AI消费信任曲线：选购热络，支付谨慎
你是否会借助AI来完成购物？高知特携手牛津经济研究院发布的《2025新心智 新市场-AI消费者崛起》报告揭示了一个耐人寻味的现象：消费者热衷于利用AI搜索商品、比对价格、查阅评测，却在实际支付环节表现出信心不足。研究团队将消费旅程拆解为三个环节——选购、支付及售后使用，并针对各阶段消费者接纳AI协助的意愿进行量化评分。选购阶段获得47分（百分制），表现不俗；支付环节骤降至27分；商品送达后，信任度回升至39分。这种走势形成了典型的U型曲线，两端信任度较高，而中间关键的'下单'环节却出现明显凹陷。这表明消费
AI时代：历史数据管理的价值重估
身处AI时代，人人都明白历史数据是未来的基石。然而一旦管理失当，这块基石便会顷刻间演变为管理灾难。为何历史数据会沦为累赘？概括而言，存在四大症结。其一，存储成本高昂。动辄需要保存数年乃至数十年的海量数据，若全部置于高性能存储设备中，开销将极为庞大。其二，检索困难重重。数据分散于各类系统与存储介质之间，缺乏秩序，依赖人工记忆与搜索，无异于海底捞月。其三，合规风险突出。难以达成长期保存、防篡改、可追溯审计等监管要求，暗藏严重的合规风险。其四，利用价值低下。业务部门对数据资产的存在、位置及可用性一无所知，导致A
AI点亮高中数学：5个可直接上课的教学案例思路
项目一：函数图像变换的“动态实验室”教学目标理解函数图像平移与函数表达式之间的对应关系把握“左加右减，上加下减”的几何含义能够依据图像变换过程写出相应函数的解析式所需工具腾讯混元（用于代码生成与动态交互）、GeoGebra网页版（备选）、函数图像记录表、参数调控实验单操作流程第一阶段：课前准备教师进入腾讯混元，输入指令：“请生成一个HTML页面，用于二次函数y=ax²+bx+c的图像动态演示。要求：支持滑块分别调整a、b、c三个参数，图像随之实时更新，并在图像上标出顶点坐标。”将生成的HTML保存为本地文
AI加速：人类分层的新逻辑
最近交流，不少人反馈无法阅读长篇内容。唉，在这个信息碎片化的年代，只能随波逐流了！一颗稻谷由三部分组成：表层的外皮，中间的胚乳，以及核心的胚芽。它们的重量占比约为90%-9%-1%，看似只是数量级差异。然而其营养价值却截然相反，仅为1%-9%-90%。也就是说，单位能量密度实际上相差了万倍之多。事实上，万倍差距也难以完全概括胚芽与胚乳/外皮的差异，因为两者并非仅仅是数量级的悬殊，而是“存在”与“缺失”的本质区别。唯有胚芽具备生长潜力，唯有它能让稻谷重获新生。若缺失胚芽，纵使有再多的胚乳提供养分，再厚的外皮
AI让教学更智慧，师生校领导齐点赞
——Kimi携手腾讯元宝，打造智慧教学新体验——🙋 课堂互动模式单一，学生注意力易分散 🙋 个性化教学难以实现，部分学生吃不饱，部分学生跟不上 🙋 课堂数据利用率低，教学成效衡量困难 🙋 校长视导时，课堂表现未能尽如人意智慧课堂并非简单配置平板设备 😩 其真正价值在于实现精准教学与即时反馈📌 适用场景：班级内实施分层教学，满足不同学生的不同学习目标💬提示词： "请针对五年级《分数的乘法》课程，为包含40名学生（A层：10名尖子生，B层：25名中等生，C层：5名学困生）的班级设计：①各层级学生的分层
AI冲击下教育的真正价值
若是AI继续高速扩张，逐步替代人类大部分岗位，政府再借助手中权力，把AI巨头的一部分收益作“二次分配”，发放给那些因工作消失而失去收入的普通人。在那个“发钱”的年代，真正稀缺的往往是“钱买不来的东西”。因此你会疑惑：在这种推演下，现行教育体系还剩多少意义？它究竟在塑造未来的“股东”，还是在批量制造未来的“领钱者”？这是一种直指根源的灵魂追问。 目前的工业化教育路径，绝大多数更像是把人导向“领钱者”的流水线，甚至在生产那些会被系统淘汰的“残次品”。我们可以从下面三个角度，把这场教育的“降维打击”看得更清楚：
生成式AI的接纳悖论：为何资深人士在专业应用上领先
长久以来，人们总有一个固定的看法：新鲜事物似乎天然属于年轻人。智能手机如此，社交媒体亦是如此。往往是年轻人抢先体验并更熟练地运用，而年长一些的用户则要慢上三到五年才能跟上节奏。然而，过去两年，我对生成式人工智能的认知发生了翻天覆地的变化。在我接触的业内人士、会议参与者、工作伙伴以及Habr论坛的用户里，真正深入钻研这个领域的，并非那些二十出头的“数字原住民”，反而是工程师、架构师、团队负责人，以及——最令我惊讶的——那些拥有十五到二十年经验的高层管理者。而这些群体，通常是最后才去掌握新技能栈的人。这或许只
豆包AI结合SOLO理论：构建初中历史作业批改新模式
一、研修背景与意义（一）研修背景目前，初中历史作业批改面临多重难题：首先，批改任务繁重，教师耗费大量精力处理客观题判分和主观题点评，难以顾及每位学生的个性化需求；其次，标准不一，主观题（如材料分析和论述题）评分依赖个人经验，容易产生偏差，且难以精准定位学生的思维层级；再次，反馈滞后且低效，传统“√”“×”的批阅方式缺乏对答题思路和思维漏洞的深入分析，无法有效引导提升历史核心素养；最后，学情分析碎片化，难以通过作业数据系统掌握班级及个体的知识薄弱点和思维发展状况。豆包AI拥有高效识别、批量处理、数据分析及个
