TD全球增强股息ETF六月派发0.096加元分红
最新派息公告 TD资产管理宣布，旗下TD主动型全球增强股息ETF（TD Active Global Enhanced Dividend ETF）计划于2026年6月4日向截至登记日的股东支付每股0.096加元的现金红利，股权登记日为2026年5月28日。 基金概况与投资策略 该基金重点布局全球成熟市场（涵盖美国、欧洲、日本和加拿大）的分红型股票，并运用衍生品工具有效提升整体收益。基金总资产约为14.96亿加元，年管理费率为0.65%。前十大重仓股包括英伟达、谷歌(392.32, -4.85, -1.22%
TD主动型全球增强股息ETF公布每股0.07美元分红方案
最新分红通知 TD资产管理公司宣布，旗下以美元计价的TD主动型全球增强股息ETF（TD Active Global Enhanced Dividend ETF USD）计划于2026年6月4日向截至登记日的在册股东支付每股0.07美元的现金分红，股权登记截止日为2026年5月28日。 双货币分红机制 该ETF设有加元和美元两个交易份额类别。本次公布分红的TGED.U为美元份额，每股分红0.07美元。同期，加元份额TGED也将发放每股0.096加元的分红。两个份额类别享有相同的股权登记日和派发日。 产品概要
AI重塑职场版图：哪些工作被赋能，哪些岗位面临淘汰
接下来我将以中英混合的方式为大家解读高盛这篇关于AI对就业影响的分析报告，虽然主要聚焦美国就业市场，但对全球范围内AI对劳动市场的影响仍具有重要参考价值。我有朋友在AI领域工作，我们就此话题探讨过很多次。一个明显的趋势是，AI已经对那些逻辑清晰、重复性高的行业产生了冲击，随着AI能力的不断拓展和渗透领域的持续扩大，它对我们日常生活的影响将会进一步加深。对英语感兴趣的朋友，可以先阅读英文部分。Artificial intelligence (AI) isn't just a risk to jobs—Gol
SMJ论文：AI普及重塑管理角色与需求
然而，发表在《战略管理杂志》的一项最新研究，利用823家企业的12年数据揭示了截然相反的真相。AI并非在取代管理者，而是在重塑管理者的定义。一句话概括：本研究基于2010-2022年美国企业招聘数据进行实证分析，发现企业AI采用率越高，对管理岗位的需求越旺盛，且技能需求正从常规行政类向人际协作及增长导向类转变；该效应在制造业和高研发强度企业中尤为显著，回归分析显示AI渗透率每提升1个百分点，管理岗位占比上升1.2个百分点、岗位数量增长9%，整体表明AI并非替代管理者，而是对管理角色与能力需求进行了重构。一
重磅升级！G_Pro 1.2 版 AI 无损放大，内置 40G 模型
关注并回复“大礼包”即可领取专属摄影后期好礼！想必许多朋友都清楚，位图由无数像素点构成，一旦放大便易模糊失真。若欲实现图像无损放大，就得补全放大后缺失的细节。这对算法的运算分析能力，要求极高。今日分享一款全新AI 图片无损增强利器启用崭新标识十亿级像素 AI 无损放大工具G_Pro1.2.0 中文版本(前次推送为 1.1.3 版)内含 40G 模型库搭载第三代修复模型 + 第三代超清人像面部复原兼容 WIN/MAC 系统AI 核心升级为 G_Pro采用新版 Logo旧版图标最新图标处理速度提升 500%模
AI时代神经外科的伦理觉醒：技术革新与人文守护的博弈
Ethical Challenges for the Future of NeurosurgeryISBN：9783031714764出版社：Springer到货周期：10-12周内容简介神经外科的核心追求，远不止于摘除病变组织，更在于捍卫人类尊严——这一理念在Ahmed Ammar与Mark Bernstein联手打造的《神经外科未来的伦理挑战》中获得了极致体现。该作品并非传授"开颅技巧"的操作指南，而是一部揭穿"技术至上主义"表象、直指神经科技与医学道德根本矛盾的划时代力作。它立足于神经外科实践的宏大
今年私募产品备案同比增长逾五成 指增策略持续发力
来源：经济参考网 4月私募证券产品备案势头不减。私募排排网数据显示，截至2026年4月30日，当月备案私募证券产品共1683只（含自主发行及投顾产品），与上月基本持平，备案热情仍维持高位。得益于3月至4月的强劲表现，今年以来累计备案产品已达5429只，较去年同期的3506只增长54.85%。 排排网集团旗下融智投资FOF基金经理李春瑜表示，今年以来私募证券产品备案保持活跃。一方面，A股市场情绪有所回暖，部分结构性机会显现，私募产品整体展现出一定收益表现。另一方面，在利率走低的环境下，传统理财及货币基金收益
AI智能体八大核心框架解析
