AI 三十秒搞定作业,但这件事它永远替你做不了
AI 时代死记硬背和逻辑推演已经落伍了AI 三十秒搞定作业但有一件事它永远替你做不了开学头一周，孩子把作文题目拍照丢给 AI，半分钟后一篇「满分」范文就出来了，文末还附了三条「老师会喜小顺子目 录01把思维拆成三层：搜和算可以外包，判断不行02判断层一旦外包：那要是外包了呢？代价不在眼前，在很久以后03传统学习的回潮：既然代价是真的——全球顶尖学府正在把「判断」考回来04结尾：三件事，和一句反直觉的话：搜、写、判断，只有第三件会越练越强开学头一周，孩子把作文题目拍照丢给 AI，半分钟后一篇「满分」范文就出
AI 写代码越来越溜, 我为何还在刷算法题?代码越来越廉价, 程序员真正核心的竞争力是什么?
AI 正在大幅压缩编码的成本。曾经工程师需要耗费数小时乃至数日才能交付的任务，如今 AI 能在数分钟内输出代码、补齐测试、修复 CI 并提交合并请求。开发者的定位也随之发生迁移——从"敲代码的人"变成"审代码的人、系统设计者与关键决策者"。代码本身的价值在持续下滑，而架构能力、设计能力、安全把控、验证手段、代码评审与判断力却愈发珍贵。AI 可以化身为永不疲倦的全天候工程师，可决定软件去向的舵盘，依然握在人类手中。Linus Torvalds 曾经留下一句广为流传的名言：Talk is cheap. Sho
AI浪潮下 | 大学四年最该打磨的五项核心能力
第406篇文章最近几年，以DeepSeek为代表的AI技术迅猛发展，从根本上重塑了学习与工作的运作模式。在面向全体新生开设的第一堂课上，开场便抛出了一个极具时代感的疑问：当下这个时代，谁掌握的知识最丰富？答案是人工智能。人工智能如今已渗透进各个领域，近期在与一些同学沟通时发现，大家一方面感到欣喜，有了AI确实帮助处理了不少事务，另一方面不少人也存在类似的担忧与迷茫：AI能撰写作业、制作演示文稿、整理资料、写方案、编程、翻译、分析数据，几乎无所不包。既然AI如此全能，我大学四年究竟还应该学些什么？会不会刚踏
同个AI，三种人生：你是工具的主人还是奴隶？
同一个人，同一个AI，同样的工具，同样的时代，三年后，有人更焦虑，有人不会思考，只有极少数人，脑子越来越锋利，差的那一步，不在工具，在你脑子转没转。上个月聚餐，饭桌上三个朋友聊起AI。一个说："完了完了，AI越来越强，我这行迟早被替代。"说这话时眉头拧着，跟谁欠了他八百万似的。另一个不以为然："我写方案、写周报、查资料，全丢给AI。"说完掏手机给我们看他一天问AI的200多条记录，眉飞色舞。第三个一直没吱声，喝了口茶，慢慢说："我让AI跟我吵架。它给一个答案，我专挑
AI走进车间后，最可怕的并非不懂AI的人——而是误把答案当结论的人
上回聊到，当工具让"做"这件事变得越来越便捷，真正将人与人区分开的，反而是判断力。今天，我想把这一观点再往深里挖一层。前段时间，我把实际项目中遇到的几个问题归拢到一起，重新审视了一遍。其中有一个场景，最近老是在我脑海中浮现。一份十分钟搞定的DFM报告有家小厂打算启动一个新的蓝牙键盘项目。结构不算复杂，但卡扣不少，装配关系紧密。项目组里有个年轻结构工程师，毕业才三年，脑子灵光，AI玩得很熟。他把产品3D截图、关键尺寸、材料以及基础开模条件一股脑丢给AI，让它先做一轮DFM初筛。几分钟后，AI
AI冲击的真相：35岁不是原罪，不懂用AI才是
朋友圈又刷到「35岁危机」了。配图往往是人山人海的简历，文案写：AI来了，中年人先走。这话听着狠，细想却像把一堆账算错了科目。真正被重新估值的，往往不是身份证上的数字，而是你能不能把多年积累接到 AI 的生产流程里。年龄只是表象。能不能驾驭 AI，才是分水岭。有一股流行叙事很顺口：公司要降本，AI 能干活，贵的、老的先砍。现实更拧巴。斯坦福数字经济实验室那份被广泛引用的 AI 经济指标里，样本覆盖上万家企业、数百个职业、数百万工人。就业下滑最明显的，并不是「35岁危机」那一拨，而是 22—25 岁、刚起步
企业遭袭到大众受骗！AI任意伪造影像语音，如何守住辨别力？
AI时代，何为真实？近期，“AI演员已可呈现情绪波动”登上热搜。AI演员完全告别过去生硬空洞的缺陷，既能展现完整情绪、复刻细微表情，还能模拟毛孔、肤色差异等真人瑕疵，达到真假难辨的效果。此前，“AI面孔生理性反感”多次冲上热搜，激起大众广泛讨论。如今技术愈发逼真，“AI面孔生理性反感”的大众排斥却更加强烈。从最初对AI绘画、AI换脸的好奇，到如今对AI虚假内容的本能排斥，民众心态已经彻底逆转。这种“生理性反感”，并非审美苛求，而是人类对虚假横行的本能警惕。过去我们笃信“有图有真相”，但如今，图片、视频、声
AI替我完成了任务,却悄悄收走了我的思考
