美国政府态度大转弯 Anthropic最强模型Mythos获准进入联邦体系
近期特朗普政府宣布五角大楼禁用Claude技术，但Anthropic最新推出的Claude Mythos模型展现出强大的网络攻防能力，引发白宫高度关注。尽管此前有禁令，政府仍决定全面部署这一双刃剑工具。 美国政府计划向多个主要联邦机构开放Anthropic新模型Mythos的定制版本。 就在本周，白宫秘密会见了Anthropic首席执行官Dario Amodei。 Anthropic也在积极寻求合作机会。 最新公开文件显示，公司在3月斥资13万美元聘请了与特朗普团队关系密切的重要说客Brian Balla
瞭望·第一学习丨从政兴业必须坚守正确政绩理念
◇共产党人的正确政绩观源自何处？源自坚强的党性，源自对党忠诚、一心为公的政治本色。 ◇共产党人的政绩应该为谁而树？必须为人民而树，民生需求就是党员干部创造政绩的根本方向。 ◇新时代党和人民需要什么样的政绩？需要的是坚持科学决策，在推动高质量发展、全面推进中国式现代化中创造的政绩。 ◇党员干部创造政绩要有什么样的作风？必须坚持敢于担当、善于作为，狠抓落实、久久为功。 政绩观是党员干部尤其是领导干部是非观、义利观、权力观、事业观在履职尽责、干事创业上的集中展现。党员干部树立和践行什么样的政绩观，关系到党和国家
AI决策权归属：C级高管的地盘之争如何破局
当AI系统能够独立做出决策时，企业便陷入了高管之间争夺控制权的困境。技术、运营、人力资源、财务、风险管理部门都认为自己应该是AI的管辖者。但核心问题不在于“由谁管理AI”，而是“哪些AI相关决策由谁负责”。建立清晰的决策分工，比单纯设立一个首席AI官更为关键。而CEO的首要任务，是绘制决策权的边界地图，并准备好随时调整。2026年初，某财富500强保险企业的CEO召集高管团队，共同探讨公司AI战略的主导权归属。首席信息官认为答案十分明确：具有自主性的AI系统理应归她管理。首席运营官则持反对意见，认为自主性
AI炒股真相：机构神器散户陷阱
AI炒股对专业机构而言，是可靠的“效率倍增器”，但对普通散户来说，却是“高风险利器”，绝非稳赚不赔的法宝。它能极大提高信息处理速度、克服人性弱点，但无法预判黑天鹅事件、无法看透市场博弈、存在幻觉和过拟合隐患，散户还容易沦为山寨工具的牺牲品。接下来将从技术原理、机构/散户实战、优势、风险、使用边界、实操建议六大方面进行深度剖析。AI炒股（AI量化）即人工智能与量化交易的结合，是利用机器学习或深度学习来替代或辅助人类完成数据挖掘、策略制定、交易执行及风险管控的系统化投资模式。AI炒股对机构来说是靠谱的“效率放
AI智能体时代，普通人怎样躲开被淘汰的浪潮？
2026年4月，科技圈被一则消息引爆：前知名投资人携手港大教授，计划打造AGI投资机器人。几乎同时，另一个看似无关的传闻也在扩散：月薪三千的职业院校毕业生，正"颠覆"北影导演的地位。这两件事有何关联？实则紧密相连。先聊聊这则新闻。2026年4月，一家名为Harness的智能体企业宣告完成新一轮融资。李开复的零一万物与陆奇的奇绩创坛，双双现身投资方名单。更令人咋舌的是融资节奏：短短4个月，完成两轮融资，估值暴涨10倍。李开复在朋友圈评价："这是AI时代的操作系统。"陆奇则更为直白："全力押注智能体。"接下来
国资系AI闯关港股，决策智能能否兑现？
关注投资家，设为星标⭐，不错过任何精彩内容一家源自中科院体系的AI企业，背负国资股东与决策智能的光环冲击港股；4月12日，“中科闻歌”向港交所递交了招股书，将“国家队AI”首次真正置于资本市场的聚光灯下这家由中科院自动化所科学家创立的公司，背后汇聚了国开制造业转型升级基金、AI基金、中网投等机构股东，业务聚焦于“企业级AI决策智能”这一听起来足够硬核、To B属性强、且契合政策导向的赛道。然而，问题或许也源于此。当一家AI公司带着“国家队”的标签站上资本市场舞台时，市场不会仅仅追问技术强弱或股东背景。市场
AI时代育儿经：别只盯着分数，教会孩子赚钱才是关键
说实话，通用人工智能（AGI）很快就要来了。5年后我孩子读初中，等他大学毕业，那些“初级白领”的工作早就消失得无影无踪了。我们这一代能从大山里走出来，主要靠九年义务教育和大学扩招，才有了与国际接轨的本事。可是到了我们孩子这一代，他们的未来，靠什么来支撑呢？我想了很久，结果导向或许才是最好的，从教会孩子自己做决定、自己赚钱开始，比让他漫无目的地死记硬背任何知识都要重要一万倍。最近常听到一种说法：花50万美元拿个会被自动化取代的学位，是人生最亏的投资。过去我们说“知识改变命运”，因为那时候知识很稀缺。现在呢？
具身智能：让AI拥有真实身体的革命
