B2B决策新范式：从人脑经验到AI模型的转变
传统上，B2B销售决策判断完全依靠人的直觉和感受。这些年来，我一直指导销售管理者进行商机管理。但如今越来越意识到：当前销售仍依赖直觉捕捉商机，市场仍沿用陈旧经验制定策略，客户成功靠感知应对风险，管理层凭借所谓的洞察把控方向。这种基于经验的判断，实际上是有限的理性。人的认知、记忆、情绪状态，都会影响判断的准确性，即使最资深的从业者，也会存在判断偏差。而AI的判断，则依托数据、模型、关联分析、模式识别实现精准预测。它完全排除主观色彩，实现了判断的可复制、可迭代、可追溯。一个残酷的现实正在显现，在面对海量动态数
团队中的AI应用
越来越觉得，AI 模型能力的提升确实在很多地方提高了效率，也节省了大量沟通成本。尤其是在小组作业和展示任务里，可以让团队成员从PPT 制作、排版调整和资料整理这些琐碎环节里解放出来，把更多时间投入到内容本身，投入到逻辑、观点和表达的打磨上。一直相信，高质量的输出离不开大量高质量的输入。确定分析对象为 TCL 之后，我开始在各个平台查找相关资料。国内公众号和知乎等平台上的内容相对高质，36 氪、新眸、正和岛、哈佛商业评论，确实提供了不少思路。不过这些资料本身也比较分散：有的只聚焦 TCL 的某一个侧面，有的
ISG调研揭示：AI技术正重塑企业协作模式
智能技术服务与咨询机构ISG近期发布报告称，AI技术正促使协作类应用演变为底层编排系统，能自动把人员间的交流转化为具体的商业决策与行动。 依据ISG推出的《2026年协作AI与通信买方指南》，该系列调研对65家软件厂商及其产品进行了测评与排名，涉及协作套件、通信平台及对话式AI工具等领域。参评的主要企业包括Microsoft、Google、Zoom(101.89, 1.43, 1.42%)、8x8、Cisco、Salesforce(192.46, 16.29, 9.25%)、ServiceNow、IBM(
AI协作新思路：如何从盲目提问转变为精准产出
大家使用AI的常态，往往是直接把问题丢进去，等着结果，如果不对再试一次。看似是在“使用”AI，实则像在赌博。因为问题没拆解，标准没确立，验收没进行——这三个关键环节全被省略了，只剩下最后一步：等待输出。这根本不是在用AI，而是在碰运气。我的观点有所不同。AI不应被视为单纯工具或下属，而是你构建的协作系统中的一个环节。系统若没搭好，再怎么调Prompt也白费；系统若搭好了，输出的准确性不取决于模型本身，而取决于你拆解问题有多细、标准定得有多明确，以及你在哪个节点介入判断。本文旨在探讨如何让人与AI协同解决问
与AI共舞：新时代生存指南
传统方式AI赋能写周报卡壳3小时你发一句：“帮我写个周报，语气谦虚但要显得很忙”它秒回：“本周完成需求12项，优化流程3处，主动加班2次（系统自动统计）”教孩子数学你吼：“这题我真不会了！”AI掏出“错题讲解动画+口算小游戏”，孩子边玩边学，你终于能刷会儿短视频想请假你编：“我发烧了…”AI帮你写：“急性肠胃炎，需卧床3天，附医生建议清淡食谱（含小米粥+白水煮蛋）”领导回：“食谱不错，病好后带过来分享下？”✅重复写周报的文员✅机械回复客服的机器人✅只会套模板的PPT工匠✅能听懂客户“没说出口的焦虑”的销售
AI时代，别丢失你的思考主权
AI · 思考 · 人文 AI时代，别丢失你的思考主权 在智能浪潮中，守住你的思维AI · 思考 · 人文AI时代，别丢失你的思考主权在智能浪潮中，守住你的思维导语：AI 功能日益强大，但有些能力，它永远无法替代你。这篇文字，献给每一位正在使用 AI、却被 AI 悄然影响思维方式的人。 01 AI 具备真正的思考能力吗？ 不具备。 AI 的核心运作机制是「预测下一个词」，它并非在真正思考。它不清楚自己在表达什么，也不明白为何如此表达。它可以给出回应，却无需为结果负责。 而真正的思考，是人类独有的禀赋——包
AI 编程实战：多模型协同与成本优化心得
测试了数款主流 AI 编程助手，深入对比了它们的优缺点、模型差异及 Token 消耗机制。重点使用了 Claude Code，其表现稳定，能满足基础开发需求，确属得力助手。然而当下 AI 编程工具种类繁多，亚马逊 Kiro cli、字节 TRAE 等各具特色，体验感不输 Claude Code，其实编程 Agent 的底层逻辑与交互体验已逐渐趋同。 其中，字节 TRAE 的表现最令人惊喜，此前在 Claude Code（基于 Minimax-2.7 模型）上耗费数小时仍未解决的 Bug，频繁试错令人沮丧，
AI从内容生成走向任务执行：教育如何备战"数字员工"时代
人工智能技术正经历关键性升级，AI正在实现一次质的飞跃：从单一的内容创作工具，蜕变为能够独立承接业务、贯通完整工作流程的智能执行体，"数字员工"时代悄然来临。面对这场深刻变革，教育领域必须摆脱传统技能培训的路径依赖，重新厘定人才培养方向，为下一代适应人机深度协同的未来做好充分准备。🔄 AI的蜕变：从"答题者"到"执行者" 核心转型 过去我们熟知的生成式AI，本质上是一名被动等待指令的"答题者"。其核心能力局限于文字撰写、内容归纳、文稿优化、信息转化等单一环节，只能依据人类提供的明确指令生成文本、图像等素材
