AI使用指南：多数人卡在第一步，不是技术问题，而是不知道让AI做什么
核心关键词：AI应用、AI能做什么、AI使用场景、AI落地"AI到底能干什么？"这个问题被问及的频率，远远超过了"AI怎么用"。很多人下载了DeepSeek、Kimi、豆包，兴致勃勃地打开对话框，盯着光标发呆几分钟，然后默默关掉了页面。不是AI不好用，而是不知道让AI做什么。我在观察大量公开AI使用案例时发现，绝大多数人不是被技术门槛难住，而是被"任务识别"门槛难住。换句话说，AI应用的第一步，不是学会提问，而是发现哪些任务值得交给AI。这篇文章给你一个判断
AI重塑学习：从效率提升到方式变革
AI真正带来的转变，并非单纯提升学习效率，而是彻底改变了学习模式。许多人以为AI的最大贡献在于编写代码、撰写文章或制作演示文稿。然而，过去几个月的体验让我意识到，变化的核心不在于效率，而在于学习过程的革新。以往，掌握一项新技能通常需要阅读书籍、观看视频、整理笔记，随后才开始动手实践。尽管知识获取变得愈发便捷，但最大的障碍始终存在：你无法确定自己是否真正领会了内容。AI出现后，我发现学习变成了一个持续迭代的闭环系统。① 设定明确目标不要问：“我该学什么？”而要问：“我想解决哪些问题？”目标越具体，学习效果越
AI转型总失败？3招让业务真正用起来
“我们买了最贵的AI工具，但员工还在用Excel做报表。” “花了半年训练模型，上线后发现业务根本不需要。” “AI团队和业务部门互相甩锅，最后项目烂尾。”这些场景正在全球企业中重复上演。Gartner数据显示，仅12%的企业能将AI投入转化为实际业务价值，其余88%要么停留在试点阶段，要么因成本过高被迫放弃。问题出在哪里？答案藏在三个关键矛盾中：技术理想与业务现实的割裂、组织惯性对新工具的排斥、短期投入与长期价值的错配。本文将拆解3家企业的转型实战，提炼出可复制的转型框架。某零售巨头曾设立“AI创新中心
AI泡沫是智能飞轮？从投机增长到资本跃迁
最近读到MIT经济学家Ricardo Caballero的新论文《投机增长与AI"泡沫"》，看完不禁拍案——这老头，真有洞见。https://news.qq.com/rain/a/20260613A031ZN00他核心观点很简单：别纠结AI是不是泡沫，该问的是，这个泡沫能不能把未来的基本面给撬出来。这话听着绕，道理其实直白。传统金融逻辑像算铜精矿品位：企业价值取决于未来现金流，折现后就是股价。价格远超基本面？那就是泡沫，迟早崩盘，价值回归。DCF、价值投资、有效市场理论都信这套，满街分析师
利用AI开启赚钱之路
想借助AI获利，却不清楚自己该做什么，不明白从何处入手，不确定自己具备哪些能力，该如何应对？ 打破僵局的最优途径，就是从攻克一个问题起步，这个问题可以源于自身，也可以来自他人评论区的内容。 赚钱的核心本质在于解决问题，先着手去解决问题，这就好比你想知晓山背后的景象，那就先奋力登上那座山，等你成功登顶，便能拓宽视野，从而发现更多有待解决的问题，也就能攻克更多的难题。 这样做还具备一个显著优势，那就是能够迅速获得反馈，不少人付出了努力，可最终半途而废，根源就在于缺乏反馈。 遇到问题不知如何解决时，可以向AI求
启动 AI 辅助选品探索
从今天起，我打算让 Codex 承担选品任务。此前已有部分环节顺利跑通：向 Codex 提供链接，由其下载产品信息；随后完成商品录入；最终将商品推送至店铺上线。目前亟待完善的，正是核心环节：AI 选品。我的思路并非全权交由 AI 决断，而是采取人机协作模式。由人先行设定明确准则与方向，AI 依据这些条件进行大规模筛选与过滤，进而锁定最契合需求、最具适配性的产品。补足这一环后，整条"选品 -> 上架"链路便告完整。更具价值的在于后续的数据反馈机制：AI 在运营店铺过程中会积累店铺数据，乃至行业层面数据；这些
AI 也得有“米”下锅
周围同事似乎一夜之间都精通 AI，唯独你还在原地踏步——别担心，你并不孤单。更令人焦虑的是：或许你并非不懂 AI，而是你身处的环境，压根就不允许 AI 施展拳脚。一最近我察觉，办公室里突然涌现出一批“新物种”。他们同样打卡、参会、在食堂就餐。可一旦开口，仿佛来自另一个维度。Cursor、Prompt、RAG、Agent、工作流……这些术语被他们提及得如同点餐般流畅。而我坐在一旁，表面附和，内心却在疯狂检索：Skills……难道和“技能”有些许关联？二身为传统行业的手艺人，我曾自持几分职业傲气。我们推崇设计
AI转型投入无果？四策破解90%弯路
