AI更需要被“经营”
多数企业并不是在做AI项目的长期运作，而是把AI当成一套软件买回去：装上、跑通、等它“出活”。可等真正上线才发现，它更像一名聪明却有些迷茫的新员工——能力不差，但不知道到底该往哪里用力。真正的症结并不在AI本身，而在于组织从来没有认真想过：AI到底要怎样去运营？在引入AI之后，有个关键问题往往被轻轻带过：究竟由谁来确保它能长期保持好用？不是IT部门，也不是算法团队，而是站在业务一线的人——谁来持续盯进展、喂入合适的内容、发现偏差并纠正，让它越来越贴合这家公司？可大多数企业对这个答案保持沉默。AI用得越好的
前大模型从业者：中美AI差距或仍在拉大
内容摘要：前字节跳动工程师、北京大学教授张池指出，中美在人工智能上的差距不仅没有收窄，反而可能进一步扩大。国内大模型过度投入“刷榜”和高分竞赛，真实落地效果却不理想；同时，训练数据质量不足、迭代周期比美国慢2到4倍、用户付费意愿偏弱，共同形成了不利循环。至于一些美国名人所谓“中国正迅速追上”的说法，或许更像是美国企业界释放出的“烟幕”。尽管外界普遍认为我们在人工智能领域正逐步逼近美国，部分方向甚至已经占优，但一位前字节跳动工程师却认为，真实情况是双方差距还在继续拉开。周末，北京大学助理教授、研究科学家张池
AI狂飙下的驾驭之道
面对AI技术“狂飙”带来的产业变化与从业者压力，三位资深专家王立杰、陈霁（云层）、董越老师，与主持人王婧一起讨论了在AI时代，怎样把这股强大的技术力量转化为“可控、可持续、可交付的生产力”。1. 研发效率的“冰山理论”与瓶颈编码提速的边界：王老师指出，AI主要提升的是从意图到代码的生成效率，但这只是“冰山之上”的30%。水面之下的70%包括需求澄清、架构设计以及价值验证，这些隐性工作并不会因为AI介入而减少。系统性风险上升：虽然个人写代码的速度变快了，但也可能带来团队知识变弱、代码风格不一致以及技术债不断
黄河交院人工智能学院举办新学期学生座谈会
点击上方蓝字关注我们为搭建高效的师生交流桥梁，精准掌握学生思想动向与实际诉求，黄河交通学院人工智能学院于4月23日召开了2025-2026学年第二学期学生座谈会。副院长高继梅，物联网工程系、大数据科学系、计算机科学系及智能科学系主任杜芳芳、胡舒淋、张亚须、倪龙飞，以及教科办全体人员悉数出席，各年级共二十多名学生代表参加了此次会议。会上，高继梅指出，此次座谈会的核心在于构建常态化的师生对话机制，深入探究同学们在学习生活中遭遇的真实难题。她号召各位代表针对学科竞赛、课程选课、考试安排、学分认定、毕业实习设计、
AI系统或加剧文化同质化风险
中国社会科学报综合报道随着大语言模型的流行，全球数亿用户每天都在使用这类人工智能系统。许多人认为这些系统仅起辅助作用，但美国南加州大学多恩西夫分校的研究人员警告，这些AI系统可能正在不知不觉中改变人们的沟通方式、思维模式，甚至文化身份——这一趋势被称作“文化同质化”。研究人员指出，像ChatGPT、Claude和Gemini这样的大语言模型，正逐步引导人们采用相似的表达和推理模式。它们不仅反映文化，更在主动重塑文化：定义何为“得体”、何为“明确”，甚至何为“标准答案”。研究发现，当前主流AI系统通常倾向于
AI为何让我彻夜难眠
近来，AI开始悄然影响我的睡眠质量。每当它为我节省出时间，我的大脑便会自动追加新目标，追逐新成果，导致夜晚愈发亢奋，如同赌场中赢钱后不愿离席的赌徒。它所强化的不仅是个人能力，更包括即时反馈：付出与收获之间的间隔被极度缩短，从构思到成品往往只需数十分钟或数小时。未尽事宜：总觉得离完美仅一步之遥，总想立刻再改进一番。自我拓展冲动：借助AI完成了这件事，便想能否再拓展那件事，构建新系统，开辟新路径，甚至全面升级人生……任何让“下一步”变得无比顺畅、让反馈极为迅捷、让界限极为模糊的设计，都会将人拽入过度投入的漩涡
Pixel手机三月更新致耗电异常，谷歌确认并着手解决
根据Android Authority等科技媒体报道，近期谷歌Pixel系列手机用户在安装三月份系统更新后，普遍反馈设备电池续航能力显著降低。 Reddit等社区的用户讨论指出，许多人在更新后遭遇续航“急剧下跌”，即便开启省电模式或调整其他设置，改善效果也微乎其微；另有用户反映，即使后续安装了四月份的更新补丁，问题仍未解决，甚至出现半天就需要充电的情况。 针对此情况，谷歌已在官方的Issue Tracker问题追踪平台上承认该问题的存在，并将其列为P1（最高）优先级。相关报告分析，部分设备在更新后可能无法
智能绩效革命：2026年HR转型五大方向
2025年以来，全球顶尖科技公司正推行同一项举措：把AI应用能力列入员工考核标准。摩根大通向6.5万名工程师传递明确信息——拒绝AI或影响绩效评定；谷歌已将AI技能要求延伸至非技术职位；微软则上线AI应用排名系统。这一系列动作揭示了一个不可阻挡的潮流：绩效管理正迎来AI引发的深度革新。Betterworks 2026年调研显示，88%的人力资源高管认同AI已革新评估模式，然而仅8%的员工认为企业明确传递了AI战略方向。认知鸿沟为何如此巨大？AI与绩效管理融合，应如何有效实施？观察市场数据可见：2025年全
