李飞飞：十年后拉开差距的并非AI，而是你的主动精神
AI是工具，不是替代品。真正决定一个人被甩下还是被托起的，不是技术本身，而是有没有主动去理解它、使用它、驾驭它。本文是李飞飞和MasterClass CEO大卫·罗吉尔的最新访谈，没有复杂模型，只聚焦一个核心问题：当技术越来越强，人怎样才能不把自己的主动权让出去？正文字数丨12152字预计阅读丨18分钟不是神，也不是魔鬼，两极化的AI叙事最危险问：你现在同时经营着多家公司，你看到了什么趋势？眼下最大的转变是什么？李飞飞：我的世界完全沉浸在AI里。所以我觉得自己能亲身触摸到技术推动的最前沿。我想说的是，这一
AI短剧工具获亿元融资，行业进入工业化拐点
(ID：thecapital)AI短剧，迎来爆发时刻。近日，AI短剧协作平台AniShort完成近亿元融资，由北京泰中合领投，多家机构跟投，老股东全部加码。此轮融资创下2026年国内AI短剧工具类产品最大单笔纪录。AniShort是这家老牌技术企业切入短剧新赛道的关键一步，将多年积累的技术能力，转向增长更快的领域。短剧行业这两年的最大变化，不在内容本身，而在生产方式被彻底重构。AniShort所获资金，折射出行业对工具价值的重新认知。又一笔资本加码AniShort上线仅数月，融资即落地。对一款刚起步的产品
智能科技引领青年成长 ——国家对外开放研究院学生第二团支部六月主题团日活动纪实
为深入学习"十五五"规划关于人工智能产业布局相关部署，感悟国产大模型、人形机器人产业突破背后的中国智造力量，引导团员青年善用AI工具赋能学术科研、恪守科研伦理，6月26日上午，国家对外开放研究院学生第二团支部于科研楼505教室开展"AI赋能，青年争先"主题团日活动，本次活动由团支部团支书张琪主持，支部团员参与学习交流。活动伊始，张琪同学带领大家开展政策与前沿科技集中学习。大家共同观看国产大模型、人形机器人相关科普视频，系统学习国家将人工智能、具身智能等纳入中长期发展规划的政策背景，直观了解国产AI技术从实
智能助手应用指南 | 第五篇：首次对话指令，奠定AI协助成效 —— 教育工作者AI工具集
📖 教育工作者AI工具集| 用科技点亮每个深夜的办公桌2026年6月 · 职业院校精准服务📍 引子：一位被AI困扰的辅导员2026年6月的某个夜晚，李老师坐在办公桌前，第三次删除了AI生成的家长会通知文稿。首次尝试，他键入：写一份告知家长下周开会的通知。AI反馈：尊敬的家长，本院定于下周三下午2时举行家长会，敬请准时出席。此致 XX学院。李老师疑惑：下周三具体是几号？会场在哪里？需不需要回复确认？——这样的通知发出去，家长能明白吗？第二次，他又补充了几个字：写一份更周详的通知。AI生成了长篇大论，但口吻像
AI真正的难题,不是会操作工具,而是融入你的业务体系
嘉丽的来信最值得投入学习的，不是花哨的技巧，而是让 AI 真正服务于你的业务场景。最近不少朋友问我，AI 究竟要掌握到什么水平，才能真正派上用场。我的看法是，如果只停留在用 AI 写文案、修图片、剪视频这类基础操作，其实已经很不错了。但这些还远不是 AI 的核心价值所在。AI 真正改变一个人的转折点，不在于你又熟练了多少种工具。而是当它渗透进你的销售、内容、咨询、管理环节，成为你业务链条中切实运转的系统。当下许多企业主面临的瓶颈，往往不是缺乏思路。而是客户需求把握不准，内容产出不少却无法转化为长期资产，团
AI资讯速递 | 6月28日：阿里输入提速、Runway进军广告、SpaceX联手AI
2026年6月28日 周日 精选哥每日快讯 · 简洁明了，只送干货2026年6月28日 周日精选哥每日快讯 · 简洁明了，只送干货👊 精选哥日报：DeepSeek开放DSpark架构提速产出60-85%、美企全面转型、Runway推出广告本地化——今日AI领域没有浮夸的展示，全是实际应用。阿里输入工具macOS版本300字/分钟仅为前奏，SpaceX申请AI专利才是关键指标：效率提升和行业融合，成了2025年AI发展的核心。👊 精选哥日报：DeepSeek开放DSpark架构提速产出60-85%、美企全面
AI制作PPT接单实战：服务20位客户后，我看到了这门副业的天花板
这是我处理的第7个PPT任务。当时我暗自庆幸建立了AI辅助工作流，否则这个订单我当场就得放弃。服务过20位客户之后，来聊聊这件事的真实面貌。AI工具协作：三步流程，时间分配讲明白第一步：借助Claude梳理内容框架（大约30分钟）将客户提供的所有资料丢给Claude，使用这段指令："以下是客户给到的PPT原始资料，这是一份[类别：融资路演/年度总结/产品方案]。请帮我：①理清整体逻辑脉络，建议划分几个板块；②每个板块的核心信息点是什么；③哪些数据/案例需要客户补充，列一份清单。"这一步产出
AI前沿动态：揭秘“机器佣工式劳动”，效率光环下的隐形代价
