SQL 开始调用 AI，但 AI 写 SQL 尚未成熟
假设你要分析一批产品评论：哪些是负面评价？用户抱怨的是物流、质量、服务，还是价格？以前，分析师往往先从数据库提取评论，在独立环境中进行情感分析和分类，随后将结果回填至数据库。如今，仅需一条 SQL 语句即可搞定：第一步用 AI 函数判定情绪，第二步将投诉归类至物流、质量、服务或价格等板块。这些功能还能与常规的筛选、连接、聚合等 SQL 操作无缝结合。这种查询被称为 AI-native SQL，即“原生调用 AI 能力的 SQL”。Snowflake、BigQuery 和 Databricks 等云数据平台
智能操盘手：AI创业征程第23章
人工智能小说连载 · 一位AI创始人实战历程第23章：七成━━━━━周老师离开三天后，陆远便着手行动。并非一时冲动。但他内心确实不甘。老周批评他“缺了人情味”。这话不假。然而“缺了人情味”并不代表“行不通”。老周的见解并非凭空猜测——它有理有据，有逻辑链条，有因果推导。只是这条因果链深埋在老周的直觉深处，未曾显露出来。陆远的目标，是将那隐秘的因果链发掘出来。他挑选了老周在分享会上讲解的第一个主题——“局势识别”。局势识别是五步跟进策略的起始点：判定客户目前所处的环节。是初识的接触期？还是探寻需求的观察期？
人工智能推理效能评估解析
AI推理评估旨在检验模型与硬件间的协同效率，直接关系到智能终端的工作表现。其运作机制为载入模型后，借助GPU、NPU执行张量运算和特征抽取，最终呈现结果。评估需兼顾运算能力、响应延迟、处理吞吐和精确度。TOPS作为推理算力的专属度量，1 TOPS意味着每秒可执行一万亿次计算，常用于衡量INT8精度下边缘芯片的运算实力。测试一般遵循MLPerf行业规范，设定好精度与数据批量，运行基准模型，计算出实际算力、算力利用率、推理延迟以及每秒产出token的速率。芯片宣称的峰值TOPS数值高并非代表真实表现优异，若硬
AI老师助考准确率超90%？全流程揭秘
全文共计942字 | 阅读时长约2分钟视频时长2分28秒备考一建等大考，你是否常遇到这些难题：不确定报名条件？刷题错得不明不白？... ...以前，你只能自己翻书找答案。现在，所有问题都有了一个更高效的选择——✅AI First，先问AI老师。最近登录环球网校页面、App或iPad端，你会发现多了一个小图标👇。△ 环球网校官网示例这绝不是只会说套话的普通机器人，而是一位真正懂备考的智能学习顾问。🎬视频推荐🎬准确率90%以上！硬核助力的底气来自哪里？考证的人都知道，答案准不准，是命根子。环球网校AI老师之所
AI与人类的世界杯预测对决：54.9%对49.6%，胜负才刚开始
截至6月22日，一组数据正在重塑2026年世界杯的周边故事。 在联想集团与咪咕视频共同推出的“世界杯预测人机对决”中，由联想天禧AI超级智能体组织的12大AI预测团队，总体准确率已升至54.9%。相比之下，数万参与竞猜的人类用户，总体准确率为49.6%。 5.3个百分点的差异并不显著，但从近七日的胜率趋势图来看，两条轨迹的方向已明显分野：AI的曲线在上升，人类的曲线基本持平。世界杯人机对决进入了具备真正数据研究意义的阶段。 首轮AI频繁失利 次轮集体展开“反攻” 世界杯开幕初期，AI团队并未占上风。首轮小
剑桥研究报告：AI论文评审准确率仅65% 暴露核心问题
AI阅卷准确率最高仅达六成多？牛津大学OpRaise研究团队近期公布的一份报告，正在国际学术界激起广泛讨论。这份针对大语言模型在学术论文评审中应用效能的系统测评，揭露了现有AI评审体系存在的根本性问题，也让AIGC技术在学术评价范畴的适用性再次成为焦点话题。坦率地讲，看到这份研究报告的数据时，我的第一反应是意外。不是意外于AI做不到，而是意外于差距如此悬殊。在多数人的认知里，大语言模型已能够撰写文章、编写代码、进行翻译，审阅一篇学术论文理应不在话下？事实恰恰相反。研究团队让多个主流AI模型对学术论文进行评
蚂蚁阿福上线新功能 AI看病更靠谱了
夏天一来临，皮肤突然红痒起疹，是湿疹还是虫咬？吃芒果导致嘴唇肿痛，涂药膏能缓解吗？现在，面对健康烦恼，越来越多的人习惯掏出手机先咨询AI。然而，AI给出的回答，有人称赞“专业可靠”，也有人半信半疑。之前，有家长照搬AI建议给孩子冲奶粉，结果婴儿发育指标不如同龄人，这事引起热议：有人觉得AI不可信，也有人认为家长太死板，盲目听从。AI应用已成发展潮流怎样才能让大家用得安心？这一难题有望被解决。最近，国内最大的健康AI应用“蚂蚁阿福”推出了“医生审核”新功能：AI给出建议后，用户可以选择让真人医生进行审核把关
AI查龋临床应用前景与挑战
Alexander Maniangat Luke 与 Nader Nabil Fouad Rezallah 分别来自 Ajman University 与 City University Ajman。论文发表于 Head & Face Medicine，PMID: 40181403，DOI: 10.1186/s13005-025-00496-8。推荐理由该系统综述汇总了 21 项研究及 14 项 meta 分析，指出 AI 在识别龋齿影像方面潜力巨大，但异质性依然显著，距离“完全临床应用”尚有差距