引言2026年的当下，提及人工智能已不能仅限于“会聊天的聊天机器人”或“能绘画的生成模型”。AI正迈向一个新里程碑——它不再局限于服务器中的数字程序，而是开始拥有“躯体”，能在现实世界中感知、思考并行动。这一充满未来感的概念，便是“具身智能”。何为具身智能？简而言之，即“拥有躯体的智慧”。它是指智能体（例如机器人、无人机、智能汽车）通过物理实体与环境的实时交互，实现感知、认知、决策与行动一体化的智能体系。试想这样一个画面：一个家庭机器人步入房间，它不仅能“看见”桌上的水杯，还能“触摸”杯身，感知到它是坚硬
AI赋能LIMS：实现全流程智能化的效率升级之路
目前，国内检验检测行业规模持续增长，预计2025年市场规模将超过5000亿元，实验室数量突破5万家，行业竞争愈发激烈。但大多数实验室依然被效率问题所困扰：设备闲置严重、检测耗时过长、人工成本高昂以及数据价值未充分发挥。这些问题不仅损害了实验室的运营效益，也阻碍了行业的高质量发展，成为了实验室转型路上的“拦路虎”。根据行业权威调研显示，传统实验室的设备平均闲置率高达45%，人工录入数据错误率约为5%，数据利用率低于30%，检测周期平均长达7至10天；相比之下，采用AI技术的实验室，设备利用率可提升至80%以
AI做PPT的高效法则：从工具到协作者的转变
AI做PPT的高效法则：从工具到协作者的转变前几天一位咨询行业的友人向我抱怨，他尝试用AI制作演示文稿，虽然框架搭起来了，每页的标题也看似专业，但实质内容空洞无物，版面设计更是不堪入目，最终交付前仍需彻底重构。那位友人还补充道，「AI似乎只是打造了一个空架子，耗时费力的实质性工作依然落在我头上。」我立刻明白了症结所在。他的操作方式代表了绝大多数人的误区——简单输入一句指令，让AI「创作一份关于某某主题的演示大纲」，随后手动填充内容，或逐页生成后拼凑。这种做法看似借用了AI，实则只让其承担了最缺乏技术含量的
AI是把双刃剑：警惕智能工具背后的决策陷阱
今天是周五，暂且不谈市场行情，但有件事与投资紧密相连——我们在做出交易决策前，该如何正确运用这些辅助调研的智能工具！掌握正确的使用方法至关重要，一旦工具提供的信息有误，便会误导你的操作，最终导致亏损，我本人就曾因此吃过亏。六亿人拥抱AI浪潮，却鲜有人看清其本质先看几组数字，便能明白AI的普及已到达何种程度。依据CNNIC公布的第57次《中国互联网络发展状况统计报告》，至2025年12月底，国内生成式AI用户已突破6.02亿，同比激增141.7%，网民使用率达42.8%。换言之，每两位网民中，就有一人正在使
名创优品设立AI创新部门，招募算法与智能体技术专家
新浪科技4月17日消息，据新浪科技独家了解，名创优品已组建新部门AI创新部，该部门归数字科技中心管理，主要任务是构建智能体AI核心能力，以促进名创优品在业务决策与办公协同方面的智能化发展。 据悉，该部门现已启动多项职位招聘，涵盖选址算法工程师、预测算法工程师、智能体研发工程师、AI解决方案工程师、AI智能体研发专家、Python开发工程师等岗位。 从职位描述信息来看，AI创新部目前的研究重点集中在两个领域：一是经营决策智能化，涉及智能选址与空间数据建模、全球及区域销售预测、供应链运筹优化等；二是智能体核心
欧洲央行利率决策悬念重重，多重冲击叠加令市场难以捉摸
距离欧洲央行下一次决策会议仅有两周时间，欧元区的政策制定者们对于利率的未来方向依然保持模糊。 伦敦证券交易所集团的数据显示，金融市场普遍预期欧洲央行将在4月底的会议上维持利率不变，随后在6月可能启动加息。多数交易员预估，到今年年底，欧洲央行的关键利率至少会升至2.5%——这意味着相比当前水平将有至少50个基点的上调。 周三，德国央行行长约阿希姆・纳格尔在华盛顿的国际货币基金组织春季会议期间接受采访时指出，石油价格的波动使欧洲央行身处“基准情景与不利情景的夹缝之中”。 “整体形势极不明朗且变化多端，两周后我
AI数据治理：重构组织架构以驱动智能价值
在数字化1.0与2.0的浪潮中，企业界普遍信奉“数据即资产”的理念。然而，迈入2026年的AI时代，深入的实践揭示了一个更为现实的真相：原始数据本身并不直接构成资产，真正有价值的是经过有效治理、能够被人工智能高效利用的“语料”。未经处理的原始数据，如同未经过提炼的原油——它占据存储资源、消耗运营维护成本、带来合规隐患，却难以直接创造商业效益。要生产这种高质量的“治理后语料”，传统的组织模式已显得力不从心。过去，数据治理办公室（DGO）主要扮演“防守”角色，专注于确保数据不出错、不泄露、不违规；如今，我们需
ASCO解读：AI落地肿瘤临床为何看似聪明实则易错？
近年来，人工智能（AI）在医疗界的热度居高不下。无论是影像识别、基因组分析，还是大模型辅助决策，AI正致力于重构肿瘤诊疗的全流程。然而，一个不容忽视的现实问题日益凸显：👉AI虽然“潜力巨大”，但真正“落地应用”却面临重重阻碍。在最新一期的ASCO Daily News播客访谈中，多位肿瘤专家聚焦于同一个核心议题：AI究竟该如何跨越“技术演示”的门槛，真正服务于“临床实践”？本文将深入剖析这一问题。AI落地的首要准则：并非技术导向，而是临床需求导向当前众多AI项目失败的原因往往出奇地简单：👉从一开始方向就偏