注意：本文是面向应用的"操作指南"，并非严谨的学术分层体系！！！涵盖ReAct至Autonomous Loop各框架，其底层逻辑、运行机制及优劣势均已详尽标注。建议先行收藏，需要时随时查阅👇01 ReAct · 推理行动一体化最根基性的模式，一切框架的始发点。运行逻辑为：思考→执行→接收反馈→再思考→再执行…直至任务完成。优势：逻辑简明，适用性广泛不足：频繁调用大模型，成本高且耗时长02 Plan-and-Execute · 规划执行解耦谋定而后动，具备工程化落地能力。双阶段运作——首阶段规划（拆解任务、
AI时代管理学的自动化与增强悖论
编者按最近在研究人机协作，追溯源头时发现这篇管理学领域的经典文献，特此分享。这篇文章证实了管理学中充满了各种经典的对立关系，如探索与利用、集权与分权等。其核心贡献在于深刻剖析了AI时代管理中的自动化与增强悖论。不过读完后的感觉是，文章多停留在理论层面，虽强调接受张力、分工整合，但缺乏可操作的工具和标准，未来的研究可结合具体业务场景深入探讨如何平衡这两种模式，案例研究有望登上顶刊。标题:Artificial Intelligence and Management: The Automation–Augmen
AI 赋能：从替代到增强的协作新范式
关于 AI 协作，我的观点已十分清晰：切勿视 AI 为“代劳者”，而应将其看作“赋能你成长的外骨骼”。追求一蹴而就的全自动，短期内或许能带来快感，但长远来看注定会走向失败；真正可持续的做法，是将重心从“替代性思维”转向“增强性思维”。首先，遵循“仅跨出能力圈一小步”的渐进式协作原则。切勿一开始就让 AI 全盘掌控整个工作流程。你可以先让它处理那些你已明确且高度重复的任务：例如资料整理、结构梳理、初稿撰写、比对核查、SOP 条目分解等。这些任务 AI 能高效且不厌其烦地完成。然而，方向的设定、权衡的取舍、关
AI改写口音：海外客服更像“本地人”了吗
你有没有遇到过这样的情况：打客服电话时，对方一听就带着印度或菲律宾的口音，可他报出的名字却是“John”或“Mary”？你大概也能意识到：电话那一端，很可能不在加拿大。可如今，连这个判断依据也许都快站不住了。一种能够在呼叫中心实时调整口音的人工智能技术，正在逐渐进入行业视野。工会与学者提醒，这类工具可能正在让消费者“辨不清对面到底是谁”。你以为自己在和本地工作人员沟通，其实声音早就被某种滤镜处理过。三大电信巨头至少有一家已经开始使用之所以在加拿大引发强烈关注，是因为工会代表直接在联邦议会委员会现场揭开了这
AI并非终结工作，而是重塑就业格局
对于 "AI 是否会导致失业" 这一议题，外界的讨论已十分热烈。本文无意渲染戏剧性色彩，旨在揭示可验证的事实：历史上此类变革发生过多少次、当下的就业数据呈现出何种态势、经济学界对此类现象的标准结论又是什么。这种忧虑并非新鲜事。当拖拉机问世，人们预言农民将失业；当电力普及，人们预言工厂工人将失业；当计算机出现，人们预言办公室白领将失业；当互联网兴起，人们预言传统行业将消亡。每一次变革都伴随着同样的断言——"机器将取代人类完成所有工作"。如今，轮到 AI 登场了。回望历史，此类
Mike：AI驱动的开源法律助手，简化法律流程
⭐ 2,188 | 💻 TypeScript | 📅 2026.05 Mike是一款革命性的开源人工智能法律平台，旨在将复杂的法律事务处理过程变得如同日常搜索一样直观便捷。该项目的命名源自“Mike”，寓意着一个能够协助用户解决各类法律难题的智能伙伴。与传统的在线法律咨询服务不同，Mike不仅能满足用户对法律知识的查询需求，更能依据用户的具体情况，自动生成法律文书、解读合同细节，甚至能够模拟庭审场景。2188颗星，上线不足一周便迅速走红。 Mike之所以备受瞩目，主要归功于以下几点：1. 满足迫切的市场需
AI产品四大类：原生、增强、行业解决方案与基础设施
产品逻辑：核心价值完全由AI能力驱动，无AI则产品不成立。交互范式、功能架构、用户价值均围绕AI能力原生设计，绝非大模型套壳产品。2026核心特征：以Agent自主工作流为核心（自主规划-工具调用-结果校验-迭代优化）、AI-First交互范式（自然语言/多模态指令驱动，无需复杂操作路径）、多模态原生支持（文本/图像/语音/视频统一理解与生成），功能边界由模型能力与工程链路共同决定。真实落地案例：OpenAI GPT-4o Assistant、Midjourney（多模态设计标杆）、字节豆包智能体平台、M
AI应用名词解析（二）
接着上一段，这次进入发展阶段，主要讲 FunctionCalling、MCP、RAG 以及 Agent（先导形态）这些内容如果把 LLM 当成一颗超级大脑，它最大的短板是：它本身没法真正执行任何动作。也就是说，你给它下指令，它就把内容“编排”着完成一遍，但它无法自主感知外部环境，更谈不上对环境产生影响。举个最直观的例子：你直接问 LLM 今天的天气、日期或者新闻，它通常会胡说，也就是它根本不具备搜索能力。原因很简单：它只是做连续的词语衔接，并不会去查资料；那如果确实需要搜索，我们能不能先帮它把信息检索出来