少年营课程速览｜AI赋能量化金融：从因子研究到智能决策
深圳零一学院2026暑期少年派·挑战营（Talent Youth Pi Camp）现已启动招募！由顶尖导师全程指导，聚焦真实问题与真实研究，带你在AI时代打造关键“元能力”。课程主要面向七年级及以上学生，欢迎希望突破自我、主动拥抱未来的你加入！挑战营第二期预计于7月中下旬开启，欢迎持续关注最新动态。本期我们特别邀请《AI驱动的量化金融：从因子模型到量化智能体》课程团队，为大家详细解析课程特色与核心内容。后续还将推出更多精彩分享，敬请关注！科研范式的演进从经验观察迈向 AI for Science数百年来，
AI 数字分身：如何升级元认知
今天，我们要探讨一种顶级的思维能力——元认知。通俗来讲，元认知就是对自己思维过程的觉察。普通人思考时，往往只盯着问题本身；但高手不同，他们会同步观察自己是怎么想、怎么选、为何犹豫。那些看不清自己思维模式的人，最容易陷入自我消耗的泥潭。在上一期中，我们指导大家利用 AI 构建数字分身智能体。其实，这一过程的核心不在于单纯训练 AI，而是借助它，把你内在的思维、性格、价值观等特质全部外显出来。你给智能体投喂数据、验证价值观，本质上就是在强制提升元认知。AI 越像你，你就越能通过这个分身，重新审视并深刻理解自己
AI之后，企业家该换一张新地图
当生成式AI深度融入日常场景，一个重要现实已经出现：人们做决策的方法，正被彻底改写。从内容创作、数据处理，到客服答复和产品规划，像 ChatGPT、Midjourney、Claude 这样的工具，正快速拉低「专业能力」的进入门槛。以往必须依靠专业团队完成的任务，如今一个人配合一套AI工具，也能高效推进。这代表企业过去仰赖的「经验判断」和「流程优势」，正逐渐失去原有作用。当AI普及，决策不再稀有当全球数十亿人都能轻松调用AI时，信息获取与分析能力已不再属于稀缺资源。过去，企业的竞争力主要建立在：*资讯差*经
智能体AI时代：管理者如何掌握“需求转译”能力与应对三大趋势
对于企业中基层管理者而言，AI时代下的核心竞争力，并非简单地掌握AI工具的使用，关键在于能否将复杂的业务需求精准地“转译”为AI系统能够理解和执行的具体指令。▸单兵协作模式（2024-2025）：管理者 + AI助手 = 分工协作，你主导决策，AI负责执行▸兵团作战模式（2026年起）：AI智能体A → B → C 实现自动化流程接力，管理者负责设定规则与最终目标▸管理者的新兴价值：规划设计流程、确立质量标准、划定决策权限边界▸决策辅助支持：AI分析多种方案的优缺点，管理者进行最终裁决▸风险预警预判：AI
AI协作时代的人类关键能力
人与AI高效协同：人类核心能力体系 一、顶层能力：界定与主导 1.问题界定能力 - 抓住本质、明确目标、划清边界 - 先弄清“真正要解决什么”，而不是“让AI输出什么” 2.决策与判断能力 - 甄别信息、评估风险、权衡优先顺序 - 最终结果由人负责，AI并不承担责任 3.价值与伦理判断 - 确立立场、底线与规则 - 判断哪些事情可以做、哪些不能做 二、中层能力：洞见与结构 1.洞察力（核心） - 识别隐含逻辑、潜在规则与真实意图 - 看见未被明说的需求及行为背后的机制 2.结构化思维 - 搭建框架、整理逻
AI赋能物流：逗号科技Agentic ROS产品发布会
中国物流技术发展现状2025年，中国物流业步入效率分水岭。全年社会物流总支出达19.5万亿元，占GDP比例13.9%，显著高于美德的8%及8.5%，表明每百元GDP需支出近14元物流成本，大量效率损失深藏于仓储、运输与调度之中。尽管市场巨大，但不足5%的企业利用AI进行系统性优化，其余95%仍依赖人工经验与Excel粗放管理，万亿级的效率增长潜力亟待挖掘。成本居高不下，效率低下的症结究竟何在？行业主要瓶颈不在于缺数据、系统或人才，而是调度决策难以脱离个人经验实现规模化复制。日常调度、车辆配载及货物装载全凭
AI越强大，为何普通人却更难上手
你也许早就有了这样的体会：工具相比去年强了太多，功能层出不穷，演示视频里仿佛人人都能“效率翻番”；可一到自己实际使用，还是会卡在老地方——不知道该如何提问、不知道过程中怎么调整，也不知道最终结果是否可靠。这并不是因为你不够用功。真正出现的断层是：AI 的能力在快速提升，而人的协作能力却没有同步跟上。不要把“不会用 AI”简单理解为你落后于技术。更普遍的事实是：你欠缺的并非工具本身，而是与工具配合的方法。过去这一年，行业几乎把全部注意力都投向了“模型更厉害”这件事：上下文更长、分数更高、生成更快。但对于普通
专访京东ClawTip产品负责人：打造AI智能体的“自主零钱包”，实现AI自付时代
