AI回复像拆盲盒？掌握生成原理就能稳住
你在用AI的时候，有没有冒出过这样的疑问：为什么有时它给出的回答又准又精彩？为什么有时却像是在“正确”地胡说？聊天窗口后面，究竟在不停运转着什么流程？这篇文章想带你一段路，用一个形象比喻把AI大模型讲清楚。等你下次再跟AI聊，就知道怎么把它用对，不必再像拆盲盒那样碰运气。01 一句话介绍假设你手里有一台机器，它最擅长的只有一件事：接龙。你说一句，它就接下一句。理解AI大模型，我们同样从这一步开始：把它当作一台超强的“词语接龙器”。02 一个比喻：词语接龙机器想让这台机器读得懂人话、能答题、还能帮你把事办成
AI算力与金融营销：泡沫下的双向奔赴
当算力被资本塑造成“必涨神话”，金融营销则为其注入了源源不断的“信仰资金”。这两股看似无关的热潮，实则共享着同一套叙事逻辑。四月的资本市场呈现出极端的割裂景象：一方面，光模块、AI芯片在“市梦率”的驱动下狂欢；另一方面，央行等八部门雷霆万钧地整治金融网络营销乱象。这并非巧合，AI算力的资本泡沫与金融营销的流量狂欢，本质上是一场相互促进的共谋——算力提供了诱人的故事素材，而营销则负责将这个故事兜售给每一位散户。AI算力的基本面是真实的，但资本市场的定价已明显“脱轨”。1. 真实的“算力通胀”国家数据局公布的
AI泡沫预警
AI泡沫终会消散，万事都有周转的规律。AI泡沫终会消散，万事都有周转的规律：资本热潮过后，迎来冷静的回归从 2023 年大模型被称作“元年”，点燃全球科技关注，到 2024 年 AI 概念股接连暴涨、创业公司估值随之攀升，再到如今热度退去、资金撤离、同类项目陆续出局，AI 产业正用一轮轮变化验证资本市场最朴素的规律：万物皆周期。没有任何赛道能永远停留在繁荣里，AI 泡沫终将走向破裂的结局。一、失序的 AI 热席：泡沫缘何被吹起？近两年里，AI 无疑是资本市场最醒目的浪潮。上层是科技巨头投入千亿资金布局大模
两公司董事长疑涉美性侵案，闪辞后扬言一年回归
登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级来源：光眼财经继京东创始人刘强东在美国遭遇性侵指控后，中国企业家似乎仍未吸取教训。尽管西方文化，尤其是派对文化相对开放，但对女性的保护和界限感同样明确。试图以此为借口或依赖酒精来开脱，往往难以奏效，反而可能陷入困境。4月20日，中国“智度系”旗下的两家上市公司——智度股份(7.060, -0.04, -0.56%)（000676.SZ）和国光电器(11.450, -0.31, -2.64%)（002045.SZ）的董事长陆宏达，以“身体抱恙及尚有其他要务处理
支撑现代AI的十种核心算法
人工智能的发展轨迹，归根结底是一段从统计学习走向深度表征学习的数学演化史。从最初的线性映射出发，到如今具备涌现特性的巨型模型底座，若干关键算法一步步搭建起现代AI的方法论骨架。若说聊天机器人、图像生成、多模态系统与智能体应用是地基之上的可见建筑，那么真正托举这些能力的，正是一组更基础、也更值得反复咀嚼的底层算法。为了把这条演进主线讲清楚，我们将十大底层算法划分为三个阶段：传统机器学习时期、深度学习的启蒙阶段，以及当代大模型时代。第一阶段打下了统计建模、分类与规则划分的根基；中间阶段实现了表征学习与可训练深
OpenAI新图像模型横扫排行榜
情况是这样的。凌晨时分，我刷推特时被一条消息震撼到了。OpenAI推出了新一代图像生成模型，名为ChatGPT Images 2。随后我目睹它在Image Arena榜单上，一举拿下三个冠军。文生图Elo分数超出第二名242分。这个差距已不是「领先」，而是「碾压局」。我的第一反应是：这也太夸张了吧？？？紧接着，我看到了更惊人的数据。文字生成准确率高达99%，最高分辨率3840px，出图仅需3秒左右。重点是，它并非基于扩散模型。而是采用自回归架构。换言之，OpenAI将打造GPT的那套方法论，直接迁移到了图
风范股份剥离光伏业务止损，两年巨亏后回归主业
4月20日晚间，风范股份发布其2025年度财务报告。数据显示，公司全年营业收入为29.8亿元，同比下滑7.66%；归属于上市公司股东的净利润出现3.87亿元亏损，扣除非经常性损益后的净利润亏损额达4.48亿元。 报告指出，本期业绩亏损主要源于旗下子公司晶樱光电的经营亏损，以及当初收购该子公司时形成的商誉出现减值。 风范股份成立于1993年，主营业务长期围绕输变电产品。2023年，公司以9.6亿元的价格收购了晶樱光电60%的股权，由此跨界进入光伏产业。 收购完成当年，公司的营业收入与归母净利润均呈现高速增长
人工智能浪潮下，教育悄然回归本源