AI时代普通人的最优学习法：即时学习模式
过去一年，AI的迭代速度令人目不暇接。每当新模型发布或新概念兴起，总让人产生追赶的冲动。这种追逐逐渐演变为一种不安——是否已落伍？是否该掌握这项新技术？是否该尝试那个新工具？说实话，这种紧迫感我感同身受。我在人工智能领域已深耕三载，每日面对层出不穷的模型、工具与功能，声称毫无压力纯属虚伪。然而长期处于这种状态，不禁令人深思：我们追逐这些新事物，究竟目的何在？是为了不被时代抛弃？是为了彰显自己的博学？还是为了解决实际难题？想通这一点后，我悟出了一个道理。多数人掌握AI的方法存在误区。具体而言。传统的学习模式
AI驾驭工程：构建可信智能开发体系
你是否也有类似的困扰？借助AI编写代码体验流畅，但将其投入实际应用时却充满担忧。AI产出的代码看似完美，实际运行却频频出错；AI生成的测试用例覆盖广泛，却遗漏了关键场景；AI协助完成了开发，部署时依然让人忐忑不安。这些现象背后折射出一个核心难题：AI具备强大智能，却缺乏"稳定性"。近期，AI领域悄然兴起一个新理念——Harness Engineering（常被译为"驾驭工程"或"管控工程"）。它致力于解决：如何使AI在软件开发中真正值得信赖？接下来，让我们深入探讨这一前沿方向。谈到AI编程，多数人首先联想
AI赋能服装产业新变革
破解痛点：拍摄耗时长、试款投入大。实现收益：迅速获取市场反响，削减试错开支。破解痛点：修图耗时、图质欠佳。实现收益：高效产出精品图像，增强品牌格调。破解痛点：拍摄繁琐、图像不够专业。实现收益：提高电商发布速度，改善用户感受。破解痛点：设计费用高、上线时间久。实现收益：迅速实现产品呈现，压缩运营开销。破解痛点：改款效率差、研发耗时久。实现收益：敏捷优化方案，迎合市场变化。破解痛点：更新迟缓、拍摄开支大。实现收益：加速品类扩充，增强竞争优势。AI应用不单是科技革新，更源于对服饰从业者的深度理解。协助企业压缩开
AI激活个人效能却难推动企业前行？破解困局的核心在于组织重塑
当下每个人的电脑里都装载着各类AI助手：编程有智能助手，写作有语言模型，制作演示文稿有高效工具。人人都感觉工作效率提升了数倍。然而翻开财务报表，企业真的因此变得更强了吗？事实并非如此。甚至不少团队的产出反而下滑，AI让个人变得更强大，却为何无法带动整个公司前进？这令人困惑，那些倍增的生产力究竟流向何处？篇章一历史总在不断重演回溯至19世纪90年代，电力开始广泛应用。新英格兰地区的纺织厂迫不及待地将蒸汽机替换为电动机。技术虽更先进，但结果如何？整整三十年间，产量几乎停滞不前。原因何在？因为技术革新了，组织架
AI智慧体育：激活学生健康内驱力，筑牢主体责任意识
引言：中国教育科学研究院专家于素梅曾深刻揭示了当前学生体质健康促进工作的核心困境：即便政策密集出台、各方协同发力，但“体重超标”、“视力不良”等问题依然严峻。核心症结在于，我们过分倚重外部力量驱动，却忽略了培育学生作为“健康首要担当者”的自主意识。当学生潜意识里把健康归为校方或家长的责任范畴时，一切强制性的训练都可能沦为走过场，催生“敷衍型锻炼”现象。要打破这一僵局，核心在于推动教育模式的深层变革——由“外在推动”向“内在驱动”转型。而以康韵健硕等平台为载体的智能体育解决方案，正是推动这一转型、全方位助力
对AI说谢谢的惊人代价
这晚，你结束了与AI的对话下意识道了声谢刷起社交软件网友都在提醒你核心原因很简单：那就是耗电又费水！你平时听人说谢谢回应轻松心情好可是对AI而言每一句“谢谢”都被视作一条指令需要消耗算力处理虽然一句耗电不多但如果累积成几十亿句呢？简单算笔账：更何况除了耗电还得费水发电、服务器冷却都离不开水美国加州大学河滨分校的研究显示据OpenAI CEO透露处理“谢谢”“请”这类礼貌用语已耗费上千万美元为了节约资源众人才呼吁别对AI说谢谢不过机智的朋友可能要问：既然回应消耗算力首先得明白谷歌科学家Murray Shan
【信息化工作】数据驱动 精准诊断——人工智能助力课堂教学培训
智教融合 精准反馈AI赋能教学应用培训为深入贯彻落实国家“人工智能+教育”行动计划，积极推动人工智能技术与教育教学深度融合，4月14日下午，密山市蓝天实验学校举办了“AI赋能教学”应用培训活动。全校专任教师齐聚一堂，共同学习人工智能技术在课堂教学中的创新应用，为学校数字化转型注入新动能。Part.01专家讲解培训中，主讲专家围绕AI技术在教育教学中的应用价值展开系统讲解，深入阐释了AI技术在教学设计、课堂互动、教学反思等多个场景的应用路径。全校教师以饱满的学习热情参与此次研修，在专家指导下认真钻研人工智能