微软发布 AI-300 认证：专攻 AIOps，破解模型落地难题
2026微软推出 AI 新证 AI-300微软认证 随时报名随时考试前言/ Foreword↓在 AI 技术迅猛发展的今天，模型难以落地、运维混乱以及优化乏力已成为企业的核心痛点。微软最近发布了全新的 AI-300 认证（机器学习运维工程师助理），该认证精准锁定 AIOps（人工智能运维）领域，全面涵盖传统机器学习 MLOps 与生成式 AI 运维 GenAIOps，旨在帮助技术人员解决 AI 生产化过程中的关键难题。证书定位与核心价值NEWS微软 AI 新认证 AI-300 正式登场◀AI-300 全称
数据与智能驱动咨询业变革
5月30日，2026工程数智大会 · 数智咨询企业家论坛在深圳国际会展中心隆重举行。本次论坛以《DATA+AI，重塑咨询企业生产力》为核心主题，汇聚行业主管、权威专家、全国头部造价咨询企业负责人及产业精英，聚焦工程造价市场化改革政策指引、行业发展趋势研判、平台+DATA+AI技术赋能、标杆企业创新实践四大核心议题，围绕造价咨询行业高质量发展，共探转型路径、共商发展大计、共筑行业新生态。全国30余地区，超400位咨询企业嘉宾齐聚现场参会。广联达科技股份有限公司助理总裁 赵文靖大会伊始，广联达科技股份有限公司
数智赋能 共绘未来——2026工程建设数字化峰会观察
新华网北京6月1日电（记者赵海军）初夏时节，科技创新热潮涌动。5月29日至31日，2026工程建设数字化峰会在深圳盛大举行。本次峰会汇聚政府部门、产业界、学术界、研究机构和媒体代表，召集全国近3000名工程建设领域专业人士及国际同行，围绕AI×BIM2.0产业变革核心方向，通过深度交流、经验分享、生态共建，为中国工程建设行业高质量数字化转型注入新动力。 敢为人先立潮头 打造城市建设数字化标杆 工程建设行业正在摆脱粗放式增长模式，步入数字化、精细化高质量发展新阶段，人工智能、BIM等关键技术加速融入工程设计
黄仁勋：AI 创造更多工程师岗位，失业论纯属无稽之谈
英伟达首席执行官黄仁勋于 6 月 1 日在 GTC Taipei 2026 大会上发表了主旨演讲。黄仁勋指出，代理式智能（Agent AI）与实用型人工智能的新纪元已然开启。如今，Token（词元）已成为利润的核心计量单位，AI 则是推动 GDP 增长的“引擎”，软件工程师的规模正在持续扩张。关于 AI 会导致岗位减少的言论完全是无稽之谈，事实恰恰相反，被雇用的软件工程师数量正在不断增加。黄仁勋进一步透露，全球约有 3000 万至 4000 万专业软件开发者依靠编程谋生。2023 年 AI 编程调用次数为
海河流域今日正式启动汛期
新华社天津6月1日电（记者徐思钰）从水利部海河水利委员会传来消息，6月1日8时起，海河流域已正式迈入汛期。在此之前，海委于5月25日8时提前开启了全天候防汛值班模式，全面进入汛期备战状态。海委相关领导指出，将紧盯天气动态，严密监控雨情、水情及工程状况，切实履行职能，逐级落实防汛责任，扎实做好监测预警、会商分析、应急响应、工程调度、值班值守、信息上报及巡查防守等各项任务，坚决筑牢海河流域防汛安全防线。
AI 量化实战九：从理论到盈利，重构 AI Agent 交易体系
增强信息处理效能、确保决策逻辑统一、减少人工操作偏差目录前言：AI Agent 引发的变革，不在于预测精度，而在于交易架构的重塑回顾近年，量化领域历经数次范式转移：* 因子模型阶段：聚焦“信号来源”* 机器学习阶段：攻克“非线性映射”* 深度学习阶段：突破“复杂模式辨识”* AI Agent 阶段：实现“系统协同与决策自治”大众常对 AI Agent 存在误读，认为其等同于：AI 自动预判 → 自动下单 → 自动获利实质性的跃迁并非预测力的飞跃，而是：将原本离散的研究、交易、风控及执行人员，重组为一套可拓
AI时代的测试工程师：自动化与人工判断的重新定义
当前自动化测试、智能测试、AI生成用例、探索式测试、质量决策，这些概念都被归入了"AI测试"这个大类。最终讨论往往走向两个极端：一方观点认为，AI能够自动编写用例、自动执行测试、自动提交缺陷，测试岗位将被完全替代。另一方观点认为，AI总是在胡编乱造，测试这类需要严谨态度的工作必须由人完成，工具不过是营销噱头。这两种观点都存在偏颇。实际情况是：AI会替代部分"机械执行型测试任务"，但不会替代真正承担质量判断职责的人员。它会将测试工程师的工作重心，从"反复操作、反复编写脚本、反复查阅日志"，转移到"定义什么值
档案 AI 基石：第一张底表构建指南
本文不探讨模型智商高低，而是聚焦于模型真正融入档案系统前，首张基础表应具备的形态。许多项目误将 AI 视为外挂插件：仅在系统嵌入问答框并对接大模型 API，便以为实现了智能化。实际瓶颈常不在模型本身，而在于数据对象缺乏稳定关联。目录仅是一组编号，原文是一批文件，OCR 产出则是孤立文本，权限存于业务系统，日志仅记录操作人与时间。一旦模型发问，便不知沿何路径回溯原文。底表需解决对象关联，而非单纯字段堆砌。一个可用的档案 AI 底座，至少应将档案资源、电子原文、页级文本、权限规则及应用行为置于同一可追溯链路。
