不懂代码也能做AI？一文读懂AI开发框架的底层原理
从事AI落地工作多年，我发现很多人怀揣绝佳创意，却因「不会写代码」而寸步难行——哪怕只是搞懂那些层出不穷的新名词，都足以让人头大，更别提从零打造一个可用的AI工具了。其实AI开发早已不再是程序员的专属领域，今天我就把梳理好的新一代AI框架核心逻辑分享出来，哪怕你是零基础也能轻松看懂，看完就能上手操作。一句话概括：它是通用智能体的「能力制造车间」（以扣子为例）我们使用的通用AI智能体本质上是一个可扩展的平台，想要它胜任不同工作，就需要安装特定技能或定制应用。这套框架就是帮你将创意转化为实际能力的车间：你只需
AI尚未取代人类，但开始讨论如何保障生计
近日，一个令人瞩目的信号浮出水面。OpenAI 提出了一套针对“超级智能时代”的政策蓝图，其内容不仅涵盖技术监管，更直接触及机器人税、公共财富基金、四天工作制及福利体系扩容等议题，这些话题以往更像是政治与社会制度层面的讨论。其核心判断十分直接：若 AI 未来大幅提升企业利润并减少人力需求，那么传统依赖工资、个税及社保缴费构建的分配体系，恐将难以为继。为此，OpenAI 建议将部分税负由劳动转向企业与资本，甚至考虑对替代人工的企业征税，并探索通过公共财富基金让全民分享 AI 红利。这条新闻真正的看点，不在于
AI First的真谛：不是叠加，而是彻底重构
前些日子我打车时，跟司机聊起了天。不知怎的聊到了AI。司机说前段时间自己脸部发麻，起初没当回事，后来觉得不对劲，就问了问豆包。他将症状描述给豆包，对方回复很直接：建议尽快就医，最好在72小时内。司机当天就去了医院。医生说幸好来得早，恢复会比较快。我并不是想讲什么“AI救命”的感人故事。我想表达的是一件事：司机的第一反应是去问AI，而不是去百度搜索、不问朋友圈、不自己判断要不要买药——这种“第一反应”本身就体现了AI First何为 AI FirstAI First，就是做任何事前，先问自己：这件事，AI现
AI时代德育的温度与班级管理的底色
AI时代，德育的温度与班级管理的底色——在全国中小学人工智能背景下德育与班级管理创新论坛的发言叶德元尊敬的各位领导、各位同仁：大家上午好！今天我们汇聚在此，共同探讨人工智能时代德育与班级管理的革新路径。身处教育变革的前沿，不少人产生疑问：AI的出现会取代班主任吗？德育的价值会被技术冲淡吗？我的回答十分明确：技术始终是手段，教育的本质在于育人过程中传递的温情；AI或许高效，但永远无法取代班主任的真诚付出与陪伴。一、AI浪潮中，德育的根基不可动摇当前，人工智能正在重塑教育形态，智能数据分析、个性化内容推送、虚
AI时代的真正差距：碎片化提问与系统化训练
最近发生的一件事，让我深刻感受到两种路径的巨大差异。身边有两位从事销售工作的朋友，都在使用ChatGPT辅助工作。其中一位的日常使用方式是——客户提出棘手问题时，随手让AI"写封回复邮件"；临近季度总结时，随口让AI"列个复盘框架"；领导突然要求做方案时，随口让AI"给个模板参考"。每次都是全新开始，AI对他毫无认知——不了解他的身份、业务范畴、客户画像、历史沟通记录，更不清楚他过往的失败教训。因此AI输出的内容总是那种"表面正确、实际别扭"的标准化模板，他不得不耗费大量精力去修改、删减、增补。另一位朋友
AI助力教学科研新实践
2026年4月24日上午，为深化树立和践行正确政绩观学习教育，电子信息学院党委第一党支部在信息学院楼503室开展了“一个支部一件实事”主题活动，聚焦“AI赋能教学与科研”。活动开场，党支部书记李建敦阐述了本次活动的目的，即主动对接“重服务、强贡献”计划，切实回应对“AI+X”融合教学的迫切需求。随后，党员曹永胜同志汇报了驾驭工程的最新发展，并以《鸿蒙应用开发》课程为例，生动演示了如何借助该工程提升移动应用开发效率，为课堂教学注入新动力。接着，李建敦围绕“面向语义分割任务的扩散生成方法研究”主题，详细介绍了
两部门针对南方新一轮强降水天气部署防汛工作
新华社北京4月25日电（记者黄韬铭）25日从应急管理部了解到，国家防总办公室与应急管理部于当天联合气象、水利等相关部门召开会商会议，对近期南方暴雨洪涝灾情发展态势进行分析研判，针对重点区域的防范应对工作进行研究部署，并对下一阶段工作举措进行细化落实。 会商分析认为，预计4月26日至29日期间，西南地区东部、江汉、江南、华南等区域将迎来新一轮强降水天气过程，该过程具有影响区域广、强降水区域转移迅速、与前期降雨区域高度重合等显著特征。 会商要求，当前正值五一假期临近之际,南方区域已进入汛期,局部地区降水量显著
AI高效使用秘籍：掌握这些技巧，效率翻番
发布时间：2026年4月25日上周跟朋友老周聚餐，他直言最近压力山大。老周在一家互联网公司担任产品经理，35岁，家庭负担重。他说团队现在都在用AI提升效率，他不想掉队，可每次用AI撰文档、做方案，总觉得“差强人意”——要不内容太空泛，要不就带着明显的“机械感”。“那些文章说的‘AI让效率提升300%’，我怎么没体会到？”他苦笑着说。我明白老周的烦恼。我也曾经历类似阶段。刚开始接触AI时，觉得这工具确实厉害，但总用不出效果。后来不断摸索，才意识到问题不在于AI，而是在于我们没有找对与AI合作的“方式”。今天
