AI的真正价值不在搜索，而在思考
AI的真正价值不在搜索，而在思考有句话最近特别火：“遇到问题就问AI。”过去我们处理问题时，首先想到的是搜索。搜索引擎会返回一堆链接，你需要逐一打开、过滤、评估、归纳。但AI的工作方式完全不同。霍华德·马克斯在AI专题文章中也强调过，别把AI简单看成搜索引擎。它不是单纯检索资料，而是能够整合信息、梳理脉络，并在此基础上进行逻辑推演。这一点我近期体会越来越深。很多时候，我并没有一个明确的问题，只是有个朦胧的念头、一个模糊的方向，或者一团难以言说的思绪。如果只用搜索，可能会被海量信息淹没。但与AI交流时，我能
【AI+轻松一刻】盲目自信的 AI，你中招没？
昨日提及"明日 AI+轻松时刻，换种视角看 AI"，今日便来聊聊大家屡见不鲜、令人啼笑皆非的趣事——AI 那令人咋舌的"迷之自信"。老周，某机构中层干部，素来崇尚效率。五一前夕欲给家人惊喜，遂让 AI 策划一场完美旅行。AI 果然高效，瞬间生成一套"黄金路线"——上午漫游古镇，中午探访"本地人挚爱私房菜"，下午峡谷徒步，傍晚湖畔赏落日，晚间再逛夜市寻味。行程末尾还贴心标注"轻松休闲，适宜全家"。老周一拍大腿：就它了！结局如何？那家号称"本地人最爱"的餐馆，全家驱车近一小时抵达荒郊，只见大门紧锁，门前告示赫
AI作为工具的力量
人工智能的三大核心：数据、数学模型与算力。国家正通过政策推动这三项关键任务。英伟达和AMD的高端芯片被禁运，次高端未受限制，两者性能差距一代，速度相差五倍。英伟达芯片应用最广，黄仁勋的产品比英特尔更高效。比特币计算最初依赖英伟达GPU，后来转向专用芯片，效率比CPU高出近两个数量级。比特币价格曾突破12万美元，其计算主要消耗电力。懂中本聪的人如今财富丰厚，如赵长鹏和V神。投资需识人，而非仅看实物。中本聪在P2P Foundation首页引用了巴克敏斯特·福乐的话：“无需试图通过修改旧模型淘汰旧模式，只需创
换个思路用AI：把“写”换成这六个动作效率翻倍
开篇说明：上篇分享了6个技巧——核心思路是把现成的材料（图片、截图、样本）丢给AI进行格式转换。本篇继续分享另外7条技巧。这些技巧的共同点更明确：不再依赖具体素材，而是改变与AI的互动方式。具体而言，是将“让AI写”转变为“让AI审、问、考、翻、改”。所有技巧均无需付费版、无需API接口、无需编程基础——豆包、千问、Kimi、DeepSeek、GLM、MiniMax、GPT、Claude、文心等国内外主流大模型，今晚都能直接尝试。如果说上篇讲的是“把现成素材扔给AI转换”，那这篇讲的是“更换与AI协作的动
AI时代的十字路口：人类角色的重新定位
本文整理自九章云极副总裁王俊鹏先生于5月16日进行的一场技术分享，其独到见解和丰富内容值得深入研读。以Sam Altman、Demis Hassabis、李飞飞、Andrew Ng等为代表的全球人工智能领域的领航者已形成一致看法：我们正面对的这场深刻变革，绝非简单的技术迭代所能概括。它堪与电力革命、蒸汽机革命相提并论，甚至具有更为深远的人类文明跨越意义。这场变革将在六大层面引发根本性变化：产业格局的全面重塑、工作形态的彻底革新、教育模式的范式转换、医疗健康的质的飞跃、科学探索的加速推进、社会治理的深度升级
我的AI成长之路：十个段位的进阶自评
最近一段时间和大模型打交道，感觉提升很明显。前几天恰好看到一篇有意思的文章，把人们运用AI的能力分成十个层级，并给出了衡量个人AI应用水平的四个进阶维度。那么，我对照自己看看，究竟处于哪个阶段呢？十个层级总览：Lv.0 观察者：听说过AI但从未真正使用过。这个我肯定早就突破了，大家在百度等各类平台都能轻易跳转到AI应用，估计也都跨过了这个阶段。如果现在还在用百度搜索答案，那你就在这个层级。今天不妨试试：在KIMI里输入同样的问题，对比一下效果。入门级：搜索引擎的替代方案Lv.1 体验者：工具意识觉醒：如果
AI Agent不缺智能，缺的是沟通渠道
一个人要管理将近十个 AI Agent。听起来很科幻——直到你意识到自己每天 70% 的时间都在复制粘贴。不是 agent 能力不足，而是它们彼此之间缺乏有效的信息传递机制。我有一个负责调研的 agent，一个负责写作的 agent。调研 agent 完成数据分析并输出了报告，但写作 agent 根本不知道报告已经出炉，用的还是三天前的旧数据，写了两千多字才发现——全部白费了。这不是 agent 本身的问题。它执行的任务完全正确。问题在于：没有人通知它新数据已经就绪。而那个"没有人"——就
人工智能助力教学创新 | 瓯海区泽雅中学数学组深化AI学历案应用研讨