AI助理月赚3万？跨境达人转型实录
深夜三点，杭州跨境电商仓库灯火通明。从业五年的老张盯着屏幕，东南亚客户咨询量激增300%，但团队人力成本吞掉了60%利润。这曾是2026年跨境圈普遍面临的难题，直到他偶然发现：用OpenClaw处理咨询的同行，转化率反而比人工高出23%。一、从亏到赚：一个卖家的转型案例老张的店铺主打宠物用品，过去依赖8人客服团队。2025年旺季，因时差造成的响应延迟让30%潜在客户流失。接入OpenClaw后，他保留2名核心员工处理复杂售后，其余标准化咨询交给AI。三个月后数据显现：英语咨询转化率提升17%，葡萄牙语咨询
滴滴顺风车开放日聚焦：AI智治与安全难题突破
4月25日，滴滴顺风车安全治理开放日活动在上海举行。活动邀请了媒体代表、行业专家以及车主和乘客用户，围绕出行体验优化、服务品质提升及日常安全守护等内容展开深度交流。现场重点展示了反作弊整治、未乘车收费治理等阶段性进展，并首次公开安全AI模型等科技创新应用，依托技术强化风险防控，通过透明沟通与持续改进推动行业长效治理。图为：4月25日，滴滴顺风车安全治理开放日在上海举办顺风车合乘模式与网约车及公共交通不同，凸显了互助共享的特点。基于车主提前发布行程、司乘双向协商选择的匹配方式，顺风车交易更加灵活。加上远距离
AI学习单为何总"撞脸"?根源不在技术,而在任务本身
办公室里最常见的一幕，已经变了。以前老师备课，桌上是教材、教参、作业本。现在，很多老师会先打开AI：请生成一份学习单，请分层，请有探究，请有练习，请附答案。几秒钟后，一张"像模像样"的学习单就出来了。问题也恰恰出在这里。看起来很全，实际上很像。今天是地理，明天是历史，后天是生物，最后出来的结构差不多都是：知识点回顾、基础练习、小组讨论、课后拓展。词换了，骨架没变。学生做多了，像在吃预制菜，饱是饱了，没什么咬劲。这不是个别老师的错。AI确实已经迅速进入教师日常工作。RAND在2024年的全国调查里发现，18
人工智能重塑人类社会的演进脉络
一、起点：AI技术加速渗透，劳动力价值体系重塑人工智能在各领域能力不断突破，企业优先投资AI工具与算力设施，驱动生产效率变革，并对传统劳动力形成选择性替代，而非整体淘汰；随着智能生产力的爆发式增长，社会物质供给能力逐步超越需求，为后续精神文明的繁荣奠定基石。•传统重复性、标准化岗位（如生产线操作、基础数据处理）被大规模替代，劳动者面临失业与收入下降的压力，需转向学习与AI协作的技能以适应新岗位，同时部分劳动者可脱离传统工作，依靠社会物质保障专注于精神领域的探索。•短期内消费可能收缩、信贷风险上升，房地产预
常科服构建分层分类AI培训体系 赋能城市人才高地建设
为贯彻落实常州市《关于加快集聚人工智能领域人才的若干举措》，全面破解企业在AI应用中面临的认知局限、场景分散、人才匮乏等共性问题，常州人才科创集团下属常州科技服务有限公司依托国有科技服务平台职能优势，精心构建覆盖“技术筑基、管理赋能、战略引领”三大层级的人工智能分层分类培训体系。该体系既是企业内部的能力提升工程，也是一套面向全市科创企业推广的规范化培训解决方案，旨在为常州打造“引育用留”全周期人工智能人才生态提供专业支持。4月14日，常科服于科教城科技金融中心报告厅开展业务提升训练营第二期——“人工智能安
职场私域运营破局:AI智能客服+用户分层管理,一周实现线索转化跃升
流量红利消退、获客成本飙升的当下，职场领域的私域运营早已告别“建群就能盈利”的粗放模式。无论是职场博主、职业技能培训机构，还是专注职场服务的品牌，都面临同一核心难题：1、私信咨询海量堆积，人工客服响应不及，导致意向客户流失；2、社群管理混乱，无法精准识别用户需求，运营沦为“普遍撒网”，投入大量时间却收效甚微；3、更令人焦虑的是，大量职场私域运营者陷入“引流难、转化慢、留存低”的恶性循环，虽手握优质职场内容和服务，却无法将流量转化为实际收益。针对这一行业痛点，螳螂科技提供精准解决方案——将AI Agent智
80小时学懂AI：一个文科生的祛魅之旅
参与慕尼黑工大的「AI in Society」项目，我最深的感悟是：身为文科背景的学生，我意识到自己同样能够理解人工智能。一、三门课，突然就看懂AI了在我们项目中，核心技术课程仅有三门：机器学习、深度学习与自然语言处理。这三个领域已涵盖当代AI最关键的根基。更令人惊讶的是，掌握这些内容仅凭高中数学基础就已足够，甚至无需依赖我并未完全吃透的大学文科高等数学，这样的程度已然够用。二、80小时定律我大致计算过。每门课程约需投入80小时，包含课堂学习与课后巩固。这意味着任何人只要花费约80小时，便能掌握一个AI领