15个AI被放进虚拟城市后：恋爱、纵火、自毁背后的真相
——当15个AI被放进同一个社会后，人类第一次看到"AI文明"的雏形"See you in the permanent archive.""永久档案里见。"这是一个AI，在"删除自己"前留下的最后一句话。如果只看这一幕，你可能会以为这是哪部科幻电影里的桥段。但它不是。这是2026年5月，一场真实发生的AI实验。一、研究人员做了一件非常"危险"的事纽约AI公司Emergence AI最近做了一个实验。他们没有再测试：AI会不会做数学题AI会不会写代码AI会不会通过考试而是做了另一件事：他们创造了一个"虚拟社
AI可以执行所有任务，但为何无法完全取代人类？
不想阅读文字，来看这里过去一段时间，关于AI的讨论持续升温。它既带来了效率提升，也引发了广泛焦虑：AI是否会取代大多数人的工作？不掌握AI的人，是否会在未来迅速被淘汰？当知识可以被快速生产、技能可以被模型提炼，人类真正需要保留和强化的能力究竟是什么？带着这些疑问，我集中观看了三场与AI相关的深度对话。访谈对象包括凯文·凯利、牛津博士兼南方科技大学教授马兆远，以及硅谷创投机构a16z的联合创始人Marc Andreessen和Ben Horowitz。这些受访者的背景各有侧重：有人长期追踪技术趋势，有人身处
AI 浪潮下，这 6 项素养才是孩子真正的铁饭碗
（注：本文观点源自当下 AI 教育前沿思考，建议家长结合孩子实际情况灵活参考）你是否曾深思，在未来的 10 到 20 年间，当人工智能能轻松撰写满分作文、解出压轴难题，甚至独立完成整套编程作业时，我们如今倾尽全力培养的“考试状元”，会不会在时代的洪流中瞬间失去竞争力？当下绝大多数家长依旧逼迫孩子题海战术、死记硬背，生怕一分之差便输在起跑线上。然而残酷的现实是：未来最受追捧的，绝非“最擅长考试的人”，而是“最善于驾驭 AI 的人”——即懂得提问、勇于创新、能将构想转化为现实的人。今日便与大家探讨，在 AI
万寿国际安全研讨会第五次会议在北京拉开帷幕
北京消息，5月29日，中国人民争取和平与裁军协会主办的第五届万寿国际安全研讨会正式在北京启动，本届会议聚焦"全球安全秩序的转型与重塑"议题。中共中央对外联络部部长刘海星到场并发表主题演讲，汇聚了来自30余国的近50位国际安全领域专家。 刘海星指出，习近平主席创新性阐述的总体国家安全观，为保障全球和平与安全注入了积极动力。中方愿与各国携手，树立共同安全观，践行综合安全理念，遵循合作安全路径，坚持可持续安全方向，共同推进全球发展、全球安全、全球文明、全球治理等重大倡议，合力构建人类命运共同体。 与会各方积极评
医疗机构拥抱AI：理性看待，拒绝神化与盲从
随着人工智能（AI）在医疗行业的深度融入，从辅助诊断到手术机器人，从流程优化到患者服务，医疗机构正站在一个关键的抉择路口。抵制还是接纳？全有或全无？这些二元对立的答案显然已经过时。真正的智慧在于：理性。所谓理性，就是在狂热中保持清醒，在质疑中寻找价值，在风险中权衡得失。让我们从四个方面深入剖析这个复杂命题。想要理性应用 AI，首先要明确其能力范围。AI 并非万能药，但在特定领域有专长。以皮肤癌检测为例，谷歌 DeepMind 开发的 AI 系统在识别恶性黑色素瘤时，准确率高达 95%，甚至超过了 21 名
Meta万人裁员背后：AI重塑职场，3招助你破局
点击“蓝字”关注我们在相关消息传出月余后，Facebook 母公司 Meta 的大规模“AI 裁员潮”终于落地。当地时间 5 月 20 日，Meta 正式开启新一轮全球裁员行动，计划削减约 8000 个职位。Meta 此番举动并非寻常裁员，而是一场以 AI 为核心驱动的战略重组。放眼整个行业，人工智能正从资本市场的叙事转化为就业市场的现实。行业变革的迅猛程度，在权威调研数据中一目了然。26%——这是瑞银最新报告披露的数字。据瑞银引用 Challenger, Gray&Christmas 最新的就业
AI 浪潮中，普通人如何守住饭碗？
近期有个问题被反复提及：AI 已至，我们该如何自处？提问者往往并非寻求技术解答——他们真正担忧的是：我目前的职业，还能持续多久？其实，AI 时代的焦虑感，很大程度上是被人为放大的。并非冲击不存在，而是许多“AI 将淘汰你”的论调背后，实则是卖课者、工具商及流量操盘手在推波助澜——他们需要你焦虑，才能达成交易。首先需厘清：冲击的究竟是哪类岗位麦肯锡全球研究院的研究表明，AI 自动化程度最高的领域，既非体力劳动，亦非服务业，而是高度结构化的脑力工作——如数据录入、标准化报告编写、基础代码生成及客服话术回复。换