AI 智能体落地生产：需攻克三大工程难题
2026 年已过一半，关于 AI Agent 的探讨终于从「能否替代人类」转向「如何在生产环境运行」。这一转变本身比任何基准测试都更具说服力——开发者开始认真对待了。然而，认真归认真，将 Agent 真正部署到生产系统中所面临的关卡，远超预期。Anthropic 于去年 11 月发布了模型上下文协议（MCP），将其定位为「AI 应用的 USB-C 接口」。截至 2026 年初，社区已贡献超 1000 个 MCP 服务端，Block、Apollo、Sourcegraph、Replit 等公司已将其整合进内部
心理咨询师会被AI淘汰吗?我向刘润请教后有了答案
01 刘润的一段话，让我坐直了身子最近在看刘润老师Q1内部例会的视频。有一段话，我反复读了三遍。他说，AI时代，组织结构会发生翻天覆地的变化。未来的组织可能像一个"极坐标系"：· 最中心，是做判断力的人——为最终质量负绝对责任，AI跑出十个结果，用哪个，你来定。· 最外围，是与真实世界的接触面——去现场、见人、参加私董会、获取AI拿不到的第一手信息。中间那些上传下达的中层，反而不太需要了。读完这段话，我坐直了身子。我在对照：心理咨询师这个职业，处在哪个位置？02 我窃喜了一下，然后冷静了说实话，我先是窃喜
从To AI进化至Be AI：EDA与AI融合重塑验证新范式
近日，在IC设计验证领域的重磅技术盛会DVCon China上，国内数字EDA/IP领军企业上海合见工业软件集团股份有限公司（简称“合见工软”）携其验证硬件产品及全套解决方案精彩亮相。在技术分论坛环节，合见工软验证产品市场总监曹梦侠联合Hybrid混合验证平台研发负责人朱振中，共同发表了《AI赋能验证：智能技术如何重塑验证全栈》的主题演讲，全方位剖析了合见工软在AI与EDA深度协同方面的技术路线、产品落地成果及行业前瞻洞察。双重范式驱动下，验证行业迈入AI工程化落地的关键阶段当前半导体产业正经历史无前例的
AI 编码提速背后，评审瓶颈已成最大阻碍
评审队列中积压着由 AI 生成的合并请求（PR），长达四百多行，已搁置三四日无人问津。其前方还排着五六条类似的庞大代码块。与此同时，团队看板数据亮眼：合并请求数量刷新纪录，全员皆感今年效率显著提升。这两番景象并存，正是 2026 年多数工程团队面临的真实境况。并非团队未获进步，而是精力都投入到了不再成为制约的环节。当 AI 将代码编写成本降至近乎免费，决定团队真实交付速度的关键，已非谁写得快，而是谁审得动。症结不在于「AI 无用」，而在于你押错了侧重点。软件工程效能分析平台 LinearB 发布的 202
AI时代：能力差距正在被放大而非弥合
最近一个现象让我陷入思考：同样是使用 AI 编程，为什么有人效率提升了 10 倍，有人反而效率下降了？近期多个报告指出 AI 在开发领域的渗透率显著提升，但实际产生的效果却呈现出巨大差异。这促使我开始探讨一个问题：AI 究竟是在消除差距，还是在加剧分化？许多人将 AI 视为万能解决方案，认为只要使用就能提升效率。但实际情况是：AI 的加速效果因用户不同而存在天壤之别。Stack Overflow 最新调研表明，熟练运用 AI 辅助工具的开发者平均效率提升 57%。然而这个数据背后隐藏着另一个真相：不熟悉工
AI 领域“四位一体”校企协同育人机制探析
人工智能“四位一体”校企联培模式研究 针对 AI 行业卓越工程师校企联合培养中的核心难点，本研究构建了“四位一体”育人新范式。该模式围绕精神引领总线、人才需求高线、能力培养主线及选拔标准标线四大维度，打造系统化协同培养体系，旨在消除教育供给与产业需求间的错位，为新质生产力的跃升夯实人才基石，兼具理论突破意义与实践推广价值。#卓越工程师培养 #校企联培新模式 #AI 人才培养 #新质生产力人才 #产教融合新路径 #人工智能教育改革 #工科人才培养创新 #产教融合校企合作 #新工科人才培养 #工程师培养模式创
王力安防再推定增，在读二代跟投，分红额超募资需求
投资参考金麒麟分析师研报，专业、及时、全面，助您把握潜力主题机遇！ 来源：证券之星 近期，王力安防(10.440, -0.18, -1.69%)（605268.SH）启动了一项3亿元的定向增发融资计划。实际控制人之子王健恺将以“在读本科生”身份拟认购6000万元。在家族高度控股的背景下，王力安防近三年累计分红达3.31亿元，已超过本次募资总额。 证券之星注意到，尽管大部分分红流向了实控人家族，但王力安防的资金状况却十分紧张。此次定增预案披露距离上一次简易程序定增失败仅约三个月，两者核心资金用途基本一致，但