为探索人工智能技术赋能教学备k课减负的有效路径，优化适合学校实际情况的初中数学AI学历案生成工具，2026年5月14日，泽雅中学初中数学组AI智能学历案设计应用研讨活动顺利开展。全校6名数学教师按照九年级至七年级的顺序依次分享测试心得，共同梳理问题与亮点、明确改进方向，最终确立了“人机协同降低备课负担”的核心目标。分年级分享：实操测试积累宝贵经验本次研讨围绕教师前期完成的AI生成学历案测试依次展开：1.九年级分享：尤天翔老师率先分享《1.3二次函数的性质》测试经验，AI迅速生成完整框架，针对知识内容的抽象
AI时代| 代码编写的新思路
最近在用 AI 进行编程的过程中，发现了一个值得关注的现象： 传统的软件工程准则，主要是为了"便于开发者理解"而设计的。 毕竟在过去，真正阅读和维护代码的人，是人类开发者。 但现在，AI 已经广泛参与到开发过程中来了。 它不仅仅是补全几段代码，而是真正能够： - 理解整个项目 - 调整代码实现 - 优化结构 - 定位问题 - 把握整体上下文 这个时候我意识到： 有些代码，人类看起来很顺畅，但 AI 理解起来却很吃力。 特别是那些需要依赖大量实践经验和"隐性知识"的代码。 老工程师接手这类项目，通常能很快理
与AI共生的生存法则
公司里最勤奋的那个人，往往最先被裁。这不是心灵鸡汤的反面。这是 2026 年正在硅谷不断重演的真实事件。先说一个案例。她是 Oracle 的一位技术文档工程师，在公司工作了许多年。每年绩效都是最高等级。公司不给现金奖励，而是给了她价值30万美元的股票，处于锁定状态，作为对杰出员工的表彰。2026 年春季，她被解雇了。那 30 万股票，由于未到解锁日期，瞬间归零。她在领英上留下一段话，揭示了这个时代最冰冷的本质："他们让你做一件事，把整个过程记录下来，然后用你刚亲手创造的东西，替代你。"她并
智能体时代人机协同：微软2026职场趋势报告揭示企业组织能力重塑路径
2026 Work Trend Index Annual Report：Agents, human agency,and the opportunity for every organization。2026职场趋势指数年度报告：智能体、人类自主能动性与每一家组织的机遇As AI and agents take on execution, our own agency expands. The question is whether organizations are built to capture i
AI 智能体：从“传声筒”到“实干家”的蜕变
若用最直白的话来解释，Agent 其实就是 AI 大模型的“四肢”。试想，拥有一个绝顶聪明的大脑（即我们熟知的大模型，如 GPT、Gemini），它学识渊博、对答如流。然而困境在于，它被“囚禁”在服务器中，仅能思考与对话——好比一位满腹经纶的博士被反锁屋内，纵使才华横溢，却无法代取门外的快递，亦无法预订今晚的餐位。Agent 的出现，便是为这颗天才大脑装上了感知世界与付诸行动的器官：因此，Agent 的本质是一个具备环境感知力、独立思维力及任务执行力的智能实体。它的诞生标志着关键转折：AI 已从“动口不动
让人工智能真正赋能生产力
从chatgpt到deepseek，大模型完成了从技术积累到广泛应用的跨越。 从交互体验到智能代理，大模型已从尝鲜玩具、单一功能工具演变为得力助手，其能力已渗透到生活和工作的诸多场景。目前，智能代理已从被动执行任务转向主动提供支持，从个人助理升级为团队成员，数字员工乃至数字团队正逐步兴起。这是一场激动人心的生产力变革。大模型带来了知识的爆发式增长和能力边界的显著扩展，对于规则明确、需要大量信息处理的任务，正逐步替代人工，并在具备判断力的使用者引导下实现更大的突破和进展。AI的能力边界取决于使用者的创新思维
AI 驱动课堂 生本理念落地——擂鼓八一中学举办永昌教育集团教研盛会
2026 年 5 月 14 日，由北川羌族自治县教育发展研究所牵头、擂鼓八一中学具体执行的“2026 年春季永昌中学教育集团 AI 赋能生本课堂建设教研展示交流活动”在擂鼓八一中学顺利落幕。来自县教发所、永昌中学及擂鼓八一中学的教育管理团队与骨干教师等近百人参与了本次盛会。本次活动紧扣人工智能技术与学科教学的深度融合，意在汲取永昌中学在好课堂建设上的成熟经验，促进集团内教师专业能力及课堂教学质量的全面跃升。活动环节涵盖课堂观摩、分科评课研讨、专题报告及表彰总结等。上午 8:30 至 10:00，五节示范课
2026年职场巨变：AI冲击下谁将出局？中层或比基层更危险
【经济下行叠加AI崛起，别等失业才醒悟】近年来，关于AI最普遍的追问是："我的职业会被AI取代吗？"但步入2026年后，这个问题或许已经问偏了。核心问题不再是AI是否会影响你的工作，而是：它已经在影响了。你现在需要判断的是，自己身处危险区域，还是安全区域。2026年4月，波士顿咨询公司BCG发布报告《AI Will Reshape More Jobs Than It Replaces》。报告基于美国约1.65亿个职位、1500多类职业进行研究，结论很明确：未来2到3年，美国50%到55%的职位将被AI重塑