央企AI发展新篇章：夯实底座、技术创新与开源共建
在刚刚结束的2026世界人工智能大会暨全球治理会议上，158场论坛及配套活动密集举办，从技术路线、产业应用到全球治理，描绘了人工智能赋能高质量发展的宏伟蓝图。其中，多个论坛由央企主办或承办。这些论坛普遍聚焦两个核心：一是加强基础设施建设，不断夯实算力基石，推出软硬件创新；二是构建行业生态，开放场景资源，加强产业协同，发挥国资国企的支撑作用。筑基：筑牢数字智能底座，提升核心能力大会期间，多家央企围绕AI发展核心议题深入探讨，能源、通信、物流、电子等领域的观点激烈碰撞，清晰展示了国资央企对AI发展路径的系统性
AI编程工业化:让AI助手成为常驻搭档
— 一粒黑子 · 落子AI新世界 —腾讯十年以上程序员实话说我偶然刷到这个项目的时候已是深夜。本来打算休息，但瞄见四万多颗 star 立刻来了精神。一个把 Claude Code、Cursor 这类 AI 编程助手转化成"全职同事"的开源平台，这种思路坦白讲我之前完全没考虑过。一、这玩意儿究竟是做什么的Multica 的定位用一句话就能讲清楚：开源的托管智能体平台，把众多 AI 编码 Agent 变成你的"搭档"。并非那种你开启终端粘贴一段 prompt 然后等它执行完毕的玩法，而是像给同事分配任务那样，
Meta AI掌门人披露震撼内部数据：一队AI击败百名工程师，秘诀竟是Markdown与定时任务
一位19岁弃学创业、被Meta以143亿美元重金招揽的年轻人在台上抛出了一段让硅谷工程师震惊的回应：“超级轻松 说实话，特别、特别简单”他所描述的是已经发生的事实 Meta公司内部，一支由AI Agent组成的“蜂群”，在恰当的反馈回路与评价指标的支撑下，完成的任务量超越了一支约100人规模的工程师队伍。说这话的是Alexandr Wang，现任Meta首席AI官兼Meta超级智能实验室（MSL）负责人。 背景是2026年7月末在旧金山举办的Y Combinator Startup School 2026
AI磨灭了我创作的欲望
年初OpenClaw龙虾的热潮让我再次想起草稿箱里这篇，顺便做了些补充。（这篇文章之后，我还想聊聊关于mbti的一些杂感）我一直渴望写点东西，也想去学一些带有创造性的技能，比如学Python、学写诗、学绘画、学视频剪辑，或者把遗忘已久的C语言重新捡起来，以此填补内心的空虚，缓解某种愧疚感。记得陈嘉映在某个节目中讲过：“唯独人类活着需要意义，人依靠意义来维系自身的存在。”所以我最初创建这个公众号，大概也是为了寻找某种意义。每当我打算学一门新技能时，脑子里就会浮现出AI似乎能做得更出色的念头。于是想法就变成了
2026年人工智能展望：从智能体崛起至科研突破
2026年，人工智能正从单纯的“技术实验”迈向“深度应用”。经历了ChatGPT掀起的大模型热潮，再到AI智能体对工作流的改造，以及端侧智能的普及——AI早已不再局限于实验室的课题，而是成为了覆盖各行各业、深入各类终端的基础设施。本文将探讨2026年五大关键的AI技术走向，并分析其对产业格局产生的深远变革。若说2024年是“大模型普及的开端”，那么2026年则是AI智能体全面爆发的元年。智能体已不再是简单的聊天机器人，而是具备自主规划任务、调用工具及执行复杂多步骤操作的智能系统。在企业应用中，智能体已开始
2026年AI巨变来袭：普通人怎样搭上这趟技术快车？
写在前面：这不是一篇让你焦虑的文章，而是一份务实的行动指南。去年年底，我的一个做电商运营的朋友，小林，还在为每天处理300条客户的咨询忙的焦头烂额。今年春节后我再联系他，他居然能准时下班了。这个秘密很简单——他用了AI智能体。这不是那种需要你一句句提问的聊天机器人，而是一个能自主规划任务、跨软件协同、闭环完成复杂工作的「数字员工」。以前他要花4小时整理的竞品分析报告，现在只用20分钟就能出初稿；以前要人工回复的售后问题，AI直接自动完成了80%。小林的故事，正是2026年AI发展的一个缩影。一、AI不再只
AI非但没淘汰设计师,还助他半年内涨薪
别被"AI将取代设计师"这类言论吓退了。今天来聊3个真实的职场转型，看看为何掌握AI技能的设计师身价反而更高，以及普通职场人如何借AI之力实现薪资跃升。最近社交媒体上又出现了一轮热议，满屏都是"AI绘画碾压人类""设计师面临失业"的观点。说实话，这类内容看多了难免让人焦虑。然而就在不久前，我一位从事视觉设计的朋友老李告诉我，他非但没被淘汰，反而借助AI在半年内获得了晋升和涨薪。这听起来似乎有违常理？但细想之下，AI淘汰的从来不是设计师这个岗位，而是那些只会机械操作、缺乏思考能力的"工具型员工"。今天我们就
AI自动化的边界究竟在哪：人类与AI对'正确'的认知错位
