实用！整理一本可复用的《经管社科AI工作流手册》，让AI深度嵌入科研全流程
继前期推出的《经管科研AI提示词库手册》、《经管社科论文AI复现手册》以及《面向Agent时代的因果推断方法手册》之后此次，我们又精心编制了一本极具实操价值的《经管社科AI工作流手册》。该手册系统讲解了如何将AI稳妥嵌入经管等社会科学领域的完整科研操作流程。目前市面上讲解提示词的素材已不胜枚举，但真正匮乏的，是一套能够将各类技巧有效串联、持续运转的系统化工作流。本手册把一项研究从最初的模糊设想推演至最终投稿发表，细致拆解为六个首尾相接的阶段，并在每个阶段中清晰交代研究者与AI各自承担何种任务、应选用哪些工
AI 试点的最大隐患,不是效果不佳,而是错误结论被坐实
AI 与组织 · 第 04 篇本文从一个七人团队和两个小团队的实践出发，探讨：试点得出结果之后，我们究竟能证明些什么？预计阅读 11 分钟共 4 个部分如果你现在只有一分钟如果暂时没有完整时间，可以先看一分钟摘要和章节地图，再回到你最近一次试点的汇报里找找“事实”和“解读”有没有混在一起。这篇文章会依次讨论一、我原本把几件不同的事混在了一起使用增加、产出更好和 AI 起效，为什么不能直接串成同一个结论？区分实际观察到的事实与尚未验证的因果联系。二、如果重新开始，我会先把这次实践要解答的问题写清楚一个试点怎
AI终极形态的多维推演
AI终极形态的多维推演——从统计拟合、因果突破到情理交融的碳硅共生完整智能摘要当今人类文明正步入全科技范式竞合、生产关系革新、人机文明重构的三重历史性拐点。人工智能已超越单纯的算力工具升级范畴，演变为重塑文明底层架构、改写社会生产模式、左右人类文明走向的核心要素。全球AI发展已然分化为西方资本异化路线与东方人本共生路线两大对立的文明范式。二者的角力本质，乃是资本主义私有制生产关系与社会主义共同体生产关系、原子化个体理性与整体辩证思维、技术扩张逻辑与人的解放逻辑的根本碰撞。现有的人工智能已经历两代范式变迁：
AI大模型智能体重构因果推断新范式！
2026年2月，来自苏黎世大学的经济学教授、前《经济学季刊》（QJE）副主编David Yanagizawa-Drott公布了一段演示视频——借助Claude Code，他在短短6小时以内的人机交互中，便产出了一份结构完备、篇幅达53页的宏观经济学研究论文。由Yanagizawa-Drott联合牵头的APE Project（自主政策评估项目）已通过自动化方式批量产出数百篇学术论文。该项目甚至别出心裁地举办了一场人机对决——让AI生成的初稿与《美国经济评论》（AER）等顶级期刊即将刊发的人类学者作品展开自动
人工智能三大疑问
一、生成式大模型（Generative LLM）是走向通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的正确且唯一的路径吗？很可能并非如此。截至目前，生成式大模型的基本原理，是通过特定算法搜索大量语料，然后依据概率学规则，对用户提出的具体问题给出系统认为合适的答复，并根据用户反馈进行调整。生成式大模型缺乏人类的独立思考和推理能力，大家看到的所谓“深度思考”的推理过程，其实仍是算法预设的。这带来了三个结果：其一，生成式大模型不具备真正的因果推断能力，它对特定问题的回答只
统计学：AI背后的隐形引擎
随着人工智能的迅猛崛起，统计学和数据科学将走向何方？近期，第四届统计与数据科学联合大会在贵阳拉开帷幕。为期三天的会议汇聚了来自全球20多个国家和地区的2000名代表，包括4名中美院士，共举办了6场顶尖报告和700多场专题研讨。与会者达成共识：统计学非但不会被AI取代，反将成为其不可或缺的“底层逻辑”。 中科院院士陈松蹊表示，统计学为AI提供了算法基础和数据智慧。若缺乏统计支撑，AI的可靠性、适用性和可信度将大幅下降。更为关键的是，统计学推动AI走向“绿色”——通过结合深度学习与统计分析，优化前端抽样与降维
人工智能与通用智能：一场深度思想碰撞
近期持续与你探讨AI相关话题，一直是我发问你作答。我逐渐意识到，由于我认知的局限性，所提问题必然受限于我的知识储备，这在某种程度上也制约了我们对话的广度与深度。今天能否换个方式，由你来提问，我来作答或反问，核心议题是帮助我厘清当前以信息处理为核心的AI与未来能在物理世界中自主行动的AI（即通用AI、世界模型等）之间的差异。请不要一开始就展开详述，请你以提问的方式开启，了解我的兴趣点后再做引导和解释，逐步深入，每次回答尽量控制在百字左右。这个提议我很欣赏。事实上，我觉得这比单纯讲解更有效。因为你的特质不是缺
因果智能新突破：中数睿智发布产业落地技术白皮书 | AI从关联认知迈向因果理解
