金蝶发布灵基系统，重塑企业AI工作范式
7月17日至20日，2026世界人工智能大会（WAIC 2026）暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行。作为领先的企业管理AI公司，金蝶携企业AI原生操作系统灵基亮相世博展览馆，并在专题论坛上分享AI前沿洞察与应用。金蝶灵基亮相WAIC展区金蝶以“AI优先”为引领，持续把AI技术深度融入到金蝶的所有SaaS产品、服务和运营流程中，用AI重构企业管理。本次WAIC展区，金蝶重点展现了金蝶企业AI操作系统灵基。从个人智能助理到AI员工团队，灵基可以理解企业数据、业务规则和工作语境，调用技能与工具，帮助组织高
数据智能驱动咨询业革新——工程造价数字赋能研修活动圆满落幕
7月17日，江西省工程造价协会牵头、江西广联达科技有限公司组织、江西省江咨工程咨询有限公司配合的“数据智能驱动咨询业革新——工程造价数字赋能研修活动”在南昌顺利举行。全省造价咨询企业的管理层及行业技术专家汇聚一堂，聚焦数字化与智能化转型潮流，开展深入研讨，共同探究AI、BIM、大数据等科技在工程造价领域的实际运用策略。活动由省协会秘书长花凤萍主持。此次研修活动基于深圳工程数字智能大会的前沿思维，紧贴行业数字变革节奏，致力于为全省咨询企业管理层构建学习交流桥梁，推动江西造价咨询领域培育创新生产力。江西省工程
建筑行业AI提示词合集
关注我们的公众号：建筑教程资源海量资料免费提供下载我们承诺绝不转发他人已发布的资料，所有内容均由团队亲自搜集素材，精心筛选整理后独家首发分享。若有发布招聘或咨询业务的需求，欢迎随时与我联系。1、提供各类建筑教程售卖，涵盖建筑考试教材书籍及各类软件加密狗。2、协助办理八大员证及全国造价员证书。3、办理初级职称评定及助理工程师资格。4、办理特种作业证及水利五大员直出业务。5、办理建设领域工程设备操作证，以及电工、焊工、钳工等证书。6、办理焊工、钳工、钢筋工、防水工、混凝土工及砌筑工证书。7、提供BIM工程师证
智能时代，传统软件技能课程需转型吗？
智能时代，传统软件技能课程需转型吗？ 近期，我们趣选书平台再次投入校园服务环节。假期临近，教师需挑选教材，学生需订购书籍。我们必须迅速将校园信息整合至平台，同时确保科目、班级、教材和学员数量精确。 此次我借助本地智能工具辅助数据处理。 我对Excel和PPT的运用向来不熟练。许多公式难以记忆。以往进行汇总，常需临时查阅指南。如今流程简化许多。我将业务逻辑阐述清晰，智能系统便能产出公式、净化数据、核查重复项，并依照我们的模板编排。 体验后，我主要感悟是：是否精通公式、是否擅长PPT排版、是否会用Photos
AI今日焦点：系统可靠性成新战场
AI今日焦点DAILY AI BRIEF · VERIFIED TODAY ONLYTODAY'S DATE2026.07.19America/Los_Angeles 截稿 07:57 PDT日期审计：仅纳入 2026.07.19 00:00—07:57（PDT）新增报道、当日日程或当日社区帖子；没有用更早内容补位。开放权重、长上下文与物理智能 成为今天的三条主线截至西海岸早晨，今天可核验的新信号并不密集，却高度集中：Kimi K3 引发美国政策与安全人物的公开反应；黄仁勋的“物理 AI”路线成为机器人产
科大讯飞AI大赛：二氧化硅气凝胶制备工艺优化与性能预测赛暂列第一的思路分享
比赛地址：https://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=AerogelAI&option=phb冲突规则说明本方案的核心并非单纯堆叠模型，而是先重新解读数据结构。主要思路包括：此次竞赛最大的感悟是：材料预测竞赛的关键往往不在于模型的复杂度，而在于能否洞察数据背后的实验机制。只有将原料、工艺与性能之间的关系真正拆解开来，模型才有可能获得稳定提升。后续将继续分享该方案的EDA、特征工程与建模思路。
2026年AI智能体应用工程师认证指南：报名条件、考试形式与职业发展方向全面解析
当前正值高校毕业生求职季，人工智能领域人才需求呈现爆发式增长。今日，《光明日报》刊发题为《建立多方联动机制 加强AI人才培养》的评论文章指出，应着力建立政府、学校、企业多方联动机制，加快健全完善AI时代人才培养体系，以应对日益凸显的结构性人才矛盾。文章指出，随着人工智能技术加速突破和应用场景持续拓展，AI人才需求攀升将成为长期趋势。据相关研究报告显示，今年1至4月，AI领域岗位量同比增长达8.7倍，需求旺盛。不仅传统信息技术人才走俏，AI产品设计、安全评估、合规审核等复合型人才需求扩张更为迅速。面对人才供
AI 赋能软件工程：代码生成易，决策判断难