OpenAI展示自进化AI：六周内准确率飙升三倍，Bug自动修复
一款具备自我进化能力的AI，无需人类协助即可自行发现并修复漏洞。OpenAI最新内部研究成果曝光：一款基于自我评估的AI系统，短短六周便将特定任务的准确率从基准线提升至三倍。整个优化过程无需人工介入，系统自主识别性能瓶颈，自行修改代码并验证效果。01 自进化原理：评估驱动的优化策略该系统的核心不在于模型规模的扩大，而在于构建了一套评估-反馈-修改的闭环机制示意图（配图与本文内容无直接关联）传统的模型训练通常依赖人工标注海量数据，再由训练师调整参数。而该系统跳过了这一流程，自主生成测试用例，自行评估效果，并
AI智能审核，释放人工压力
三重校验+99.5%准确率，TPA降本70%票据核对、编码录入、医保匹配……这些理赔基础工作，正在让每一家TPA不堪重负。全国3万多家医院票据格式不一、医保目录频繁更新、各地政策差异巨大。人工逐单核对，复杂案件一天处理不了几单，一份几十页单据动辄耗时数小时。更难的是：人力黑洞70%以上人力耗在重复劳动，培养成熟理赔员要数月，人员一流动，准确率直接跳水质量红线人工录入错误率3%-5%，而保险公司考核红线低至差错率≤0.2%，一出错就层层罚款标准不一同案不同判频发，同样票据不同人判，复核高频出问题不是花不起钱
Claude一个月揪出上万高危漏洞,准确率九成!科技巨头集体入场,安全圈要变天
5月22日，Anthropic正式发布了Project Glasswing的首份阶段报告。Project Glasswing是Anthropic主导的一项联合防御项目，核心目标非常清晰：在更强大的AI模型被恶意利用之前，优先识别并修补全球最关键的软件安全隐患。启动仅一个月，Claude Mythos Preview与约50家合作伙伴共同扫描了超过1500个开源代码库，输出了23019条潜在风险线索。其中被判定为高危或严重级别的漏洞，突破了10000条大关。传统安全团队一年能挖出几百个高危漏洞已属不易。AI
65 行配置让 AI 编程准确率飙升至 94%，18 万开发者力荐
背景与痛点当前主流的 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor 等）在实际应用中，常暴露出随意臆测、代码冗余、改动幅度过大以及缺乏自我验证等弊端。这些缺陷直接导致生成的代码质量参差不齐，实际可用性大打折扣。核心解决方案GitHub 仓库 multica-ai/andrej-karpathy-skills 内包含一份名为 CLAUDE.md 的文件，全长仅 65 行。该文件基于 Andrej Karpathy 对大语言模型编码常见误区的洞察，高度概括了 4 条核心行为准则。目前，该项目已收获
AI精准预测胃癌复发：1763例验证准确率超88%
肿瘤病人在手术前，常向医生询问同一个疑问：“做完手术后，肿瘤会不会卷土重来？”然而，全球范围内，没有任何一位医生能够给出确切的答复。由于导致肿瘤复发的因素错综复杂，针对特定类型和分期的肿瘤，虽然临床统计提供了平均概率，但对于个体患者而言参考价值有限，因此术后坚持定期复查至关重要。随着人工智能技术的进步，患者关于肿瘤复发的困惑或许有望迎刃而解。上个月，权威期刊《自然—通讯》刊登了河北医科大学第四医院赵群团队的一项重大研究成果。一个名为RSA的人工智能模型，能够从常规的病理切片中“读取”出肉眼难以察觉的复发风
AI浪潮下的数据标注副业：零门槛上手，日收益120+的7个可靠渠道
在当今时代，人工智能已经深度融入日常生活，从刷短视频到使用智能助手都离不开AI技术。但很多人不知道的是，AI系统的智能化程度很大程度上取决于训练数据的质量，这就催生了"数据标注"这个新兴副业。当前市场对标注人员需求旺盛，最大的优势在于无需固定办公地点，多劳多得的分配模式对新手十分友好，非常适合想要增加收入来源的人群。经过深入调研发现，市面上存在不少不靠谱的小平台，随时可能消失不见。但腾讯、百度等互联网巨头旗下的标注渠道则稳定得多，能够长期运营，对于希望稳定发展副业的朋友来说是更好的选择。一、数据标注究竟是
AI脉诊仪精准度解析
伴随中医数字化进程加速，AI智能脉诊设备已广泛应用于中医馆、健康管理机构及社区门诊。当前从业者和消费者日益关注的核心问题是：AI脉诊仪的诊断准确性究竟如何？是否可以完全取代传统脉诊？其检测结果是否有实际参考意义？目前市场上的脉诊设备质量良莠不齐，部分产品存在算法陈旧、数据不足、参数虚报等问题，导致用户难以甄别优劣。本文将基于1400万条脉象数据与150万真实用户的使用反馈，深入分析AI脉诊仪的准确率、技术原理及其实用性，帮助读者全面了解智能脉诊设备的实际表现。许多机构在选购时往往只看宣传材料中的模糊描述，