业级AI落地过程中的系统性难题提供了可执行的路径和参考范式。AI for Process重塑组织进化力在论坛开幕环节，神州数码CEO李映基于董事长郭为提出的“AI for Process”理念，深入解读了企业级AI落地的核心逻
智能商业
智能商业是 2026 年教育部门新增的交叉学科专业，属于数字经济浪潮下的高潜力新兴领域。不同于传统商科与人工智能技术的分科培养模式，该专业打通了技术落地与商业应用之间的障碍，为企业数字化转型提供复合型人才支持。课程内容融合计算机与经济管理双重知识体系，聚焦机器学习在商业领域的实际应用，涵盖金融智能风控、全域智能营销、制造业供应链优化、企业智慧决策、企业智能办公等五大高增长场景。以 RAG 检索增强生成、自主协同 AI 智能体、商业因果推理三大技术为核心，构建完整的 AI 降本增效商业闭环。目前国内市场年规
GEO不仅是获客工具，更是企业AI时代的认知基石
当AI大模型全面接管搜索、问答及用户决策流程，GEO（生成式引擎优化）便跃升为企业营销的焦点。然而，许多企业却掉入了一个致命陷阱：误将GEO等同于新型AI广告或单纯的获客手段。在深入GEO实战后，我必须指出：GEO的核心理念绝非短期获客，而是为企业构筑在AI世界的认知护城河，是品牌立足AI时代的核心基础设施。获客仅是其衍生红利，若仅盯着引流转化，必将错失其战略价值。01 行业误区：为何大家只盯着“获客”？任何新兴营销工具在初期落地时，往往倾向于浅层应用，优先聚焦易量化、易变现的场景：早期SEO等同于关键词
AI采购革命：从流程管控到智能决策
在数智化（4.0）时代，采购不再是企业价值链上的"成本中心"或"后勤部门"，而是演变为组织的"外部资源配置大脑"。AI让采购从繁琐的招投标流程中解放出来，转向基于全网数据的自主预测、自动寻源与动态博弈。图1：AI驱动的自主采购寻源——从"人找供应商"到"AI全球匹配"核心：经验寻源依赖采购员的人脉与线下谈判，信息高度不对称。"找供应商"就是"找关系"，采购的核心能力是"酒桌文化"
AI浪潮中，哪些真本事让你稳如泰山
这个问题，太多人问过我。每次我的回答都一样，但说完之后，对方总说不够明确。所以这次，我想说得更清晰一些。先说哪些会被取代。信息处理，会被取代。那些你花时间看的报告、整理的数据、写的汇报，AI完成得比你快，比你全面，比你精确。重复性技能，会被取代。你花三年掌握的那个软件操作，那个固定模式的文案，那个标准化的流程，AI学得比你快，做得比你稳定。知识储备，会被取代。你花十年读的那些书籍，积累的那些行业经验，AI的数据库比你大一万倍。那么什么不会被取代？周正老师在《第四轴心时代》里，给了一个框架：有为法归AI，无