别急着跟风上AI Agent：中小企业应先做好这4项准备
近期，AI Agent再度成为业界焦点。近期，AI Agent再度成为业界焦点。巨头们纷纷推出Copilot、Agent、企业级AI系统以及工作流自动化方案。许多中小企业主听完后，会自然而然产生一个念头：“是不是该赶紧入手一个AI Agent产品？”“是不是能让它自动处理客服、销售、运营、报表这些工作？”“是不是以后可以少招几个人，把活儿交给AI干？”这个方向本身没有错。但节奏很容易搞反。AI Agent并非买来就能上岗的虚拟员工。它更像是一个能够调用工具、执行步骤、根据反馈持续推进的流程助手。关键在于：
别再被AI假文献骗了！教你一招识破AI瞎编，告别文献幻觉
学术进修课堂致力于提升高校教师、学生及科研人员的能力。我们坚持“专注学术提升，助力科研发展”的理念，旨在为全国高校师生和科研工作者构建一个专业、系统、高效的学术辅导平台。学术服务 | Academic Services我们汇集了核刊编审、外审专家、SSCI审稿人及双一流博导等资深师资，提供涵盖论文与课题的全流程学术辅导。针对核心期刊发表、SSCI论文、国家级课题申报及学位论文写作，我们提供专家一对一的精准指导。学术工具 | Academic Tools我们自研了一系列免费学术工具供广大用户使用，并持续优化
与AI共处的智慧
2026年6月7日 星期日 北京 天气 晴与AI如何共处，从2023年ChatGPT跨越至2026年Openclaw，短短数载已引发天翻地覆的变迁。AI正逐步渗透进我的工作流，我是否该忧虑被其取代？又该如何摆正心态去面对它？我们常说的AI，通常指的就是LLM，即大语言模型。近期听闻一种观点，认为将其译为“大语言模型”有失偏颇，因为中文语境下，一句话因场景、对象及语调不同，含义往往千差万别。相比之下，大模型难以传达词句之外的含义，更精准的译法应是“大词语模型”。Token的官方定义是词元，其底层运作逻辑如下
为何我选择成为企业AI转型顾问而非工具推荐者
许多老板一提到 AI，首先会问：「有什么好用的 AI 工具推荐？」但企业难以有效应用 AI，通常不是因为工具不够，而是业务流程、经验与判断标准没有被清晰定义。先看核心观点AI 实施应从流程开始，而非工具。企业无法有效使用 AI，表面上是工具问题，实质是流程问题，更深层次是经验未被结构化。顾问的真正任务不是提供工具清单，而是协助企业梳理标准操作程序（SOP）、资料、判断标准和工作流程。初期阶段不建议构建大系统，应先选择一个重复性高、资料完整且可验证的流程进行试点。老板关注工具，但问题往往不在工具事情是这样的
别再收藏AI工具了，掌握这套方法比追100个工具有用
每隔几天就有一个大模型升级，隔周又有一款AI写作工具刷屏，紧接着AI绘图、AI视频、AI办公、AI搜索、AI智能体接连登场。很多人手机里、电脑里、浏览器收藏夹里堆满了各类AI网站，可真到干活的时候，还是不知道该点开哪一个，不知道怎么提问题，更不知道怎么让AI真正帮自己提效。所以，普通人想高效用AI，第一件事不是追新工具，而是先搭建一套"基础使用框架"。工具会变，模型会升级，平台会改名，但真正决定你能不能用好AI的，永远是这三件事：减少阻力、提升品质、长期沉淀。很多人用AI效率低，第一个问题就是舍不得花小钱
ChatGPT将转型为超级应用：告别传统聊天模式
来源：财联社OpenAI正准备对ChatGPT进行自推出以来最大规模的革新。该公司计划在今年上市前，寻找新的增长引擎。OpenAI计划将其聊天机器人(15.570, 0.51, 3.39%)转变为一个“超级应用”，整合编码工具和人工智能代理，并添加一些高管认为能带来更高收入的产品。据十余名现任及前任员工透露，这些调整是OpenAI更广泛重组的一部分。这家总部位于旧金山的公司正将资源转向争取高利润的商业客户，并与竞争对手Anthropic展开更激烈的竞争。这些调整也将使OpenAI的编码产品Codex获得更
Draw Things 成 Mac 首选：本地 AI 新纪元
为何 Draw Things 正跃升为 Mac 用户的首选工具AI 并未变得简单只是有人终于将其封装隐藏过去两年，本地 AI 的核心痛点始终非能力不足，而是操作繁琐。模型日益强大，但部署、配置及工作流依旧异常复杂。许多人尚未生成首张图像，便已被冗长教程劝退。它并未发明新模型，也未创造新技术。它仅仅将复杂性深藏幕后。性能绝非单一数值，而是系统综合能力的体现。绝大多数用户仅需少量模型即可搞定八成工作。许多人将时间耗费在 CFG、Steps、Sampler 等参数上。但真正决定最终效果的是：AI 正从云端回归设
AI 变局·2026-06-07 成本狂降九成，行业迎来至暗时刻？
