PID调节：AI经验时代的工业答案
2026世界人工智能大会在上海开幕，图灵奖得主、“强化学习之父”理查德·萨顿在主论坛上说了一段话，人类数据时代即将走到尽头，AI 正迈入真正的 "经验时代"。虽然我们一直在喊人类已经进入了人工智能时代，但其实没有人能说清楚人工智能到底是什么？对大多数人来讲，大家与人工智能打交道最多的就是办公使用豆包、元宝这些产品，然而他们的工作能力还不全面，想预测一下世界杯的赛事就有点难为人工智能了。无论是豆包还是元宝，其实工作并不是依靠的主动思考，虽然在出结果的过程中会说自己正在思考。在我看来，真正的思考应该包含两个方
WAIC大会现场,MulanAI引发围观热潮
现场人气爆棚刚入场就有访客前来咨询现场访谈在WAIC的两日里,MulanAI展位前体验询问的人流络绎不绝,根本无暇记录更多细节。不少观众专程找到MulanAI的展位。其中一位表示:朋友强烈推荐我一定要来看看,现在我明白原因了。产品体验群也在短时间内达到满员状态,甚至有用户当晚就去体验了产品,随后给予了极高的评价。能获得这样的喜爱与认可,我们深感感动,也十分荣幸。在未来的日子里,MulanAI将一如既往,持续打磨产品,让每位用户都能获得最佳的使用体验。也欢迎大家莅临现场体验我们的产品~19、20日,Mula
AI的稳定落地之路
我认为，AI的核心能力已取得长足进展，但要真正嵌入普通人的日常与工作，仍有一段关键距离。当前的AI擅长展示“能做”，却难持续稳定地完成一件事。图1 从偶然成功到稳定输出过去，我用AI创作过插画、商品图、短视频和文案，也开发过AI产品与Agent系统。生成一张精美图片不难，难的是连续产出十张，且人物、服饰与风格保持一致；制作一段视频不难，难的是画面、旁白与节奏精准同步；让AI写代码不难，难的是经过多次修改后，它仍能记住项目初始目标。这正是我所理解的AI“最后一公里”。图2 连续输出需一致性保障现实工作中，人
AI陪练深度剖析：为何多数陪练效果不佳？真正有价值的陪练具备哪些特质？
在前三天，我们构建了AI原生认知体系，实现了内容开发效率的优化路径。今天进入第四天，我们将探讨一个我认为潜力巨大但落地挑战最明显的领域：AI陪练。有朋友提出了一个很实际的问题：“目前市场上AI陪练的最大不足是未能真正契合业务需求，显得有些隔靴搔痒。确实如此吗？什么样的陪练才具有真正价值？”这个判断大体正确。今天我们来剖析：为何多数AI陪练效果不佳，以及怎样的陪练才具备真实价值。目前市面上众多AI陪练产品，本质上都在做同样的事情：将传统题库迁移到对话界面。其典型形式为：系统预设多个标准问答对，学员输入内容后
AI普及后，企业最该沉淀的是什么？
AI将逐步融入企业的销售、营销、客服、管理与运营流程，承担信息处理、内容生成、客户跟进、任务推动与数据分析等职能。它不再只是孤立工具，而会日益成为企业流程中的数字员工。初期，企业关注的是谁率先启用AI，谁率先接入Agent，谁最快完成工作流编排。这些举措能提升效率，也让企业更早感知AI对经营模式的重塑。但若拉长时间维度，AI技术终将普及，可用模型与工具也将趋同。那时，决定企业差异的，不再只是是否使用AI，而是能否将自身经验、标准与判断持续沉淀至AI系统中。微软CEO纳德拉曾指出：未来企业核心知识产权，可能
AI时代，对话如何重塑学习？
自苏格拉底以来，“对话”便被视为学习所依赖的根本方式。随着大语言模型的快速发展，学习者不仅与教师及其他学习者保持对话，也首次能够与人工智能进行高频、即时、生成式的“类对话”互动。2023年，在香港中文大学（深圳）主办的神仙湖论坛上，我发表了一个观点，那就是，“大语言模型让具有悠久历史和古老传统的对话，再度回归教育生态，成为人类学习的主流”。《在大语言模型时代，对话式学习正在成为一种极为重要的学习方式，它不仅改变知识获取方式，也改变我们的思考方式》。因为在我看来，（1）、对话是人们学习的主要方式之一；（2）
英语作文智能批改工具
这是一个面向中小学和高校英语教育者的在线英文写作评估系统，也是学生独立练习写作的"智能英语导师"。依托语料库与云端处理技术，瞬间完成一篇作文的分词分析、综合评语及逐句纠错。主要特点：「熬夜批改作文」→ 老师创建班级发布写作任务 → AI即时评分+逐句审阅教师最头疼的不是授课，而是改作文——一个班级50篇英文作文，逐句标记语法问题、撰写反馈，至少耗费4小时。批改网让您在教师界面设定主题、截止日期，学生递交后AI立即产出分数+总体评价+逐句修正（拼写/语法/搭配/中式表达），老师仅需复核关键篇
AI写代码≠能上线
