AI开始主动管我了：高效协作的关键不在于prompt技巧
那天临近傍晚，我正在用Claude处理一个B2B平台项目的收尾工作。这一整天我和Claude完成了28项修改（bug修复、需求优化、界面微调的混合任务），执行了一堆commit操作。本来打算把后台导出功能也顺手做了，毕竟状态正好，发现了未闭环的需求，就想一次性搞定。没想到它竟然这样回复我：看着这份清单，我脑海里冒出的第一个想法是：这AI学聪明了，学得特别像我以前最靠谱的那个同事。它居然催我下班，而且不是泛泛的建议，而是一份包含优先级、有数据支撑、有明确步骤的工程清单。但作为一个拥有10年经验的产品经理，我
OpenAI总裁坦言：AI上岗首日，我便感到后悔
购买算力资源，将其转化为智能服务，并以此实现盈利。尽管如此，他坦言：“我们的算力依然捉襟见肘。”算力正演变为一种类似“电力”的基础设施，支撑着整个智能社会的运行。这种不断进化的能力，成为了AI行业信心的核心来源。OpenAI的一位系统工程师曾制定了一份复杂的系统优化方案，随后便去休息。次日醒来，模型不仅完成了基础实现，还主动增设了监控面板，执行了性能剖析，定位了瓶颈，经过多轮迭代优化，最终顺利交付了成果。无需人工插手，即可自动处理复杂工作流——这正是智能体时代的典型特征。展望未来，你无需再向AI“解释”任
AI 工程师必备核心技能解析
AI 工程师必备核心技能 1. 通晓 AI 运作机理 2. 精通工作流的构建与调优 3. 熟练驾驭各类 AI 工具并实现复现。4. 善于洞察 AI 需求并予以解决！上海，2 小时前，1. 通晓 AI 运作机理 2. 精通工作流的构建与调优 3. 熟练驾驭各类 AI 工具并实现复现。4. 善于洞察 AI 需求并予以解决！支持作者其他金额¥最低打赏¥0确认支持作者其他金额¥最低打赏¥0确认支持作者其他金额¥最低打赏¥0确认其他金额¥最低打赏¥0确认其他金额其他金额其他金额¥最低打赏¥0确认¥最低打赏¥0确认上
AI效率提升实战课|告别加班与选择困难
一场围绕“快速输出”与“明智消费”的AI技能分享即将登场。仅需40分钟，帮你摆脱拖延与迷茫，轻松成为效率高手。👊 👊 👊PART 01两大难题，一并解决01PPT智能制作无需再为布局、配色、素材烦恼。AI自动生成专业级演示文稿，5分钟搞定，跨设备同步流畅，再紧张也能从容汇报。02AI穿搭模拟上传照片，1:1呈现真实穿着效果。网购前先“试穿”确认，彻底避免尺码偏差、风格不搭的退换困扰；日常穿搭不再犹豫。PART 02讲师简介沈龙翔（瓦叔/Uncle Wa）AI产品经理、AIGC实战专家，20年+技术背景转型
AI开发新范式：规范驱动开发（SDD）实践
质量管理 | 质量判定解释与让步管理系统（简易演示）项目链接：https://github.com/broccolidumpling0826-ship-it/ai-quality-control本项目全流程开发均贯彻“规范驱动开发”理念（SDD），借助 GitHub 开源的 spec-kit 工具对全生命周期进行标准化管控（涵盖需求分析、架构设计、编码实现及测试验收）依据具体业务需求与场景，灵活选用不同的 AI 智能体：同时，项目各阶段的阶段性成果均被归档保存，此举既避免了 AI 智能体因上下文溢出而丢失
人工智能时代的学术创作：一场现场实验交流
五月初九，一场以"人工智能与学术创作：现场实验交流"为主题的研讨会拉开帷幕。朱昊泽同学担任主讲，十六位同学积极参与其中。没有预设议程，无需提前准备，有人带来了待解决的文本资料，有人抱着好奇观望的态度，更多人只是带着日常使用中那些未曾言说的困惑。当算法以月为单位不断迭代更新，"人工智能威胁论"与"技术狂热"构成了学术创作的两极焦虑。本次研讨会试图回归一个朴素的问题：人文学者并非技术的旁观者——我们构建的理论框架、撰写的每篇论文，本质上都在参与一种"开发"。在这次讨论中，我们不探讨数学原理与伦理困境，只像逛展
4个关键词揭开AI工作原理
如今浏览科技资讯，经常遇到「Agent」「工作流」「Skill」「MCP」这些术语，是否觉得每个字都认识，但连起来就不易理解？实际上并不复杂，把AI系统比作你公司的员工，这些词就对应着日常接触的角色和规则，读完这篇文章你就明白了。------ 🤖 Agent：自主执行的得力助手 普通AI就像个新手，你说一步他动一步，多问一句都不会。Agent就像经过培训的得力助手，你只需说「帮我安排下周末周边游」，他不用你追问：你预算多少？想去看山还是逛古镇？住酒店还是民宿？他会主动问清信息，自己查景点、算交通、挑酒店，
AI浪潮席卷,普通人能否真正从中受益?