今日目睹一组数据，令我瞬间惊愕。有人利用完全相同的代码、提示词，以及 17 个预设漏洞，分别测试 MiniMax M3 与 Claude Opus 4.8 的代码审计能力。结局如何？M3 检出 13 个，Opus 同样检出 13 个。双方平手。然而成本却天差地别。M3 仅耗费 $0.07。Opus 则高达 $1.30。差距接近 20 倍之多。请细品这组数字。$0.07 约合人民币五毛。五毛钱便完成了一次代码库审计，并揪出 13 个漏洞。反观另一方，那个被誉为“最强大脑”的模型，干着同样的活，却向你索要 9
与其担心被AI取代,不如学会驾驭AI
你感到过焦虑吗？反正我确实焦虑过。说实话，并不是某个特定时刻让我害怕，而是一种逐渐蔓延的感觉。今天看到AI能创作文案了，明天发现它能生成图片了，后天又听说能编写代码了。你花费大量时间才掌握的技能，AI几秒钟就完成了，而且完成度并不比你差。遇到这种情况时，内心确实不好受。这并非我个人的感受。周围许多朋友也在讨论，有人持观望态度，有人感到担忧，也有人已经付诸行动了。但交流得越多，我越发现一个现象：大多数人在争论AI是否会取代人类，却很少有人思考如果会取代，我该怎么办？前者制造焦虑，后者找到出路。怎么说呢，回顾
AI时代，请保持做人的本色
人工智能与新冠病毒如出一辙，已然演变为我们生活的新日常。如今人人都能上台讲五分钟段子，也都能写段代码捣鼓出自己的AI小工具。它确实极大地提升了人类的工作效率，却也引发了前所未有的焦虑与惶恐。今天暂且不论AI的能力边界，先与诸位分享两个日常中的小片段。第一则小故事。弟弟入园之后，如何接他和姐姐放学成了我的一大难题。由于弟弟比姐姐早放学许多，且他离家的距离更近，按常理应当先接他再去接姐姐。但实际情况是姐姐学校门口每逢放学便拥挤不堪，一条不过五六米宽的小路被家长围得严严实实，时不时还有私家车甚至工程车夹杂其中，
OpenAI全面升级ChatGPT：打造超级智能体
自ChatGPT发布引发AI热潮后，OpenAI即将进行其历史上最大规模的改版。这家估值达8500亿美元的公司计划在启动上市程序之前，探索新的增长点。 公司希望将这款聊天机器人发展为集编程工具与AI智能体于一体的超级平台，推出更多具备高盈利潜力的产品。 据十多位现任及前员工透露，此次功能升级是OpenAI整体架构调整的一部分。这家位于旧金山的企业正集中资源，积极拓展高价值的企业客户市场，并与竞争对手Anthropic展开激烈竞争。 在筹备首次公开募股（IPO）的过程中，OpenAI面临着提升收入、实现盈利
人工智能重塑职场格局
有人曾询问：AI是否将取代人类工作？我的回应是——多数人不会被AI直接淘汰，但可能败给那些善用AI的同事。这两者看似相似，实则有别。前者属于未来幻想，后者却是眼前现实。当下AI尚无法胜任的工作不计其数：例如真正理解“客户今日情绪不佳需调整沟通方式”，在复杂谈判中洞察对方言外之意，或是在凌晨三点陪伴你收拾残局。然而它所能做到的事却令人震惊：一名熟练运用AI的运营人员，其产出效率可达普通运营的5倍。 一名掌握AI工具的设计师，出图速度是同行的10倍之多。 一名会用AI的程序员，能完成过去三人份的工作量。这说明
AI周刊：2026年第8周
年味渐稀，生活步履匆匆，万物似乎都在加速，不禁让人反思忙碌的初衷。暂且搁置一天去休整，新的一年里，重心回归内心。链接：https://github.com/volcengine/OpenViking简介：OpenViking是一款面向AI代理的开源记忆库。它采用文件系统架构，将记忆、资源和技能等上下文进行统一管理，支持上下文的分层流转与自主进化。链接：https://github.com/netease-youdao/lobsterai简介：LobsterAI是网易有道推出的智能助手。它全天候待命，能协助
避免成为AI操作员
“AI 操作员” 并非正式职位名称，而是业内的一种调侃称呼 —— 指的是那些日常工作中主要通过向 AI 发送指令、修改输出结果、进行验证来完成任务的人。核心工作模式是：设定目标 + 编写提示词 + 审核输出，AI 负责执行。【数据预处理、参数调整、API接口开发，这些就是技术岗位中最为典型、真实的 “AI 操作员” 日常职责。】1. 数据预处理 = 为 AI “准备食材”AI 就像一个挑剔的设备，原始数据杂乱无章，无法直接使用。删除错误数据、去除重复项、填补缺失值将混乱的文本 / 图像 / 日志整理为统一
AI正在演变为科研工作的基础条件
对当代科研人员而言，最昂贵的并非每月几十美元的订阅费用，而是信息鸿沟：当同行已运用尖端方法论、数据集和技术工具攻克难题时，你却可能因信息陈旧而误入歧途，甚至意识不到关键信息本身就存在获取壁垒。这种信息鸿沟具体表现在以下几个核心维度：最显而易见的信息鸿沟源于学术出版机制：AI时代科研工具的更新周期极短，研究者极易因信息更新滞后而陷入被动：比资源差距更具决定性的是认知层面的落差：费曼早已阐明，科学研究犹如降雨，唯有前沿学者的思想智慧持续向下传导至学习者，方能培育出新一代研究者