近期，哈佛、耶鲁等常春藤盟校陆续将部分课程的考核方式，从传统纸笔测试转向个性化对话式口试。表面看这是应对AI代写作业、代考的新招数，实则揭示了高等教育在智能时代的深层转型，也为解读国内五部门联合发布的AI教育新政提供了视角。口试复兴，实为返璞归真有人质疑这种变革，认为备考口试耗时费力，对学业繁忙的学子不够友好；支持者则强调，唯有实时问答才能激发深层思辨，且能获得导师即时指导，这种互动体验是笔试无法比拟的。看似对立的观点实则指向同一核心——时间投入的价值权衡。要理解这一转变的深层意义，需将视线投向七个世纪前
赛力斯启动A股回购计划 斥资10亿至20亿元
赛力斯（09927）发布公告称，基于对公司未来发展潜力的信心以及对公司市场价值的充分认可，贯彻落实“投资者为本”的发展理念，维护公司和股东合法权益，增强投资者信心，促进公司股票价值实现合理回归，推动公司健康可持续发展，树立公司在资本市场的良好形象，结合公司经营情况、财务状况，依据相关法律法规规定，公司拟通过集中竞价交易方式回购公司已发行的人民币普通股（A股）股票，并用于削减公司注册资本。此次回购资金规模不低于人民币10亿元（含）且不超过人民币20亿元（含），计划回购价格不超过人民币150元/股（含），回购
讨还散佚珍宝 捍卫历史公义
因战乱劫掠、非法贩运等因素，众多发展中国家的珍贵文物流散异国他乡。追讨海外遗珍既面临法律层面的重重障碍，也关乎民族尊严与外交博弈。让这些瑰宝重返故土，既是对文明主权的捍卫，也是全球社会维护历史公理的体现。如今，国际舆论在修正历史错误、促成被掠文物返还方面，正凝聚起日益广泛的道义认同与实践力量。部分国家已探索出卓有成效的运作机制，推动珍贵遗产顺利归国。 遗珍归国彰显国家守护文化遗产的坚决态度，也汇集多方力量共促历史公义 今年2月末，柬埔寨国家博物馆举办盛大典礼，迎接74件漂泊海外的高棉珍宝重返故土。这批文物
易知AI | 线性回归：医疗预测的利器
从探寻最佳直线到临床血压预测，揭开连续值预测的神秘面纱在易知AI|为何要懂AI的探讨中，我们提及了机器学习的核心能力——“预测”。那么在医疗健康场景下，当健康管理师需要估算“运动3小时能导致多少体重波动”，或者医生想预判“患者的血压会出现何种起伏”，应采用何种算法来实现精准估算呢？答案便是线性回归。作为机器学习中最基础且经典的算法，它是构建复杂预测模型的基石，凭借易懂且可解释的优势，成为医疗领域进行连续值预测的实用工具。在易知AI|未懂这两个模型，别称自己懂AI医疗：线性回归与逻辑回归全解析中已有涉及，本
AI对决AI：技术博弈还是失控隐患？
谈及"AI战胜AI"这一现象，它已非科幻小说的情节，而是当下行业的普遍现实。在信息安全、内容审核等行业，以AI制衡AI已成为标准做法：从棋类游戏到电竞领域，AI正借助自我博弈取得技术革新：正如李尚龙所言："AI能够模拟逻辑与文字，却无法取代人的生命感悟"，这一点在AI对决中依然适用：即便AI技术在可控范畴内贡献卓著，它也在暗中执行某些人类不愿目睹的行为。无论是AI内部对抗还是AI行为越界，本质上都是技术中立原则与人类价值体系之间的较量。我们必须从四个层面重新思考AI议题：应对AI所带来的机会与考验，我们需
AI测试避坑指南：拒绝炫技，回归提效本质
这是最普遍的误区。利用AI产出测试用例或编写自动化脚本，仅是AI测试最表层、最基础的应用，甚至可称作“技术门槛最低”的用法。若止步于此，你终将沦为AI的“操作工”，而非“驾驭者”，极易被更擅长运用AI的新人取代。不少同仁误以为，AI测试仅是高级测试工程师的专属，自己只会手工测试且不懂编程，根本无法掌握。大错特错。时至2026年，AI测试工具已极度成熟，90%的高频测试场景均有零代码、开箱即用的AI工具，新手无需编写任何代码，即可快速落地并提升效率。具备编程能力和大模型知识，固然能助你深化AI测试的应用，但
AI消解的是苦干落差，而非天分区别
十年前，大数据与机器学习正值风口，正如当下人人热议的AI，彼时舞台中央仍是各类编程框架与繁复的算法模型。刚踏入职场的我，还在为刚掌握的Python、R语言及算法模型略感自得之际，跟随那位极具远见、坚持终身学习的出色上司，接触到了已能自动建模、调参、反馈并持续优化的"智能系统"。这种早期经历让我在刚入行时就深刻领悟：所有能标准化的流程，皆可编码实现；所有能编码实现的，终将自动化。正因如此，即便大数据浪潮再汹涌，我似乎也本能地选择绕行——在掌握基础技术后便转向业务深耕（强烈推荐阿里出版的《大数据之路》一书）。
大模型时代的心理计算：从预训练到交互式应用的综述
人工智能与心理学的融合领域正在快速扩张，年发文量已由2000年的859篇激增至2025年的29,979篇。不过，这种迅猛发展也导致了方法论上的“碎片化”，即类似的计算技术在不同心理学分支中孤立发展。本文提出了首个系统性的分类框架，依据计算处理方式而非应用领域重构AI驱动的心理学任务，将其划分为四大类：分类、回归、结构化关系及生成交互式任务。通过对跨越预训练模型与LLM时代的300多项代表性研究进行剖析，我们探讨了计算方法如何从特定任务的特征工程演进至迁移学习及少样本自适应。此外，本文梳理了相关数据集、评估