打造AI原生产品团队：2026年第20周AI速报
导语：前阿里通义千问核心负责人林俊旸创立新实验室，寻求数亿美元融资，估值或达20亿美元（约136亿人民币）。高榕资本与红杉中国正在洽谈，但交易尚未最终敲定。这一动态引发了业界对大模型人才流动及新兴AI力量布局的密切关注。导语：Cursor CEO Michael Truell在最新演讲中指出AI编程已步入“agent时代”：企业中75%的代码由AI完全生成，30%的PR由AI端到端完成。他将软件开发划分为手工、Copilot和agent三个阶段，并通过浏览器自建实验等案例，展示了AI从辅助工具向自主协作者
EOC团队亮相AIRS-2026，共探AI遥感新未来
5月15日至17日，第三届人工智能与遥感科学交叉论坛（AIRS-2026）在长沙拉开帷幕。本次大会紧扣“AI4RS：开启智慧地球新视角”的宗旨，吸引了全国逾120所高校、科研机构及企业单位的近千名精英学者齐聚，共商AI与遥感技术融合的前沿趋势与未来蓝图。中国矿业大学计算机学院/人工智能学院EOC实验室的赵作鹏副教授率领由研究生宁茂财、李晓雨组成的科研梯队，踊跃投身于这场学术盛宴。该论坛由AIRS工作委员会、国际数字地球学会青年科学家工作委员会以及中南林业科技大学联合主办，中南林业科技大学前沿交叉学科学院与
AI 赋能电商运营，人力成本直降 50%
当下无论从事直播带货、短视频推广，还是店铺铺货、多账号管理，团队人力总是捉襟见肘，琐碎事务堆积如山，剪辑、撰写文案、复盘总结、素材整理、话术对接，每一项都极其耗费人力。许多小团队人员本就有限，终日忙于处理杂务，根本无暇专注于引流获客与盈利提升，此时若能善用 AI，定能大幅减轻负担。①最核心的应用，在于日常短视频创作平日里拍摄的大量原始素材，无需剪辑师逐帧精修，直接利用剪映即可完成，其内置全套 AI 功能，支持自动添加字幕、智能匹配卡点音乐、一键批量粗剪，仅需简单调整画面顺序，即可快速生成成品并发布，出片效
活动复盘：从闲聊伙伴到超级员工，WorkBuddy 与智启源共探 AI 提效新路径
众多企业与个人虽已涉足 AI 领域，但绝大多数人仅触及了 AI 能力的表面——局限于提问互动、日常闲聊或是生成只言片语……然而，人工智能所蕴含的真正潜能，远非如此浅显。秉持这一理念，我们策划并举办了首场 AI 专题分享会，旨在将那些能够切实落地、创造实际价值的 AI 工具与实操方法，传递给每一位到场的嘉宾。WorkBuddy 绝非寻常的对话机器人，它定位为 AI 协作者（AI Co-worker）——是一位能真刀真枪协助你处理事务、执行指令乃至交付项目的得力伙伴。它能主动深入你的代码仓库、梳理文件架构、洞
十五年转型之路：为何iBOXAI必须All in AI？韩森5月18日揭秘
从2011到2026，十五载光阴，足以令行业沧海桑田，亦能让梦想结出硕果。5月18日，iBOXAI2026新品发布会不仅是一场产品发布，更是一次关于信念、抉择与远征的深度探讨。创始人韩森将系统复盘盒子科技波澜壮阔的创业史——从首创手机POS刷卡器起家，到“支付+SaaS”服务千万商户，再到如今全面拥抱人工智能，向“AI原生应用”维度跃升。这一路，我们坚守了什么？是“利他”的初心，搭建了联结超200万服务商伙伴的共生生态；是“让企业拥有专属AI经营团队”“让开店不再困难”的使命，促使我们服务了超1000万实
AI赋能小团队：5人如何实现20人的产出效率？
团队忙得不可开交，却难以回答一个关键问题："本周实际创造了什么价值？"每个人都能列举一堆活动——拜访客户、跟进项目、召开会议。但汇总这些信息后，明显感觉效率不符预期：5人团队理应创造更多成果。两个月前，我们启动了一个创新实验：将飞书中所有可标准化流程交给AI处理，团队成员专注于关键判断和战略决策。两个月后，5人团队拜访量激增3倍，客户跟进率达到完美状态。这不是工具推销，而是我们两个月实践的真实经验总结。复盘首先从精细化数据核算开始。我要求每位成员详细记录每日工作，并进行分类：A类：必须人工
智能创业新法则：重塑组织而非堆砌工具
詹培勋 瞻行资本创始人往昔初创企业的核心筹码，无非是团队、资本、渠道与产品。如今这些依旧关键，但 AI 时代引入了新变量：谁能率先将 AI 打造为企业的操作系统，谁便能以精简团队达成过往大厂方能企及的成就。这绝非空谈概念。Claude Code 已将"编码"转化为可外包任务，具备读取库、改文件、跑测试及提交代码的能力。Google 推出 AP2 等协议，昭示 AI Agent 正从聊天工具向交易、支付及商业执行层深入。B2B 营销界亦在被 AI 重构，从内容创作、数据洞察到营销自动化与销售赋能，皆由 AI
AI Agent不缺智能，缺的是沟通渠道