前些日子，我猛然意识到，自己动脑的频率在下降。过去面对难题时，我总会先问自己：这究竟是什么问题？我的立场是什么？该如何应对？如今却常常习惯性地把问题一股脑甩给AI。短短数秒后，一份条理分明、逻辑严密的方案便跃然眼前。我只需要修改寥寥数语，就能完成任务。然而当有人追问：为何要这样处理？我的大脑却一片空白。原因在于，这套方案我读懂了，却未曾真正悟透。我曾经反复告诫团队：解决问题时，务必先经过独立思考，再借鉴他人的看法。进入AI时代，这条原则愈发关键。先书写自身的见解，再让AI补全；先确立自己的结论，再由AI来
AI若能教人做总经理，这世间便无贫穷之人 ~AI仅是辅助角色，无法替代你的决断
本文原创：陈旭 ；网名：屠龙有术文章标题与链接：《我击败了"国运级"电脑大模型deepseek !屠龙有术（陈旭）击败了电脑AI大模型deepseek !！~~》张四：龙哥，孙宇晨那件事，我已请AI做过分析。前提是你得懂得如何运用AI，懂得如何发问，如何对AI提出要求，发现偏差时要敢于质疑。换了别人用AI，未必能得出相同的结论。屠龙有术：是吗？既然你如此精通AI，那我请教一个难题——你用你那套"会提问"的本事，去问AI该如何做总经理。然后你明天就照着AI的说法，去履职总经理岗位。张四：……你这番话是何意？
AI能否替代音乐创作者？
本周音乐制作Creator“创造者计划”周六线下课程——北京上和弦 & 杭州万像循声的AI Agent & Vibe Coding专题课。学习音乐制作只是基础技能，音乐作品与开发项目双向精通才是终极目标。循环教学模式开课，随时欢迎报名加入！课堂调研：绝大多数人都在使用AI，但没有人真正弄明白它为何有时可靠、有时荒谬。技术统称。降噪、人声分离属于垂直类模型，ChatGPT、DeepSeek属于通用大模型，分工明确。并非背诵答案。每次回复都基于概率推算实时生成，因此同一问题提问两次可能得到不同
财务从业者在AI浪潮下的转型方向
AI取代的是机械式操作，并非财务从业者；真正面临淘汰的，是仅会做账录单、缺乏思考与判断能力的会计人员。票据录入、记账凭证制作、银企对账、常规报税、自动生成报表等流程化任务，AI执行效率显著高于人力，未来无需大量人工介入。财务从业者的核心竞争力不再是核算速度，而是向AI难以胜任的领域延伸——那些依赖人的判断、经验、沟通与担当的环节。一、四大发展方向方向1：业务财务BP（业财融合型）摆脱办公室内被动接单的模式，主动深入业务一线。- 前置环节：新项目报价模型搭建、盈亏临界点分析、合同条款财务风险把控；- 执行环
AI浪潮下,编程还有学习的必要吗?若坚持学,路径应如何调整?
近期读书时，被其中某个案例点醒，由此延伸出一连串思考。随即便有了下面这些疑问：过往学习编程的套路是"先临摹后创作"——比如照搬GitHub上的项目敲一遍，熟练掌握后再添加个人想法。然而身处AI时代，AI已经能独立产出代码。于是：1. 编程还有学习的价值吗？2. 若值得学，核心应当从"敲键盘的熟练程度"转向哪些底层素养？3. "先临摹后创作"的路径，在AI加持下要怎样迭代？一，AI登场，编程仍要学，但侧重点迁移了。编程学习的核心从手敲熟练度上移到上游的思考能力
孙宇晨栽在AI手里，你家娃还在靠AI赶作业？
大一新生 · AI 使用 · 第 23 期孙宇晨都被AI坑惨了，你家孩子还在拿AI写作业？2026.08.28 ｜叨叨老师前晚，孙宇晨霸了 20 多条热搜。6000 字长文《我的女友景甜》，3000 万彩礼纠纷，还有一句他亲口讲的："我现在确实会听 Claude 的，Claude 说什么我就听什么。"网友调侃："这波 Claude 全责。"吃瓜之余，我琢磨的是另一码事——你家孩子，这会儿可能正开着 AI 写作业。PART 01 ｜ 一个把决策都托付给AI的人，头一回自己做主
AI 真正淘汰的,从来不是某个职业
与此同时，有个 13 岁的少年借助 AI 打造出一款产品，短短三天就入账 1.8 万。有人把 AI 视作大敌避之不及，有人把 AI 当作工具玩出了收益。同样身处 AI 浪潮，结果却天差地别。差距并不在于谁的技术更硬，而在于谁真正看透了 AI 究竟在替代什么。讲个不太符合直觉的事实：本轮 AI 冲击下，最焦虑的并非“一无所长的人”，反而是“只掌握一门手艺的人”。那些只会按需求敲代码的程序员，正在被 AI 编程助手逐步取代——毕竟“写代码”这一行为，本身就是最容易标准化的环节。而能清晰阐释“这个功能究竟要回应
AI浪潮来袭，中年女性最宝贵的资本，年轻人未必拥有
白天上班，做海外短剧。下班以后，我又陆续做了三个账号。三个。每次想到这个数字，我自己都有点恍惚。因为放在以前，做一个账号就已经够折腾了。要找选题，要写文案，要拍摄，要剪辑，要做封面，还要研究数据。光是想一遍，都累。但现在有了AI，很多原本需要不同人配合完成的工作，一个人也能慢慢跑起来。写选题的时候，我可以让AI帮我发散角度。做内容的时候，我可以让AI帮我整理素材、拆解结构、检查逻辑。碰到不熟悉的软件，我也不用先买一整套课程。从不会，到能上手做出一个能用的东西，中间的距离已经被压得很短了。我当然没有一夜之间