这几年，AI真的太火爆了。火到有时候我都觉得有点烦躁。今天一个模型发布，明天一个工具上线，后天又有人宣称某个行业将被彻底颠覆。你刚收藏完一篇教程，马上就有人告诉你：那个已经过时了。最初我也挺激动的。毕竟谁不想抓住一波新机遇呢？但看得多了以后，我有一个很真切的体会：AI越火爆，普通人似乎越感到不安。因为大家每天听到的都是：你要学AI，你要用AI，你要抓住机遇，再不开始就来不及了。可问题是，大多数人不是不想学，而是不知道从何处入手。工具太多，信息太杂，观点太杂。最后看了一圈，收藏了一堆，真正用上的没几个，焦虑
拒绝伪AI：别让口头禅拖垮你的效率
如今不少人把“AI赋能”“大模型”“智能化”挂在嘴边，可一旦深究具体应用——“哦，就是让它帮我写文案。”说实话，真正玩转AI的标志，绝非口中蹦出多少专业术语，而是你的工作流是否经历了彻底的重构。若只是将“百度一下”替换成“AI一下”，而做事逻辑照旧，那你根本还没入门。真正善用AI者，工作节奏已截然不同。我观察过周围那些将AI融入日常的人，发现一个共性：无论是写作、查资料、制表、复盘、客服还是制定SOP，效率都在飙升。并非夸大其词，数据显示，高达78.2%的职场人每周都借助AI办公，且这一比例正迅猛增长。更
法律AI一周速览：Claude强势入局;OpenAI架构调整...... | 行业动态(5.12-17日)
梳理各类工具与能力，筛选出核心信息与关键趋势，帮助法律从业者更高效地把握行业动向、发现实用工具，并准确评估其在实际工作中的适用性和局限性。重点资讯5月5日，ChatGPT 默认模型悄然更换为 GPT-5.5 Instant。最直观的体验是：AI 终于不再胡说八道了。幻觉率最高降低 52.5%，高风险领域不准确声明减少 37.3%。这意味着什么？AI 正在从“答非所问”进化到“说人话”。Anthropic 的预测：到今年底，四成企业应用会直接集成任务型 AI 智能体。从问答助手到任务执行者，这个转型比你想象
AI实操社群：卢卢带你从0到1落地
每月跟随一位真实靠AI谋生的人，学习一套可以直接套用的AI工作流。6月1日，首期正式启动。Claude、Cursor、Claude Code、Sora、各类Agent……AI工具迭代肉眼可见，更新速度每周都在加快。然而身边大多数人，仍处于“偶尔问问ChatGPT”的水平。并非不想用，而是：AI最大的障碍并非技术，而是你身边缺乏正在使用它的人。独自摸索，三天就放弃；一群人碰撞，当晚就能动手。建立这个社群，就是为了让你直接入局，真正把AI用起来。我是卢卢，一名独立开发者。过去一年，我利用AI独立开发了这些产品
AI应用实战指南：从新手到精通的入门策略
核心价值：避坑指南 + 实操路径 + 架构可视化AI 生态工具链眼花缭乱，自媒体的「狂轰乱炸」让初学者迷失方向。入门第一步：认清生态，选对工具。AI 生态工具链的三大层次：层次定位代表工具适合场景基础层通用对话 AIChatGPT、Claude、豆包、Kimi日常问答、文案生成、信息检索应用层垂直场景工具Midjourney（作图）、Suno（音乐）、Gamma（PPT）特定任务快速出结果平台层Agent 开发平台Coze、Dify、WorkBuddy、悟空工作流编排、自动化、私有部署避坑指南：图1：AI
腾讯研究院解析 AI 原生协作：跨越信任鸿沟的十大核心
要点一：驾驭工程，即通过构建如约束体系、反馈闭环及验证机制等 AI 运行环境，以增强其稳健性与实用价值。要点二：记忆机制，AI 记忆系统需具备精准遗忘能力，借助剪枝、压缩、固化及冲突消解等手段，提高检索的速率与精度。要点三：技能体系，作为程序性知识的数字化呈现，技能需经精简、养护与迭代，以契合 AI 能力演进及新场景诉求。要点四：评估体系，采取生成端与评估端分离策略，搭建独立考评架构，以此规避上下文污染及系统性偏见，保障 AI 产出可信。要点五：上下文调控，运用精简策略、渐进式揭示及上下文重置等方法，优化
AI智能体如何实现真正的自我迭代：五条技术路径深度解析
点击蓝字，关注我们本文字数：12269预计阅读时间：20分钟如果将2023年至今的大模型研究脉络浓缩为一句话，那就是，研究焦点正从静态模型转向具备自我改进能力的系统。这里的“自我迭代”并非特指在线修改基座模型的全部参数，更精确地说，它描述的是一个多层次闭环优化问题。系统从交互、执行、评测、失败案例、环境反馈、代码补丁、用户偏好中获取增量经验，再将这些经验蒸馏为可学习信号，反向更新自身的某个层级。因此，面向研究员和开发者，真正值得探讨的问题不是“模型能否自己变得更聪明”，而是以下这个更具技术性的命题：能否构
论文《Agentic AI与职业替代》|AI不再只是取代单一任务,而是掌控"整个业务流程"
《Agentic AI and Occupational Displacement: A Multi-Regional Task Exposure Analysis of Emerging Labor Market Disruption》 arXiv: 2604.00186v1（2026年3月31日提交） 作者：Ravish Gupta（BigCommerce AI Lead, IEEE Senior Member）、Saket Kumar（University at Buffalo）这篇2026年的研究