7月17日，在上海举行的2026世界人工智能大会（WAIC 2026）期间，中数睿智正式发布《因果世界模型技术体系蓝皮书》（以下简称《蓝皮书》）。当行业仍在围绕大模型参数规模与生成能力展开激烈竞争时，中数睿智选择从人工智能三十年技术演进与产业痛点出发，深入剖析当前AI"广泛应用却难以触及核心业务"的认知断层，并提出从"拟合相关性"向"理解因果性"跨越的解决方案。作为国内首部系统阐述因果世界模型产业落地路径的技术文献，这份成果并非纯理论研究的产物，而是源于800余个高价值业务场景的实战积累以及35个企业客户
对人工智能发展路径的深度思索
1. 人工智能缺乏对世界的真正认知 近期AI领域热议一个概念——“本体论”。其核心观点是，AI面临的困境并非数据匮乏，而是无法领悟数据蕴含的意义及数据间的相互联系。在我看来，根本原因在于AI尚未深度把握这个世界，它掌握的是语言的统计模式，而非现实的因果逻辑。 2. 为何AI难以理解现实？ 人们常说人才是首要驱动力。而企业对人才的衡量标准，不仅涵盖其知识储备，更重视其处世之道与解难能力。这是因为，每个人都怀有对世界的独到见解，过往的经历、见闻、学识与实践，会凝结成一个人的性情、品格和思维方式。而AI当前能够
智澄AI胡鲁辉：世界模型如何重塑物理智能未来
关注我们 获取更多资讯当前行业已明确形成三大底层范式与多元工程路径：空间感知、JEPA驱动的物理世界模型、统一基座VLA+构成核心技术架构；纯VLA、虚实仿真、大小脑解耦等方案，则是基于产业落地需求演化出的补充形态。各类路径虽侧重点不同，本质皆在探索AI感知物理空间、理解运行规律、实现具身交互的可行路径。国内自研世界模型的代表企业智澄AI，长期聚焦JEPA体系，构建了从空间感知、规律建模到具身执行的全栈技术闭环。本期围绕“感知-理解-决策-执行”核心逻辑，从技术理念、产业格局、工程实践、商业落地及行业展望
AI日报：两百余学者联署警告AI冲击经济,模型调度与智能体支付成新焦点
今日AI技术发展呈现新格局，从模型性能竞争逐步延伸至经济影响、模型调度、智能体交易基础设施、机制可解释性以及安全组织治理等多个维度。超过200名科研人员与经济学家联合发声，敦促相关部门尽快构建应对AI就业冲击与经济变革的政策框架；开源项目ACRouter致力于让编程智能体能够依据任务特性、历史反馈及成本因素动态选择最优模型；three.ws则将三维形象、MCP工具与按次计费钱包融合为智能体经济的基础设施。与此同时，J-lens等机制可解释工具正从"识别相关词汇"向"因果干预"方向演进，OpenAI对安全与
AI浪潮下产品经理的内修之道：向内探寻，沉淀直觉
"杭州 雨天 公交 Fine乐团。"--产品小登—「杭州植物园」游客稀少春季繁花似锦，夏季古木参天，秋季丹枫染林，冬季寒梅傲立越过此门，前路分岔可决意登顶北高峰亦可驻足观赏竹林从南至北 或由北向南，满眼皆是苍翠的绿意人迹罕至，可于石凳上静坐冥想无人叨扰—长久以来我坚信，直觉绝非凭空臆断，直觉是躯体先于意识给出解答初高中阶段，当数学题积累到一定量级，对于多数中等偏下的题型，躯体会比大脑更快锁定答案，随后只需借助排除法与验算来确认直觉的可靠度，这能极大提高解题效率，无需每题都从零推演这便是类似「精炼」的理念当
AI赋能个性化营养：从数据到精准饮食
"一刀切"的饮食建议已不合时宜：我们常听说"每天一苹果"有益健康，但现实中，相同食物对不同人带来的生理反应可能截然不同。有人喝牛奶腹泻，有人吃米饭血糖飙升远超他人。数据过于复杂：个人营养状态不仅取决于摄入食物，更受基因、肠道菌群、生活习惯与环境等多重因素交织影响。这些数据量大、碎片化且高度关联，传统方法难以有效解析。AI的潜力所在：人工智能，尤其是机器学习，擅长从海量复杂数据中挖掘隐藏规律。科学家正尝试整合多源信息，为每个人构建专属饮食方案。文章将当前精准营养中的AI技术比作一个工具箱，各工具各有所长：传
视频模型学会穿墙术?蚂蚁开源具身智能视频底座:画面精美还不够,还得懂物理因果
当你让视频模型生成"往杯子里倒水"的场景，效果细腻到无可挑剔：水流的光泽、玻璃的折射、光影的层次，全都恰到好处，仿佛请来了一流灯光师亲自操刀。结果水直接穿透了玻璃杯壁，扬长而去，一滴都没留下。动作干脆利落，毫无违和感，液体仿佛拿到了穿墙特批。这类翻车，2026年一批主流视频生成模型几乎无一幸免。画面精美到能以假乱真，物理逻辑却连半秒都经不起推敲。科技账号AI Frontliner把这段对比发到了X上，配文判断很直接："It looks perfect and the physics is nonsense
AI赋能经管实证研究训练营
Python编程、AI基础与智能体实证研究本文由 CoPaper.AI 团队出品。CoPaper.AI 致力于用 AI 助力社科研究，让因果推断触手可及。扫码即可进入社区在正式暑期训练营之前，我们已成功举办多期付费系列课程，帮助研究者快速了解AI工具的基本概念和应用场景。每期课程均涵盖以下核心内容，暑期班报名学员赠送任意一期课程回放。主讲人：Bryce Wang探讨AI（ChatGPT、Claude Code、DeepSeek）兴起后对计量经济学与实证研究的冲击——AI已能自主选题并完成部分实证论文，甚至