英伟达性能暴涨594%，大厂却喊亏钱：你的AI用对了吗？
5月28日，两条看似背道而驰的AI新闻同步刷屏：英伟达放出了Polar框架，致使AI编程工具Codex的跑分飙升594.74%——从3.8%跃升至26.4%。Claude Code、Qwen Code等主流编程助手均从中获益。就在同一天，Uber首席技术官坦承：公司短短数月便耗尽2026年全年的AI预算，却只换来「几乎没有对用户真正有价值的成果」。微软也开始限制Claude Code的订阅访问，统一切换至内部Copilot。一面是AI能力飞速跃升，另一面则是企业界的集体反思。这背后的真相究竟为何？并非AI
用AI半年后，我的做事方式被彻底重塑
使用AI半年后，我猛然发现自己的工作模式被它悄然改写。并非它替我完成了多少任务，而是它给我的"思维系统"做了升级。过去让同事"把这个方案做一下"，十次有八次交上来的都不是想要的样子。当时总觉得是对方理解能力有问题。持续写了大半年的提示词后，我突然意识到——给AI布置任务时，我比跟同事沟通需求时清晰太多。任务角色、应用场景、预期效果、目标受众，恨不得少一个要素AI就会跑偏。跟同事协作呢？一句话，全凭对方自行揣摩。有次和跨部门同事讨论方案，我不经意间说："这份材料是给领
AI能力越来越强,但省时关键不在工具而在任务描述
前几天有位朋友问我："我用了这么多AI应用，为什么还是感觉没省下多少时间？"他尝试过ChatGPT、Claude，也用过Gemini。写文案、做PPT、整理材料、修改邮件都让AI帮忙处理，但最终结果往往是：第一版看着还行，真要用的时候还得自己大改。这个问题其实很常见。现在的AI应用确实越来越强大。OpenAI在5月21日的ChatGPT/Codex更新中提到，Codex增强了对工作上下文的理解能力，包括Appshots、Goal mode和更长任务支持；Google I/O 2026也强调了Gemini
Digimarc 发布自主 AI 工作流溯源验证新基建
Digimarc 公司日前正式揭晓了一套创新的溯源与验证基础架构，致力于為日益盛行的自主 AI 工作流提供可靠的身份认证支持，以应对企业在部署代理型 AI 过程中遭遇的安全隐患与审计难题。 伴随企业广泛采纳具备内容生成、流程编排及低人工干预执行能力的 AI 系统，构建可信的溯源机制与可验证的真实性已成为关键所在。Digimarc 推出的新架构能协助机构在 AI 代理开展下游操作之前，精准甄别其生成或处理的数字内容与制品是否值得信赖。 依据 OWASP 发布的 2026 年代理型应用十大安全风险报告，制品完
企业AI转型最大的障碍，从来不是技术本身
AI WORKFLOW / 新媒体公司的转型实录从视频转写、素材整理、报价方案到 Agent 工具，聊聊一家新媒体公司怎么一点点把 AI 放进真实工作流。从去年下半年开始，公司内部一直在聊一件事：怎么把公司变成一家 AI 驱动的公司。这句话听起来很大，也很像那种年会 PPT 上会出现的句子。但说实话，我们一开始干这件事的时候，真的没有那么宏大。最早只是想解决一些很朴素的问题。我们是一家新媒体公司，每天会拍很多素材。素材一多，就会出现一堆很现实的问题：视频太多，没人想一个个看； 内容太长，没人想一点点听；
智能图像生成工具实战应用与电商内容生产解决方案
当前AI技术持续演进，图像生成领域涌现出众多实用工具。Image2在实际应用中表现出色，对中文指令的理解非常精准，能够准确把握风格、场景和细节要求，输出图像质量优良、还原度高，通常无需额外修缮。无论是电商宣传图、创意插画还是常规设计需求，都能实现一键快速出图。Image2能够满足电商海报、创意插画和日常设计等多种场景需求，显著降低创作门槛，提升设计效率，让创意想法能够快速变为现实。当前已进入AI时代，熟练运用AI工具已成为行业发展的必然趋势。摒弃“AI只是炒作”的误解，展现实际应用价值。通过分析多家企业的
可灵AI营收超6.5亿，视频行业迎来洗牌
5月27日，快手科技公布了2026年第一季度的财务表现。数据显示，快手当季总营收为337亿元，同比增幅达3.4%；调整后净利润约为34亿元。相较于传统财务数据，更令AI视频领域瞩目的是：可灵AI与AI漫剧首次以明确的数据形态，登上财报及业绩说明会的核心舞台。可灵AI单季营收突破6.5亿元，同比激增超300%。这组数据的深层含义，不在于增速本身，而在于它标志着AI视频工具已从“尝鲜体验”迈入“生产力投入”阶段。此前诸多AI视频产品的热度，多源于用户对新技术的猎奇心理。创作者乐于尝试，媒体争相报道，平台积极推
美图设计室：大模型浪潮中垂直 AI 应用的突围之道