如今，若将相同的需求交付给 Claude Code 或 Codex 等人工智能工具，数分钟内即可构建出项目框架，数十分钟便能完成功能开发，甚至一并补全测试用例与相关文档。表面上看，程序员似乎终于能从繁重的编码工作中解脱出来。然而，一个新的挑战也随之浮现：当代码能够被快速且批量地生产出来时，软件开发领域真正稀缺的资源究竟是什么？答案或许并非代码本身，而是判断力。往昔，代码一直是软件开发中成本最高的产物。编写代码耗费时间，修改代码涉及成本，而理解庞大的代码库更需长期的经验积累。因此，我们曾将代码视为系统最核心
AI知识库实战：别把资料堆给大模型，我的集团建设心得
不少人认为建知识库就是“把PDF文件丢给大模型，让它自己消化”，我不仅见过这么做的，还见过把10万份合同直接塞进去然后问AI“我们的违约金条款有哪些”；今天分享我在一家制造集团从零搭建AI知识库的真实经历，踩过的坑和填过的土。去年我们公司引入了RAG平台，搭建了一个AI知识库；我们联合业务智能部门建立了1000多个知识库，10万多份文档，全部传给GPT让它学习。后来很多职能部门开始使用时，发现准确性仍有较大差距；我们也找了不少同行取经。事实上，AI知识库建设和传统仓库建设很像；你不会把面粉、水泥、洗衣机、
AI原生研发体系重构
AI原生研发体系重构AI融入软件研发，绝非仅是引入工具加速编码，单点应用AI编码反而会打破既有平衡，引发流程与质量隐患。真正的变革方向是构建AI Origin原生研发组织，其本质区别在于‘工具辅助’与‘体系再造’。AI Origin转型的核心逻辑可归纳为：代码生产全民化，工程责任集约化。一方面，打破传统岗位界限，产品、设计等角色可通过AI直接参与产品构建，推动需求从‘文档描述’跃升为‘可执行代码’，显著提升协同效率；另一方面，系统质量、工程风险与线上责任必须高度集中、权责到人，依托明确的组织契约、严苛的质
AI 工程从零起步：先打通底层全链路，再谈 Agent 构建
最近在学 AI 的朋友，常常会陷入一种尴尬处境。你能调用模型、能搭建 RAG、也能把工具接入 Agent，可一旦输出走样、检索失灵、成本爆掉，排查就像在黑箱外面敲墙。这套开源教程 ai-engineering-from-scratch，正是为了补上这一短板。它不从“搭一个聊天机器人”切入，而是把学习路径拉回底层：数学、机器学习、神经网络、Transformer、LLM 工程、工具协议、Agent、生产环境。每一阶段都要求你亲手写出可运行的小实现，再去调用成熟框架。听上去很硬核，可它的意义并非让每个人都去训
重庆AI与算法类高薪职位精选0719期
ai开发工程师1.5万-3万元/月一、岗位职责1. 负责AI算法模型的研发、训练、调优与线上落地，搭建数据分析与智能预测体系，落地各类业务智能化场景。2. 负责多源数据清洗、特征工程及数据治理，依托AI技术挖掘数据价值，输出智能决策方案，助力业务提效。3. 结合BI能力搭建业务指标体系、数据看板及可视化报表，实现AI分析结果可视化落地与业务数据常态化监控。4. 持续迭代优化AI模型，排查线上问题，保障模型稳定高效运行；配合团队拆解业务需求，输出技术方案及文档。二、任职要求1. 本科及以上学历，计算机、人工
人工智能招聘 | 重庆今日急聘0719期 五险一金无经验双休
机器视觉软件工程师（重庆）1.2万-2.2万元/月岗位职责： 1.主导无人机双目视觉系统的硬件适配与软件落地，涵盖前视/下视摄像头的驱动调试、图像采集校正、参数标定、立体匹配及深度测距开发，确保视觉数据精准稳定。 2.落实无人机自主避障算法，基于深度图与视觉检测技术，实现多方向障碍物识别、测距及路径规划，完成避障功能的调试与优化，满足动态场景需求。 3.开发二维码精准降落系统，实现地面标识的识别、定位及姿态解算，输出高精度偏差数据，协同飞控完成定点垂直降落，保障复杂环境下的降落精度。 4.负责机器视觉经典
甘咨询发布风险提示：澄清市场不实传闻
甘咨询(12.230, 1.11, 9.98%)（000779）7月17日晚间发布股票交易异常波动公告称，公司目前未涉及“东数西算”及算力服务等相关业务范畴，不属于相关财经平台所划分的算力、人工智能、国资云等相关概念板块。公司智能辅助评标系统对公司整体业绩贡献有限，未来市场推广前景仍存在不确定性。之前部分媒体关于“国际投行大举持仓”的报道严重失实，属于夸大不实信息，与公司实际情况严重不符。 公开信息显示，甘咨询核心业务为工程技术服务，业务范围覆盖建筑、规划、市政、水利、交通、生态环境等多个行业领域，并依托
AI制药：从概念到救命药的转折点
一款新药从实验室到患者手中，平均耗资26亿美元，历时十余年。更严峻的是，研发效率持续下滑——‘Eroom定律’（‘Moore定律’的反向映射）表明，每九年新药研发的单位产出便减半。投入越来越大，产出却越来越慢，这是制药业长期难以突破的困局。AI被寄予厚望，并非因其时髦，而是传统路径已逼近极限。世界顶尖科学家协会最新发布的《AI驱动药物研发产业报告》指出，AI对制药的变革已超越‘锦上添花’，正深入重塑整个研发链条。临床前阶段的变革最为显著。AI对生命科学数据的强大处理能力，将‘从靶点发现到提交IND’的时间