AI应用工程师证书：值得考取的高含金量认证
人工智能应用工程师属于AI领域的核心技术岗位，主要负责设计、开发及优化人工智能系统，推动智能技术在多行业中的落地应用。该职位要求掌握AI基础原理与算法，具备编程与数据处理技能，同时需了解行业动态与应用场景。职业定义核心职责1、需求解析：与客户或项目组进行沟通，明确业务痛点与目标，界定AI应用的具体方向与范围。2、数据采集与清洗：收集相关数据，执行清洗、整理、标注及预处理操作，为模型训练提供高质量数据。3、模型选择与构建：依据需求与数据特征，选取合适的AI算法与模型（如机器学习中的决策树、神经网络、支持向量
AI编码工具提速背后：你的整体效率反而下降了
许多开发者衡量AI工具的标准存在偏差。他们关注「代码生成速度」，却忽略了一个关键问题：虽然前端环节提速一倍，但后续的代码审核、返工修正、团队协作可能耗时增加三倍。真正的效率从来不是某个环节的突破，而是整个工作流的优化。举个实际案例。你让AI生成代码审查建议，三秒内输出二十条反馈。接下来你花了四十分钟逐一甄别：哪些建议有价值、哪些是冗余信息、哪些判断存在偏差。最终采纳的只有七条。算下来总时间，甚至超过了人工编写。问题不在于AI能力不足。而是工作流程没有调整，只是在某个环节插入了一个加速模块,结果让下游环节承
中央社会工作部推动社会工作专业人才发展
新华社武汉4月24日电（记者龚联康）21日至24日，中央社会工作部在湖北武汉举行社会工作专业人才队伍建设工作部署推进会与专题培训活动。会议围绕《中共中央办公厅 国务院办公厅关于推进社会工作专业人员队伍建设的意见》的贯彻实施展开，汇集各方经验进行交流，组织政策与业务培训，强调以更高远的视角和更扎实的措施推动社会工作专业人才队伍发展。 社会工作专业人员是社会工作者队伍的关键组成部分，是联系和服务群众、保障与改善民生的重要力量。此次推进会指出，将从多角度着手加强社会工作专业人才队伍建设：强化政治引领，持续运用习
AI时代劳动与生活重塑学术工作坊征稿
当生成式AI以"智能便民"之姿渗透社会肌理之际，我们正立于反思劳动范式与重构生活图景的转折点上。AI技术，已超越单纯的技术助手角色，演变为劳动模式、组织结构，乃至情感互动、身份建构的新式基础架构，其不仅内嵌着特定的资本规则与技术蓝图，更在重构权力结构、价值分配机制与意义创造过程。毋庸置疑，当下社会正经历一场规模空前的、以智能科技为内核的结构性变革。由此引发的核心议题是，民众的劳动模式与日常生计究竟产生了哪些演变？其深层隐匿着何种崭新的权力格局与运作机制？又在不同族群、世代、城乡区域间，展现出何种差异与冲击
把握AI新浪潮：团省委举办青年干部智能办公专题培训
为积极顺应人工智能技术发展潮流，提高机关青年数字化履职水平，日前，团省委机关党委与团委联合举办了"AI赋能机关工作与公文写作"专题培训。机关青年理论学习小组全员参与。本次培训特别邀请山西财经大学副教授、中国计算机学会太原分部秘书长胡欣宇担任主讲嘉宾。胡教授立足时代背景与战略机遇，深入解读了国家"人工智能+"行动方案、政务大模型部署应用指南等政策文件，深刻阐释了AI赋能政务服务的时代必然性。培训通过丰富政务实例，系统呈现了人工智能在机关办文、办会、办事全链条中的深度应用场景。在公文写作模块，胡教授针对通知、
AI为远程工作者解锁真实效率增益
作者：Mike Elgan出处：Computerworld.com最新研究揭示，关键并非技术本身，而在于能够自由地以个人方式运用技术。人工智能所带来的效率提升是否真的如此显著，以至于企业即便裁减数千员工，依然能够维持相同的工作产出？或者，事实可能恰恰相反：尽管宣传声势浩大，但所谓的人工智能生产力繁荣或许只是幻影，反而迫使员工乃至开发者承担更为沉重的工作负荷。目前，尽管有分析预测到今年年底美国企业在人工智能领域的投入将突破2000亿美元，但人工智能的应用究竟是提升了还是阻碍了整体劳动力的生产力，尚无明确结论
图灵奖与诺奖得主辛顿预警AI替代岗位，杨立昆提出异议：聚焦专家观点
运营/排版：何晨龙过去半年，关于“人工智能是否会取代人类工作岗位”的争论持续升温。几乎每隔几周，就会有新的调研报告、行业展望或焦虑叙事成为舆论焦点。科技企业一面高呼“AI将赋能每个个体”，一面悄然缩减招聘规模甚至进行大幅裁员；在白领阶层中，“我的职位还能维持多久”的隐忧无声扩散…近期，“AI教父”杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）在访谈中也谈及这一议题。作为深度学习领域的奠基者之一、2024年诺贝尔物理学奖获得者，辛顿自离开谷歌后，便持续对人工智能的潜在风险发出警告。图 | 辛顿接受采访（