你在 Cursor 或 Claude Code 里打开项目，说了一句"把这个用户模块重构一下，加上权限控制"。AI 嗖嗖地读完了项目结构、接口定义、现有的认证逻辑，然后直接在三个文件里改了代码。它改得很认真——加了 Role 枚举、更新了接口鉴权、还顺手补了注释。你看了下 Diff，确实比你预想的干净。提交，合入。CI 跑了三分钟，然后……测试失败了。不是因为 AI 改的逻辑有问题，而是因为它引入了新的权限字段，但下游依赖这个接口的另一个服务还在用老版本——那个服务也在重构，但 AI 并不知道它们会在同一
AI如何学会懂人心？从一次选择看RLHF、Reward模型与DPO
从一个小场景，慢慢听懂一组 AI 词晚上，菜可拿着平板跑到胖妈旁边。“妈妈，你看。”屏幕上，是 AI 帮她生成的三份英语学习计划。第一份：每天背 100 个单词。任务安排得特别满，看起来很努力。第二份：每天只学 10 分钟。很轻松，但菜可觉得：“好像有点太少了。”第三份：每天背 20 个单词，加 10 分钟阅读。再根据完成情况，调整后面的计划。菜可想了一会儿。“我觉得第三个最好。”胖妈问：“为什么？”菜可说：“第一个感觉坚持不了。”“第二个感觉进步太慢。”“第三个刚刚好。”胖妈点点头。“你刚刚做了一件很重
星环科技发布企业级智能体开发平台AgentBox
星环科技产品"【提示】2026第六届数智化颁奖典礼将于8月5日在北京举行颁奖点击可报名参加颁奖典礼丨此次AI Agent产品榜单/奖项的评选依然会进行初审、公审、终审三轮严格评定，并会在国内外渠道大规模发布传播欢迎申报。大数据产业创新服务媒体——聚焦数据 · 改变商业AgentBox是专为政企客户打造的智能体研发工作站，致力于协助企业实现Agent从设计开发、性能测试、效果评估到正式上线的完整生命周期管理。该平台将知识库、外部数据源、调用工具、业务技能与上下文记忆等核心资源进行统一纳管，支持角色设定、提示
太震撼了！史上最灵巧机械手诞生，肌腱驱动，速度超越人类，首次实现触觉反馈
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AI重塑新人成长路径：企业如何高效培养未来人才
前三篇，我们谈了三笔账。第一，AI时代，企业为什么越来越偏好成熟人才？第二，当AI可以完成很多基础工作，新人为什么看起来越来越“不划算”？第三，新人短期看是成本，长期为什么仍然是组织能力的种子？昨天我们特别谈到一个判断：新人短期看是成本，长期看是组织能力的种子。但这并不意味着企业应该回到过去，继续按原来的方式培养新人。现实更复杂。AI已经改变了基础任务的成本结构，企业也面临增长放缓、利润承压、降本增效和效率提升的多重压力。所以，真正的问题不是简单地说“要投”或“不投”。而是：企业如何既不因为短期效率压力放
新闽江网 | 人工智能迈入 “真实世界 AI” 新纪元
新闽江网 | 人工智能迈入 “真实世界 AI” 新纪元在六月末于大连举办的夏季达沃斯论坛上，全球人工智能与机器人领域的领军人物齐聚，探讨 AI 的现状与未来趋势。深圳数经院 AI 经济研究中心联席主任王捷提出新观点：AI 行业在历经内容生成、逻辑推理、自主行动三个阶段后，即将进入“真实世界 AI”新周期，产业链需提前布局以适应这一技术变革。目前行业正处于 AI 落地现实的紧要关头。过去几年，AI 已掌握内容生成、逻辑推理及自主执行工具的能力。下一阶段的评判标准不再局限于模型在屏幕上输出优质回答，更核心的是
AI产品纷纷聚焦"循环"：智能体Loop究竟是什么？
比特原点 · AI Agent / 智能体 / 工程化大模型刚兴起时，大家关注的是"它能否给出答案"。到了智能体时代，真正关键的问题变成了：它能否自主查看结果、调整计划、运用工具、重新尝试，并且准确判断何时该终止。过去一年，"智能体"这个词被提及得过于频繁。各类产品都声称自己是Agent，各类框架都在讨论Agent，各类演示都在暗示：未来只需说一句话，AI就能帮你完成所有事情。但剥去宣传的外衣，智能体最核心的东西并没有那么神秘。它不是一个更擅长对话的机器人。它也不是一个套了系统提示词的问答界面。它真正新增
欧盟烟草征询惊现AI造假：荷兰七成意见系机器代写
欧盟烟草法规征询风波曝光荷兰超七成意见由AI伪造公众意见遭系统操控▌事件曝光：荷兰民众征询意见，多数为AI虚假生成据nltimes.nl消息，据荷兰广播公司（NOS）与Pointer联合调查，欧盟收紧烟草新规的公众征询中，荷兰近四分之三的反馈内容完全由人工智能撰写，伪装成普通民众个人意见提交。绝大多数虚假反馈可溯源至烟草巨头菲利普莫里斯国际公司（Philip Morris International）的AI工具，荷兰语反馈中，九成内容均源自该系统，目前工具已下架。