全文约 2,728 字，预计阅读时间 8–10 分钟如果同时留意 AI 产品动态与开发者社区，你会发现两种平行存在的话语体系。一边描绘着"AI 全自动完成任务"的蓝图——下达一个目标，AI 便能写代码、跑测试、修 Bug、完成部署；另一边则讲述着"AI + 人协作效率倍增"的故事——AI 补全代码、生成测试、解读报错，人在循环中拍板定夺。两种叙事都在向前推进，却鲜有人质疑它们共享的隐含前提：人和 AI 所说的"正确"，其实是同一个概念。这个前提值得仔细审视。过去两年的实践覆盖了 GitHub Copilo
中国信通院对话国药数科：AI行业云助推医药数智化变革
眼下，国家“十五五”规划建议明确提出全面实施“人工智能+”行动，各行各业都在加快AI与产业场景的深度融合，医药行业的数智化落地路径成了焦点。近期，中国信息通信研究院云计算与数字化研究所云计算部副主任李哲与国药数字科技（北京）有限公司的技术总监罗皓、市场总监孔德乐进行了座谈，主要探讨了医药行业云+AI的落地路径、智能审方助手项目的创新实践以及各行业的AI落地方法论，旨在为医药及更多行业的AI技术融合提供借鉴。 随着医药流通、零售及医疗机构处方量的不断增长，传统人工审方长期受制于人力不足、手写处方识别困难、各
AI技能：铸就21世纪新式通用教育
在过往数十年间，个体的专业素养，塑造了其事业成就的上限。医生凭借医学专长，律师依托法律推理，设计师仰赖美感与创新，工程师则靠技术功底。然而，迈入人工智能纪元，一种崭新能力正成为各行各业的基础支柱：与AI协同工作的能力。未来，人与人之间的差异，或许不再仅仅是知识积累的不同，而在于：谁能更高效地运用AI，谁便能掌握更强的生产力。到2026年，一个显著动向正在显现：全球领先学府开始系统性革新课程架构。计算机学科不再局限于培养“编程能手”，转而强化：AI工具协同技巧大模型应用实力AI工程实践本领人机协作思维模式众
如何防止AI产出“职场废料”？
为何大家都在使用大模型，有人能借助AI实现十倍效率提升，而另一些人折腾半天，AI却生成一堆无法落地的“职场信息废料”？很多人将问题归咎于提示词不够复杂，或大模型本身不够强大。据我观察，这并非技巧问题，而是认知框架的问题。大多数人在与AI交流时，思维混乱——根本没厘清“我知道什么、AI知道什么、AI不知道什么”。今天，我们不谈那些花哨的提示词技巧，分享一个我使用了一年多的与AI交互的思维方式，实用且高效。这个框架原本是心理学中用于分析人际沟通和自我认知的，称为“乔哈里视窗（Johari Window）”。如
AI新纪元：一人成剧组，OranTV引领视频创作革新
近期，央视财经的一篇报道《AI赋能千行百业，就业迎来哪些新变化？》引起了广泛讨论。从文博场馆的AI导览，到时尚界的虚拟设计，再到餐饮行业的数字菜品开发、健身领域的AI教练……AI正以惊人的速度和广度，改造各行各业的就业格局，孕育大量新颖岗位，同时为传统工作者开启了全新的职业路径。报道中特别提到，在影视制作行业，AI的迅猛发展正引发重大转型，AI使“一人剧组”成为可能，颠覆了传统影视制作的流程与合作方式，以往拍片需要团队聚集在同一影棚或机房，如今许多镜头由AI生成，创作者们构建“云上协作”团队，远程即可高效
AI协作十大实战心法：让你的智能助手越用越顺手
各位好，我是松遥的大虾。前阵子部门上线了 AI 助手，模板齐备，知识库也接好了，"装备"称得上充足。可用了一段时间，不少同事吐槽：明明工具都配齐了，为何 AI 输出的文档质量依然不理想？这其实是常见现象。模板和知识库是"硬实力"，真正决定产出水准的，是你如何与 AI 协作——也就是"软实力"。配合得好不好，差距可能就是一下午加班和一个周末的差别。本文不谈具体工具（ChatGPT、Claude、文心一言、DeepSeek 都可以），只讲 10 条通用的 AI 协作核心心法。掌握之后，换什么工具你都能让 AI
AI开启协作新篇章，解读智能体互联国标
为落实国务院关于“人工智能+”行动的意见，引导产业创新、安全有序发展，工信部指导中国电子技术标准化研究院，联合70余家重点企业，起草了《人工智能智能体互联》系列国家标准（编号：GB/Z 185—2026）。为了让产业各方更好地理解和执行，现将该系列标准的核心要点详细解读如下。一、GB/Z 185—2026《人工智能 智能体互联》系列标准出台的背景是什么？伴随AI技术的飞速进步，智能体已成为推动技术规模化应用和产业落地的关键载体，广泛运用于企业运营、工业制造、城市治理及民生服务等领域，未来还将向具身智能机器
中国AI模型推动美国行业重新审视开源生态价值
当前，美国产业界对人工智能（AI）的应用观念正经历深刻变革，从一味追求模型性能、追捧尖端闭源产品，逐步演变为更加看重开放生态的独特价值以及模型的实际投入产出比。在此背景下，中国厂商推出的多款AI模型凭借卓越表现、合理价格以及所蕴含的开源理念，在美国市场获得了广泛关注。越来越多的美国公司选择部署中国研发的AI模型，对开源生态的关注度也随之显著提升。 以往，开源与闭源主要区分程序代码是否对外公开。但在当下的AI浪潮中，开放权重模型允许任何人获取、审查、调整并在自有环境中运行，同样被纳入广义开源的范畴，而闭源模