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
从玩具到工具!AI Agent出海的自动化任务执行与成果导向计费新范式
在全球人工智能产品出海的浪潮中，单纯依赖对话交互的聊天机器人正面临严峻的市场淘汰。早期那些专注于文本生成的工具大多停留在"信息查询"或"文字优化"的表层体验，用户的好奇心一旦消失，留存率便急剧下降。当海外用户发现大模型虽然能创作优美的诗句，却无法帮助他们真正完成跨系统的复杂任务时，这类AI往往被冠以"高科技玩具"的称号。为跨越这道实用性的鸿沟，领先出海团队正全面转型新一代AI形态：AI Agent（智能体）。不同于传统被动响应式AI，AI Agent具备自主规划、记忆调用和工具调用（Tool Use）的能
企业落地AI的四个关键步骤
1、挑选适配生态的模型； 2、利用MCP协议为Agent植入业务技能； 3、梳理业务逻辑，选用脚本、Dify或skills等工具搭建工作流； 4、整合业务资产与隐性知识，建立知识库并应用RAG技术。1. 模型挑选：重视生态背景挑选大模型（如Claude、ChatGPT、DeepSeek、Gemini、可灵/即梦等），不应仅凭直觉或口碑，而应考察其背后的生态支持。例如： ◦ Gemini在行业研究方面表现出色，得益于其与谷歌维基百科及必应搜索的深度整合； ◦ 可灵/即梦在视频生成上实现突破，归功于其对抖音、
AI投研实战指南：用人工智能优化你的投资研究流程
决定投资者表现差距的，从来不是信息数量的多少，而是信息处理的效率高低。2026年上半年，AI在投资行业的应用已从"探索阶段"迈入"实践深水区"。越来越多的投资者开始明白：单纯用AI生成一份研究报告摘要，与真正借助AI重塑整套投研流程，完全是截然不同的两件事。本期内容，词元资本主理人元小主结合真实经验，系统拆解一套可执行的AI投研方法论，帮助你在信息泛滥的市场环境中构建系统化决策能力。投资工作中最令人煎熬的并非找不到信息，而是信息过载、杂乱、分散。每天清晨打开电脑，你面对的是数十个信息来源：券商报告、行业动
AI 产品核心：超越问答，深耕长任务执行
用户提出问题，AI 提供解答。用户上传文档，AI 进行总结。用户输入需求，AI 生成内容。这确实具有价值。一个系统能理解人类语言，生成内容，将杂乱信息整理成易懂的段落，这本身已是巨大变革。但经过这两年的观察，我愈发认为，若仅将 AI 产品视为“问答工具”，可能仍低估了其潜力。AI 产品的真正关键，不在于回答问题，而在于执行任务。更确切地说，是执行长周期任务。近期，我阅读了张小珺与姚顺宇的访谈，其中提到了 OpenClaw。姚顺宇指出，OpenClaw 展现的能力在 AI 圈内或许并不陌生，许多大型企业内部
红熊AI记忆熊v0.3.3发布:时间维度加持,打造可信赖的Agent应用
当行业还在讨论“多大的上下文窗口才够用”时，我们需要面对一个更本质的问题：AI Agent真正需要的不是“能记住更多”，而是“能记住对的”。过去一年，AI Agent从实验室的Demo快速走向企业生产环境。我们见证了无数令人惊艳的演示，也目睹了更多在实际落地中折戟的案例。几乎所有失败的根源，都指向同一个问题：记忆不可靠。在一个典型的 AI Agent 应用中，记忆系统往往面临这样的困境：你和Agent助手合作了三个月，期间换过一次工作方向、调整过两次项目目标。当你问“我上个月的目标是什么”，Agent 做