点击蓝字，关注我们企业AI转型，投入了却未见成效？四大破局策略助你规避九成弯路！企业AI生态体系的重塑中关村科学城“科创人才”夜校——企业家大讲堂渴望应用AI，却担忧资金浪费无回报？引入大模型后，却发现其无法理解核心业务逻辑？无需焦虑。6月17日，在中关村科学城党群服务中心，中关村科学城夜校“企业家大讲堂”揭晓了答案。现场座无虚席，线上参与人数突破一万。作为港股“企业大模型第一股”的滴普科技创始人、董事会主席、执行董事兼CEO，赵杰辉精准剖析了企业AI落地面临的三大“障碍”。——三大障碍01FUTURET
OpenAI组建团队彻查Codex额度异常流失事件
OpenAI已组建专项调查队伍，紧急应对近期众多用户反映的Codex额度消耗异常加快状况。 自上星期起，多位ChatGPT付费会员反馈Codex周限额在几乎未动用的情况下出现非正常快速下滑，部分用户的额度在一天内从96%骤跌至0%。Codex产品主管Tibo Sottiaux确认，团队已于上周日紧急启动作战室检视系统记录，并执行了第二次全体用户硬性重置。 此前，OpenAI在6月27日进行的首轮重置未能化解该难题。有用户反映称，在手动重置额度后仅36小时内，限额再度下滑了75%。独立开发者nicdunz指
AI办公高效指南：这样用才真正省力
AI已成为职场得力帮手，其价值可从两方面把握：一是它当前能实现的功能，二是如何让它真正契合你的工作节奏。1. 将AI视为"初级执行者"而非"决策者"❌ 错误提问："帮我写一份完美的方案"✅ 正确提问："帮我列一个市场推广方案的框架，包含5个核心模块，每个模块写2-3条具体行动点"原理：AI擅长生成初稿与结构，你负责审核、优化与最终定稿。2. 学会"提供上下文"AI不了解你的身份、行业或偏好，信息越具体，输出越精准。3. 通过对
人工智能就业影响的比较政治经济学透视
摘要当下围绕人工智能与就业的探讨，往往在两种极端观点间徘徊：一种断言AI会即刻引发大规模失业浪潮，另一种则声称只要宏观失业率平稳，AI的就业冲击就被高估了。本文主张，这两种看法均失之偏颇。目前AI对就业的冲击并未主要体现为整体失业率的飙升，而是表现为年轻群体求职困难、毕业生入职通道收窄、初级白领岗位门槛抬高、中间执行层被迫转型或内卷降级，以及收入预期下滑引发的消费萎缩。同时，纺织、制衣、餐饮、零售、物流、家政、看护、建筑、轻工、电子装配等劳动力密集型产业眼下遭遇的核心压力，并非AI的直接取代，而是全球经济
AI驱动业务新范式
AI驱动业务新范式 第一，有真实业务支撑 懂行业、有整套解决方案，AI形成业务能力增强器。有真实的业务场景、真实的客户、真实的数据。模型越强产品越好用。 第二，形成完整数据链路 在真实业务中跑着，每天都在沉淀数据：企业库存变化、销售记录、客户偏好、历史合同、风险规则、审批流程等等。用这些数据训练、微调、优化自己的AI，形成反馈闭环，越用越聪明，越用越懂行业。私有业务数据形成“数据飞轮”护城河。 第三，真正具备工程能力Agent 一个靠谱的Agent应用需要：任务拆解能力、子任务调度、执行监督、错误恢复、结
岚图卢放专访：重视用户诉求，冬季模式研发已启动
专题：2026第十七届夏季达沃斯论坛 6月24日新闻，世界经济论坛第十七届新领军者年会（2026大连夏季达沃斯论坛）在大连拉开帷幕。会议期间，新浪科技对岚图汽车董事长、党委书记卢放进行了专访。 谈及与用户的沟通交流，卢放坦言，自己活跃于多个社交平台，包括微博、视频号、头条号等，基本保持每日浏览的习惯，“也会在其他社交平台搜索岚图产品的相关信息，用户有称赞的，也有批评指正的，我们都会认真收集，并据此进行改进。” 卢放分享了一个近期发生的实例。他提到，今早看到一条动态，反映岚图知音的安全带固定钢丝略显单薄，实
AI越用越笨？错不在模型，你不懂如何‘驯化’
上周与一位从事咨询行业的朋友小聚，他的一句话令我深思许久。“你知道吗，我使用ChatGPT两年了，它至今不知道我的公司名称。”我回应道，因为你从未在指令中提及。他反驳说，若每次对话开头都要重复“我是管理咨询合伙人，专注消费品，年营收三千万”等背景，岂非浪费时间？我指出，如今许多AI工具具备记忆功能，只需告知一次即可。此外，你是否有个人风格偏好？面对AI的产出，你是微调后直接使用，还是必须大幅重构？他稍作停顿，答道：“我通常都要大改，且改完也不告知具体错在哪。”我直言，症结已现。你使用AI两年，实则仅将其视
雀巢AI致电狂飙4倍转化：赢在让受众主动开口
近期京东KA部门携手雀巢斩获了一项IAI奖项。该策划的关键非常清晰——雀巢正式宣布侯明昊成为品牌代言人。按惯用套路，发个微博、发几组海报、投一轮开屏，此事便告一段落。然而他们偏不这么干。他们安排侯明昊给拥趸“拨了通电话”。结局：活动转化率高达6.34%，而行业均值仅在1.2-1.5%之间——超出了400%。在微博与小红书平台上，粉丝纷纷主动分享“接到爱豆来电”的截图，UGC裂变传播了一波又一波。如何实现的？三个步骤。每一步你皆可照搬。旧式明星宣发套路：开屏推广、信息流、KOL海量分发。看到的人多，精准的人