人类与AI的协作之道
AI确实是个强大的工具，堪称超级大脑，看着它以更高效率解决各种问题，我们内心既惊叹又有些担忧，担心自己会被替代。但换个角度思考，我们能否主动融入AI时代，成为人类中的AI专家呢？AI的核心机制在于模式匹配，就像教孩子认识苹果一样，通过大量图片展示并反复告知，孩子逐渐掌握识别能力。AI的学习过程也类似，因此AI并非一夜之间就席卷全球，而是通过持续的数据喂养逐步成长起来的。它依靠庞大的数据库和强大的存储能力将所有信息纳入记忆体系。人类与AI的根本差异在于：首先，人类大脑容量有限，无法存储海量信息，即使存储了也
对话Kim张予彤：AI浪潮下的人才跃迁
5月12日晚间，我同Kimi总裁张予彤在北京大学光华管理学院展开了一场围绕“AI时代的边界探索与人才机遇”的深度对话。当前，AI技术正以不可阻挡之势深入各行各业，从日常办公的智能辅助到产业深度的变革，从基础服务的效能跃升到前沿创新的突破，技术迭代速度远超预期。与此同时，AI应用边界模糊、伦理争议、数据安全等议题日益凸显，人才市场也面临着“AI替代”与“新型人才缺口”并存的矛盾，这正是作为商科教育者的我们主动邀请张予彤总裁进行此次深入交流的初衷。在正式对话前，我与予彤总进行了小范围沟通。除简单寒暄（意外发现
AI-7D-SATS技术架构揭秘：混合模式如何兼顾稳定与智能
本文档旨在向关注AI-7D-SATS技术路线的合作伙伴、客户及技术决策者说明架构选型背后的考量。AI热潮席卷之下，每位技术从业者都被问过同样的问题："你们用AI了吗？"然而"用AI"三个字背后，实际上涵盖了四种截然不同的实现路径。正如出行方式多样，步行、骑车、公交、驾车都能抵达终点，但成本与体验差异显著。选型不当，轻则资源浪费，重则引发事故。AI-7D-SATS定位为性能测试智能应用，核心能力是辅助用户完成从"需求解读"到"压测运行"再到&#
AI浪潮下的设计师生存法则：精英与普通群体的发展趋势及应对策略
人工智能在各个领域实际上已经相当成熟。音视频、图文，这是我日常接触最多的。还有医疗、硬件、机器人领域，也正在快速迭代。这早已不是我们记忆中三年前的模样。说实话，三年前我对AI生成的内容确实不屑一顾。但从今年开始，AI已经发生了质的改变。只要你的专业基础扎实，AI工具操作熟练，你就会成为最大的受益者。目前唯一的问题是，AI独立生成内容的能力仍有欠缺，其次需要人工持续调整优化。因此非常依赖经验丰富、功底深厚的人来驾驭AI。但现在的关键是，这类人才远远不够。因为他们在市场上原本就是那少数的40%。他们目前并没有
智能时代的人文坚守
追寻本真，科技惠泽众生 AI与机器人能够取代体力劳动、操作流程与数据运算，却始终无法取代人类独有的真、善、美。 技术演进的根本方向十分明确：让机械承担人类力所能及之事，亦承担人类能力所限之事；而人类则专注于机械永远无法企及的领域。 机械能够承担人类日常的重复性工作，执行乏味的制造、精准的计算、高危的任务、极限的运转。这些机械性、程式化、消耗体力与光阴的事务，本不应禁锢人的生命。与此同时，AI与机器人能够超越人类身体的局限，完成人类难以达到的精确度、速度、耐久力与探索深度。凡在规则框架内、流程规范内、技术边
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