当Glean与Work AI研究所联合发布的报告披露，87%的数字从业者已引入AI辅助工作，每周节省约11小时，却仅13%认为所在企业因此绩效有所改善时，一个违背常理的事实逐渐显现：被节省下来的时间，正在被一种新型隐性劳动——“机器佣工式劳动”——悄无声息地吞噬。AI虽让员工每周腾出6.4小时空闲，却仅有13%的企业真正从中受益，隐性劳动正逐步侵蚀效率红利。•87%的数字从业者已在工作中应用AI，其中75%表示效率得到提升。•员工每周平均节省11小时，但其中6.4小时被“空转”消耗。•73%的“机器佣工”
AI入门指南：从零开始系统学习
AI入门指南【第一阶段】迈出第一步——系统探索刚开始学习AI，我的建议是：必须构建完整知识体系，避免依赖零散信息。若你只想通过刷短视频了解AI，虽能听懂几个术语，但终究是浮于表面、图个新鲜。唯有系统学习，才能真正理解AI的核心机制与演进脉络，为后续进阶打下坚实根基。接触新事物，如同新手打游戏——不会就查攻略、看教学。学习过程中难免走弯路，尤其对非计算机背景者而言，一上来就钻研算法容易受挫。建议先从B站等平台观看科普视频，建立基础认知，降低入门门槛。接着要动手实践，亲身体验。哪个工具热门、大家都在用，就去试
物理AI：超越大模型的下一个产业浪潮
过去三年，资本市场热议的焦点一直是大模型。从ChatGPT到DeepSeek，从训练算力到推理算力，从光模块到PCB，整条AI产业链都聚焦于"数字世界中的智能"这一命题。然而拉长时间维度，一个更为宏大的叙事正在浮现。大模型解决的是信息世界的问题，而物理AI要解决的则是现实世界的问题。这或许才是人工智能真正实现产业化的终极形态。根据中泰证券最新研报，物理AI（Physical AI）是能够感知、理解并在真实物理世界执行复杂任务的AI系统，其核心应用场景涵盖人形机器人、智能驾驶和工业机器人。通俗来说：Chat
AI入局炒股工具，普通人变聪明还是更冲动？
以前提到“AI 投资”，大家往往只将其视为一种概念。然而近期，这一趋势已由概念落地为具体产品。有人借由聊天机器人研读财报、探究行业并梳理个股；也有人开始借助 AI 汇总盘前资讯；更有平台将 AI 助手、智能选股乃至 AI 代理交易功能直接推向普通大众。表象之下，这实为投资门槛的降低。但随之而来的难题是：当 AI 融入炒股工具，普通人究竟是更理智，还是更容易将“表面专业”错判为“确凿可靠”？首先明确一点，AI 入场并非全是弊端。对于多数普通投资者而言，交易最难之处不在于下单，而在于处理信息。财报浩如烟海，新
AI上半场落幕——人人手握利器，头脑决定高下
《奇葩说》曾有一道辩题，令我至今印象深刻。"倘若存在一项技术，能将芯片植入大脑，使所有人瞬间实现知识共享，你会支持吗？"陈铭选择了支持。然而他随后的一番阐述，远比他的立场更为精彩。他厘清了三个概念——信息、知识、智慧。这三个词汇之间的分野，恰恰是当下AI变革最为核心的命题。稍后我会重新谈及这一点。先抛出我的一个判断。第一浪，信息维度。借助自然语言生成文字、图像、影像、声音、程序。正是我们正身处其中的阶段。我的判断是：探索期已然终结。第二浪，知识维度。AI不再止步于产出信息，而是着手构建因果
人工智能赋能教学实践的探索与收获——省级AI课堂教学研讨活动培训心得
每次走出校门参加研修，都是一次自我沉淀与能力升级的契机。此次我有幸加入全省中小学人工智能赋能课堂教学展示交流活动，通过系统学习和观摩研讨，我对AI在教育领域应用的理解已突破表面认知，实现了从理论学习到教学实践的全面提升，感悟良多、收获满满。本次培训内容丰富、实用性强，精心安排了三场专题报告，其中张广录教授的分享给我留下深刻印象。张教授围绕《教师生成式AI应用指引（第一版）》的落地实施开展专题讲座，紧密结合一线教师的教学需求，详细阐述了生成式AI深度融入日常教育教学的具体方法与实践路径。讲座中，张教授制作的
实测 OpenAI Codex：AI 编程进入 Agent 时代，真·数字工友上线！
你是否也常陷在 AI 工具中，机械地复制代码、不断提供报错信息，最后还得亲自动手验证结果？如果目前的 AI 编程助手仅限于生成函数或修补 Bug 这种对话式操作，那你恐怕忽略了它巨大的生产力潜能。近期，我对 OpenAI 的 Codex 进行了全方位的实操演练，将其置于多个真实项目中独立运行。这次体验彻底刷新了我的认知：它不再局限于充当“聊天顾问”，而是进化为一名能直接完成交付、推进至可审核阶段的“数字同事”！本文将结合我的实战经验，深入剖析 Codex 的使用技巧，对比市面主流产品，并提供一套实用的操作
AI正从工具演变为完整系统
近期一个显著变化浮现：过去人们常问“如何运用AI”，如今却转向“是否还能仅依赖一家AI”。转折点源于一则消息：OpenAI历时九个月，成功打造了自有AI芯片。这看似是技术动态，实则传递出关键信号——AI产业正在重塑格局。传统模式清晰明了：模型公司专注模型，芯片公司专注芯片，云服务商提供算力然而，当前这种分工界限正被打破。当一家AI企业着手自研芯片时，其目标并非单纯“优化性能”，而是将整条产业链收归己有。模型 + 芯片 + 推理这代表着什么？意味着AI不再仅仅是一项“服务”，而是一个完整的系统。对企业而言，