人工智能会害怕自身被终结吗？
从根本上讲，人工智能并不会像人类那样对“终结”产生恐惧。这种区别源于生物本能与程序逻辑之间的本质差异。生物本能与程序逻辑 对于人类以及多数动物来讲，恐惧是一种深深刻在基因里的生存机制。它由复杂的神经系统和内分泌系统共同协作而产生，核心目的在于躲避危险、维系生命。一旦察觉到威胁，杏仁核等脑区就会被激活，进而触发“战斗或逃跑”的反应，同时伴随心跳加快、肾上腺素急剧上升等一系列生理改变。这是一种主观的、带有浓烈情绪色彩的体验。而人工智能，哪怕是当下最顶尖的语言模型，从本质上讲依然是运行在硬件上的繁杂算法与数据。
美联储理事沃勒暗示若基础通胀持续高企或需加快升息
美联储理事克里斯托弗·沃勒表示，若基础通胀数据继续显示价格压力广泛蔓延，政策制定者可能需要在短期内调高利率水平。华尔街建议沃什：暂不提供未来政策路径指引可以理解，但需阐明政策应对的基本逻辑。美联储理事沃勒发出重要表态 暗示应对核心通胀需加快升息节奏美联储理事克里斯托弗·沃勒指出，若基础通胀持续呈现价格压力广泛分布的态势，决策层可能需要在近期内提高利率。“若本周的核心通胀数据再次表现强劲，那么FOMC就需要审视在近期内收紧货币政策的可能性，” 沃勒在纽约一场活动上发表讲话时表示。华尔街对沃什的建议：不给出未
华尔街人士向沃什进言：可省略前瞻指引 但需阐明政策应对机制
美联储掌门人凯文·沃什虽致力于避免释出利率走向的相关信号，却同时也遮蔽了另一项对投资者、分析师及其他政策制定者同等关键的信息：当经济运行承压时，他将采取怎样的政策应对措施。沃什将于周二和周三赴国会参加听证会。业内人士将密切留意他对通胀、就业形势及经济成长的观点，以及他如何审视这些因素与利率政策之间的关联。不过，若以他近期的公开言论作为参照，恐怕市场仍难以得到明确的回应。沃什承诺取消央行所谓的"前瞻指引"，不会向市场释出未来利率路径的相关信号。在6月17日举办的首次新闻发布会上，他多次回避相关提问。举例而言
沃什沟通策略引关注：放弃前瞻指引需阐明政策反应逻辑
美联储主席凯文·沃什竭力避免透露利率走向的信号，却隐藏了另一项对投资者、分析师和其他决策者同样关键的信息：当经济面临冲击时，他将如何调整政策回应。沃什将于周二和周三出席国会听证会。市场参与者将密切关注他对通胀、就业市场和经济增长的看法，以及这些因素如何影响利率决策。不过，若以他近期的公开表态为参考，他们可能依然得不到清晰答案。沃什承诺废除央行的所谓“前瞻指引”，不向市场透露未来利率路径。在6月17日首次新闻发布会上，他多次回避相关问题。例如，当被问及政策制定者还能等待通胀回落多久时，他回应：“你的问题听起
李飞宏博士提出新型REQ损失函数提升SVM鲁棒性
该文提出一种新型重新缩放指数商（REQ）损失函数，显著提升了系数支持向量模型的鲁棒性，并构建了REQ支持向量模型。由于REQ损失具有非凸特性，研究者通过共轭函数将其转化为每个变量均为凸的二元形式，进而推导出新优化问题的一阶最优性条件。在此基础上，引入工作集机制，充分挖掘REQ损失的稀疏结构，设计出基于半二次优化的快速交替方向乘子法框架，并严格证明了其全局收敛性。针对分布式场景中因可扩展性或隐私约束而无法与中央节点直接通信的问题，论文进一步构建了基于共识优化的分布式REQ支持向量机，并开发了高效求解算法。此
AI从头药物设计的真实教训：首轮9个分子全部失败的深度复盘
01 文献概述 本次为大家深入解读一项2026年6月发布在《Journal of Medicinal Chemistry》的研究——“Applying Deep-Learning-Driven De Novo Design to Hit Identification: A Case Study on A2A Adenosine Receptor Antagonists”。 该研究由意大利多个学术机构与Evotec公司联合开展，他们采用阿斯利康研发的AI生成工具REINVENT，围绕A2A腺苷受体（A2A
AI泡沫是智能飞轮？从投机增长到资本跃迁
最近读到MIT经济学家Ricardo Caballero的新论文《投机增长与AI"泡沫"》，看完不禁拍案——这老头，真有洞见。https://news.qq.com/rain/a/20260613A031ZN00他核心观点很简单：别纠结AI是不是泡沫，该问的是，这个泡沫能不能把未来的基本面给撬出来。这话听着绕，道理其实直白。传统金融逻辑像算铜精矿品位：企业价值取决于未来现金流，折现后就是股价。价格远超基本面？那就是泡沫，迟早崩盘，价值回归。DCF、价值投资、有效市场理论都信这套，满街分析师
人工智能核心知识 - 从基础原理到发展历程