近些年，AI 大模型技术不断迭代革新，参数量与推理力持续飞跃，“模型吞噬应用”的说法在业界甚嚣尘上。许多观点断言，垂直领域的 AI 工具终将被全能型通用大模型所替代，认为大模型越强大，垂直应用的生存余地与商业价值就越微薄。然而，市场实战却给出了截然相反的结论：以美图设计室为首的垂直 AI 应用，正通过将大模型能力深度内化、深耕场景化工作流，实现了用户体量与商业价值的双重突破，用扎实的落地成果粉碎了行业偏见，重新诠释了 AI 应用的核心价值。 过往两年，大模型始终稳居 AI 行业的绝对 C 位，每一次技术迭
普通人如何拥抱'人工智能+'时代
AI 的机会，不在工具列表里，而在你的每一天工作里最近有个信号，普通人真的要重视一下。据媒体报道，国家发改委在新闻发布会上提到，正在谋划出台加快"人工智能+"落地的配套文件。这句话听起来有点宏观。很多人看到这种新闻，第一反应可能是：这和我有什么关系？其实关系很大。因为这说明一件事：AI 已经不只是聊天、写文案、画图这些小工具了。它正在进入真实行业、真实岗位、真实流程。换句话说，AI 不再只是"会不会用"的问题。接下来更重要的问题是：你会不会用 AI，重新做一遍自己的工作？这
Postman AI深度应用指南：从手动调试到智能自动化的完整攻略
你是否还停留在在Postman里手动输入URL、点击Send的阶段？如果是，那你可能还没发现它真正的价值所在。到了2026年，Postman早已超越了一款单纯的API调试工具的范畴。凭借AI的全面融入，它现在能够协助编写测试用例、自动生成说明文档、搭建自动化流程，甚至构建专属的Agent工作体系——整个API开发全流程，AI都能深度参与其中。本文将聚焦实操层面，手把手教你如何落地应用。一、调试环节：借助AI快速定位问题接口出现报错时，过去的处理方式是查看响应内容、查阅文档资料、逐行进行排查。如今只需唤醒P
别让AI沦为“百度Plus”，打造团队自动化资产库
你催团队“用AI”，结果发现大家只会润色邮件、起标题、翻文档。AI难道只是个高级版的百度？团队里若没了那个AI高手，他的那一套招数也就断了。钱花了、人练了，最后却没留下任何沉淀。本期为你带来一套实战方案，助你沉淀出团队可永久复用的“AI资产库”！破局核心在于：让AI学会执行你的业务流程核心在于：把公司的业务流程封装成AI能执行的标准化“Skill”，再通过“Agent”串联成全自动工作流。这不仅是概念——Skill就是一份AI能读懂的SOP，Agent就是一个不知疲倦的数字员工。三节课实战课《在Claud
AI 无法取代营养师，但善用 AI 者将拉开巨大差距
▶ 本文导读本文专为营养师、健康管理师、体重管理顾问及营养教练打造。核心并非探讨 AI 的神奇之处，而是阐明：如何将 AI 深度融入营养师的文献研读、内容产出、客户服务及商业变现全流程。“未来的竞争，不再单纯比拼‘谁掌握的知识更多’，而是较量‘谁能更迅速地将专业知识转化为用户听得懂、愿阅读、愿信任且愿付费的内容’。”引言：并非营养师不够努力，而是旧有工作流过于沉重许多营养师都经历过类似场景：欲撰写一篇具备专业深度的科普文，于是登录 PubMed、知网或各类医学数据库，旨在寻找最新研究作为支撑。然而真正点开
腾讯2026年AI原生报告解读：跨越信任鸿沟的十个实践路径
报告完整版下载方式见文末2023年，全球开发者社区Stack Overflow的数据显示：AI编程工具的采用率70%，信任度40%。三年后，2026年，数据变成了：采用率84%，信任度29%。用得越多，信得越少。这不是技术的失败，而是我们正处于一场前所未有的协作革命的学习曲线上。我们正在经历的，不是简单的“人机对立”，而是一种全新的信任关系的生长——它来自持续的校准与驾驭。腾讯研究院最新发布的《AI原生工作报告2026：驾驭AI，从信任鸿沟到可靠协作的十个关键词》，试图用十个关键词，记录我们正在走的那条路
AI Agent 浪潮下 SaaS 价值的重塑与博弈
既有 SaaS 范式编码智能体模式供应商预设标准化功能智能体依任务即时构建工具用户迁就软件流程软件适配用户现有工作流依托席位与订阅制收费或按任务、调用量、结果及算力计费部署依赖实施专家与 IT 部门智能体解析需求、编写代码、对接接口、迭代工具软件周期漫长，迁移代价高昂工具可速成、快改、即弃SaaS 的核心资产智能体为何必需价值演变数据事实源头智能体须基于真实客户、订单、合同、人员及工单行动价值攀升权限管控体系智能体严禁越权读取、篡改或执行敏感操作价值攀升身份认证体系智能体须明晰代表主体、授权来源及责任归属
掌握AI Agent：三个小时从零到一搭建智能体
AI远不止聊天交互，三小时教你从零构建AGENT智能体 今日为PCMA协会成员举办了一场AI Agent实战工作坊。 我原本预估，三小时或许仅能帮助大家掌握基本概念、熟悉操作界面、完成一次简单实践。然而现场反响远超预期：只要方法得当、场景贴合、工具易用，许多人确实能在极短时间内，独立完成一个专属的Agent。 今日参与者带来的需求都非常“垂直于活动领域”。 有人关注AI学习、GPT应用，如何切实帮助企业实现成本降低与效率提升；有人来自奢侈品、高价值消费品、生物医药、汽车、保险、制药、食品采购等行业；还有人