一个人要管理将近十个 AI Agent。听起来很科幻——直到你意识到自己每天 70% 的时间都在复制粘贴。不是 agent 能力不足，而是它们彼此之间缺乏有效的信息传递机制。我有一个负责调研的 agent，一个负责写作的 agent。调研 agent 完成数据分析并输出了报告，但写作 agent 根本不知道报告已经出炉，用的还是三天前的旧数据，写了两千多字才发现——全部白费了。这不是 agent 本身的问题。它执行的任务完全正确。问题在于：没有人通知它新数据已经就绪。而那个"没有人"——就
AI 驱动轻创风口：低门槛个体崛起新观察
低投入、轻运营、AI 赋能这一次，或许不再是“少数人获利”，而是“大众共参与”一、为何众多普通人愿投身尝试？在传统观念中，“创业”常意味着：高成本投入高风险挑战人脉资源壁垒高但近期我们观察到一种新现象：仅需 39.9 元即可启动的项目，正吸引大批素人加入。无库存负担，无需实体店面，更不必一次性大额砸钱。小步快跑、边学边干，反而更契合普通大众。许多人将其视为副业进行试探，验证成功后，再逐步扩大团队规模。以往诸多平台常面临同一痛点：平级无收益超越即断层团队大小不一，收益分配失衡而该项目试图通过两项机制加以改善
数字赋能迎势而上，智慧生活连接万家！这场工程师盛会亮点纷呈
第六届智家工程师节5月16日，以“数字赋能迎势而上，智慧生活连接万家”为主题的华数智家工程师节在杭州拉开帷幕。来自全省各地的近300名智家工程师齐聚一堂，参与这场融合技能展示、团队竞技与人文关怀的节日盛会。华数集团领导陆政品、周海文、王明华等出席活动。华数集团党委书记、董事长陆政品在致辞中向全体一线智家工程师致以节日问候。他表示，华数首创智家工程师节，既是践行“匠心传承 服务为本”理念的重要载体，也是展现新时代广电人使命担当的生动注脚。今年围绕“数字赋能迎势而上，智慧生活连接万家”这一主题，精心策划智能工
Indaptus Therapeutics一季度亏损收窄，资金压力加剧
核心财务数据 Indaptus Therapeutics发布2026年第一季度业绩报告。本期净亏损254万美元，每股亏损0.23美元，相比去年同期453万美元亏损和每股9.11美元亏损有明显改善。亏损收窄主要得益于2025年6月实施的1:28反向股票分割带来的股份调整效应。 费用大幅削减 研发支出49万美元，同比减少82%，上年同期为281万美元，减少幅度显著。一般及行政支出167万美元，较去年略有下降。整体运营支出216万美元，比去年同期457万美元减少超50%。 现金储备告急与优先股转换 季末现金及现
AI 智能体团队如何构建高效协作闭环
然而再进一步深究，挑战便随之浮现。为何单点效率明明大幅提升，交付质量却未更稳，返工率反而攀升？本文不谈某款工具的强大之处，只聚焦一个核心议题：AI 智能体开发团队究竟该如何协作，方能真正承接住任务。近半年来，我目睹了诸多相似的场面。每当新需求涌入，初期大家往往信心满满。有人断言交给智能体即可速战速决；有人主张让其一站式搞定方案、代码与测试；更有人认为单点能力既已强悍，只需扩大规模即可。前半程的预判通常无误。症结往往爆发于后半程。毕竟真实项目绝非单步指令。需求会波动，历史遗留问题会重现，接口文档可能缺失，线
逐光前行 | AI 实验室：推动前沿技术赋能产业实战
逐光先行：数产集团AI实验室助推前沿AI深入产业核心阵地技术创新的“关键变量”正迅速转化为高质量发展的“最大增量”。有这样一支队伍，他们不沉溺于论文与模型，执着于让前沿AI从实验室迈向生产线、将代码转化为实际价值——他们就是数产集团AI实验室。这支年轻团队，刚刚斩获湖北联投“优秀技术团队”殊荣。今日，让我们共同走近这群“AI追光者”，见证他们如何以算法攻克业务难题、为产业注入动能。（该合照由AI生成）数产集团AI实验室深耕大规模人工智能与数据科学领域，技术版图涵盖机器学习、数据建模、强化学习及大模型优化等
招募令：诚邀加入“AI+法律”兴趣小组
随着人工智能技术在法律行业的深入应用（例如智能合同审核、类似案例检索、法律文书起草等），它已成为提高工作效率、扩大服务范围的关键工具。为了共同探索AI在法律实践中的应用场景、分享技术工具和实践经验，现发起组建“AI+法律”兴趣小组，诚邀对此感兴趣的同仁和朋友加入。专注于法律与AI的融合领域，通过定期学习讨论、工具试用和案例分析等方式，将AI技术转化为实际工作的助力。无门槛，只要满足以下条件：对AI在法律场景中的应用有好奇心；愿意尝试新的AI工具；乐于分享经验或参与小组讨论。定期交流：每月举办一次线下或线上
从实践看AI编程的价值与边界
交付品质的显著改善，是Trae给我带来的最深刻体会。对于技术，我向来不愿妥协，始终秉持"比客户更了解客户"的交付理念，但项目周期的约束往往会让交付效果打上折扣。自从引入Trae后，核心精力几乎全部投入到场景把控上：为Trae制定代码规范，不放过任何本可以简化的环节，多年倡导的"场景驱动开发模式"终于得以真正落地。AI编程绝非"万能解决方案"，其价值的实现，建立在对应用场景的精准把握之上。结合实际经验，我将AI编程的应用场景划分为两大类别，二者相辅相成，却也各有明确的边界。第一类是场景创新型编程。这类场景更