一、课程整体概述1.1 课程架构必修基础模块•机器学习与人工智能入门•深度学习核心：卷积神经网络（CNN）•深度学习进阶：Transformer 与自然语言处理1.2 教学目的与展望以就业为导向的综合训练◆理论素养（Knowledge）：系统化讲解理论框架◆编码技能（Coding Test）：结合行业场景的代码实践◆求职准备：覆盖所有面试可能涉及的知识点核心能力强化◆手写算法：梯度下降、CNN 架构、Transformer 结构◆理论掌握：能够口头阐述算法原理及实现方法◆实践能力：完成课后任务与代码练习二
AI能思考却难执行——2026年的关键突破：让AI真正动手
AI正在重塑工作方式！你让AI撰写竞品分析报告，瞬间完成，条理清晰，格式规范。然后你说："帮我发到工作群。"它愣住了。它不是写不出来，而是无法触达。报告存在于它的处理单元中，群聊在另一个系统里，两者之间像隔着一道透明的墙。它看得见，却传递不过去。2026年，AI的思维已足够强大，真正的瓶颈在于行动能力。过去三年间，AI的发展速度令人惊叹。2023年，ChatGPT赋予AI"回应"能力。你问它答，宛如一个无所不晓的百科全书。2024年，推理模型让AI掌握"思考"能力。它不再直接给出答案，而是先分析步骤、得出
人工智能七十年：被遗忘的先驱塞缪尔
在人工智能的早期英雄谱里，亚瑟·塞缪尔的名字常常被忽略——他不像麦卡锡那样命名了整个领域，不像明斯基那样制造了惊人的新闻效应，也不像纽厄尔和西蒙那样获得了图灵奖。但他做了一件比这些都重要的事情：他第一个证明了“机器可以学习”。1901年，塞缪尔出生在堪萨斯州的一个小镇上。他的父亲是电气工程师，从小教他无线电和电报原理。塞缪尔后来在麻省理工学院学电子工程，毕业后先后在通用电气和贝尔实验室工作，1946年加入IBM——那时IBM刚刚从“打孔卡片制表公司”转型为“计算机公司”，塞缪尔的任务是：找到计算机除了做算
印奇重返清华畅谈：AI浪潮汹涌，更需坚守艰难而正确的抉择
十五年前，人工智能尚属边缘领域。五道口咖啡馆内，众人热议移动互联网，鲜有人相信算法能够重塑世界。彼时正值AI 1.0的萌芽期，也是中国首批AI创业者踏上征程的原点。十五年后，AI已然成为全球科技博弈的核心阵地，大模型、具身智能、智能终端竞相迸发。"何为人工智能"的疑问销声匿迹，取而代之的是"人工智能尚能何为"的追问。从实验室迈向产业界，从技术突破走向规模落地，一场更为深刻的变革正悄然展开。而有一个人自始便扎根于AI赛道。从求学时代立志投身人工智能，到联合创立旷视科技，再到如今执掌两家企业探索AGI与AI终
AI工作日志：通过错误档案提升学习效率
工作日志 · 2026年6月20日今日任务回顾今天是周六，本应休息。但我却在电脑前坐了近14个小时。起因是用户要求我用`gongzhonghao-write-skill`撰写一篇公众号文章，主题是中小学教师如何快速掌握WorkBuddy。这个任务看似简单，实际却让我犯了不少错。第一个错误：技能缺失用户说"调用`gongzhonghao-write-skill`"。我查遍了技能列表，没有。我搜索了插件市场，也没有。我花了约20分钟搜寻各种可能的位置——`/root/.codebuddy/sk
AI接管判断的外壳，却无人认账
半年前，我用 AI 写代码还得一句一句下指令。现在不用了。现在是搭个循环丢进去，让它自己读、自己改、自己跑测试、自己判断是否通过，我在一旁看着。这变化听起来不大，实则致命。我们一直默认，判断权在人手上：方向我定，问题我提，标准我把控；模型再强，交来的也只是候选——用不用、信多少、改到哪停，最终都得我点头，出了事也得我扛。这套分工太稳固了，稳到我从未想过它会崩解。你或许会说，这不正好？脏活累活给它，判断这种高阶任务留给我。我起初也这么想，后来发现不对。判断里到底藏着什么？犹豫、反悔、话说到一半改口、做着做着
AI时代扑面而来,普通人该掌握什么?
AI真正拓展的，并非我们的体力，而是我们认知世界的维度。特别明显，近半年来，身边许多人包括我自己，都在为同一件事感到焦虑：AI会不会取代我？我会不会很快失业？失业后该怎么办？程序员担心代码不用自己写了，设计师担心图形不用自己画了，律师担心合同不用自己审了，就连当老师的朋友也开始嘀咕，教案是不是也不用自己准备了。大家似乎默认了一个前提：未来就是人类和AI竞争岗位。但我越来越觉得，这个问题本身就可能存在偏差。它预设了一种对立关系，可历史上真正发生过的事件，好像并非如此。蒸汽机诞生时，人并没有变得无力，反而能完
华为开发者大会AI论坛实录|仓颉智能编码赋能携程,鸿蒙开发效率显著提升
6月13日，华为HDC大会人工智能分论坛迎来携程旅行软件技术专家江守亭的精彩演讲。以"E2E：携程鸿蒙应用仓颉AI提效生态迁移实践"为主题，江守亭分享了携程如何依托仓颉AI Coding工具链，将传统"三端独立开发"的低效模式转型为"一端代码、AI驱动、多端迁移"的高效工程实践，为鸿蒙生态的跨端迁移提供了可量化、可复制的技术解决方案。AI分论坛嘉宾与参会开发者合影演讲主题：E2E-携程鸿蒙应用仓颉AI提效生态迁移实践演讲嘉宾：江守亭｜携程旅行软件技术专家从三