新浪科技 | 张奥 日前，京东科技在业界率先推出了面向AI Agent生态的A2A微支付基础设施——ClawTip。其核心功能包括为智能体设立专属钱包、赋予AI自主决策支付权限、记录智能体链路行为等，并推出“支付、收款与提现完全免费”的服务方案，以零费率降低生态准入门槛，加速价值流动。 与传统的支付方案不同，ClawTip首次真正意义上赋予了AI“决策式支付”能力，允许AI自主评估某项技能调用是否合理且划算，完成了从“被动执行支付指令”到“主动参与消费决策”的转变。 然而，将支付决策权交予AI是否存在风险
工业AI新趋势：从自动化迈向自主化
当前，许多离散制造企业正将AI需求从“能识别”升级为“能理解、能决策”。2026年3月中国信通院发布的《工业智能创新发展报告》强调：制造业智能化正从“自动化智能”向“自主化智能”转变。简会的产品发展路径，完美契合了这一趋势。以AI图纸识别系统为例。过去，图纸识别工具的核心是“看到”——提取尺寸、公差等参数，属于判别分析智能。随着技术进步，简会系统正逐渐转向“理解”。在唯科科技，系统将图纸识别与三坐标检测数据打通，自动生成气泡标注图和质检标准，实现从“看图”到“出报告”的全流程自主化。这不仅是单一功能的增强
军事AI加速决策：人类能否守住底线
AI技术的介入正在大幅提升军事决策速度，人类还能否在关键时刻保持最后的控制权？James Johnson阿伯丁大学政治与国际关系系高级讲师（副教授）兼战略研究主任International AffairsVol.102, No.1, 2026, pp.63-83导读：人工智能对军事决策的嵌入本文探讨的核心议题是AI融入军事危机决策所带来的伦理压力。作者指出，风险不仅源于技术故障，更源于AI可能通过自动化偏见、算法黑箱、拟人化认知及决策节奏的极速加快，逐步侵蚀人类的伦理审议能力。所谓的“道德主体性”，实则是
中东局势动荡，美联储利率决策陷两难
来源：金融时报 中东局势变幻莫测，市场此前刚因美伊停火两周而欢欣鼓舞，转眼间又重回焦虑之中。 据新华社消息，4月8日，美国总统特朗普透露，美伊停火协议并不涵盖黎巴嫩及黎真主党。当天，以色列对黎巴嫩发动了大规模空袭，导致上千人伤亡。伊朗议会主席卡利巴夫指出，美伊谈判尚未启动，伊方提出的10项停战条款已有3项被违背。伊朗媒体同时报道，霍尔木兹海峡已全面关闭。 中东地缘政治冲突的持续发酵，令美联储的货币政策调整路径充满变数。在3月的FOMC会议上，美联储维持3.5%至3.75%的联邦基金利率目标区间不变。值得注
特朗普如何一步步将美国推向对伊冲突
白宫首席记者 Jonathan Swan & Maggie Haberman 在连续多场“战情室”会议里，美国总统特朗普一直在自己的判断、副总统强烈的忧虑以及一份悲观情报评估之间反复权衡。下面呈现的，正是他作出这一关键决定背后的经过。 特朗普最终同意以色列对伊朗采取打击行动，这一决定在很大程度上受到以色列总理内塔尼亚胡2月一次陈述的推动。而这场陈述，也在之后数日乃至数周内引发白宫内部密集讨论。 2月11日上午11点前，一辆黑色SUV将以色列总理内塔尼亚胡送抵白宫。这位以色列领导人此前数月一直敦促美
德西尼布能源获重大授权加速美LNG项目EPC进程
伴随路易斯安那州Commonwealth LNG项目向最终投资决定迈进，法国工程技术巨头德西尼布能源公司（Technip Energies）斩获重要授权，将继续开展该项目相关工作。此项授权来自Commonwealth LNG，准许该公司依据现行EPC合约持续推进核心工程设计、物资采购及建造作业。德西尼布能源指出，该授权旨在支撑项目现行执行工作，且是在早前涉及长周期设备采购授权的基础上追加的。该项目选址于卡梅伦县，规划年产能为950万吨液化天然气，将配置六套液化生产线。这些生产线将运用德西尼布能源的Snap
制造业AI应用迈入关键拐点
>摘要：2026 年 04 月 08 日 AI 领域重要动态速览，深入解析 AI Adoption in Manufacturing R... 的技术变化与产业影响---坦白说，今天这条 AI 进展，我看完后的第一感觉就是：这件事或许真的不一般。2026 年 04 月 08 日，人工智能行业再次迎来一项关键进展。AI Adoption in Manufacturing Reaches an Inflection Point in 2026, Finds New Analytics Insight R
AI增效陷阱：十倍提效为何带不动业绩？
硅谷风投巨头A16Z合伙人George Sivulka近期的一篇热文，在科技界引发广泛讨论："AI使个人工作效率提升十倍，却鲜有企业实现十倍价值增长。"这现实是否刺痛人心？环顾四周，朋友圈里人人都在用DeepSeek创作文案、借助即梦生成图像、利用AI制作演示文稿。个体的工作节奏确实大幅加快，然而企业的营收与利润为何并未迎来爆发式增长？那些被吞噬的生产效能，究竟流向了何处？George的解答直指众多企业的核心症结：尽管AI工具性能强大，但由于未能从根本上重塑企业架构、工作流程与协同机制，其潜力并未得到彻底