中国AI的差异化突围之路
近期，北京月之暗面科技有限公司发布了全新一代大模型Kimi K3。其拥有2.8万亿参数规模，一举成为当前全球参数最大的开源模型。在各项测试中，Kimi K3的综合智能表现已逼近全球前沿的闭源模型水平。这标志着我国人工智能模型发展踏上了新台阶。一批中国开源大模型正从“单点突破”迈向“群体崛起”，为全球人工智能进步贡献了新方案、新思路。图源：视觉中国（下同）（一）7月6日至12日，全球AI大模型累计调用量达到54.6万亿词元。中国大模型单周贡献27.58万亿词元，占比超过半数，且连续十一周超越美国，稳居全球首
AI导演：新兴职业的崛起
常言道，人生好比一场演出。每个人都渴望成为舞台上的焦点。然而，即便成了主角，也难以左右自己的命运。因为幕后有导演在掌控全局。那就去当导演，主宰自己的命运。过去，想要成为导演不仅需要专业的学识和技能，还得搭建演出所需的大规模团队与昂贵设备。这些都需要雄厚的资金支持，以及漫长的筹备周期。在传统影视圈，想成为一名导演几乎容不得半点失误——最好是北京电影学院或中央戏剧学院的毕业生，期间要不断参赛、获奖，去争取一个结识人脉的机会，才有可能获得进组的资格，而且多半只是场务之类的基层岗位。即便入了行，一个项目想要拉到投
AI应用加速：从快手、淘宝到华为，2026互联网大会的“生产力革命”
2026年的中国互联网大会，传递了一个明确而有力的信息：AI已不再是舞台上的演示或实验室里的数字较量，它正变身为现实商业领域“劳作”的核心力量。从快手可灵AI助力中小商家GMV飙升210%，到淘宝闪购AI对话下单周破1亿笔，再到华为推出“入网即入算”——这些数字与思路背后，是一个统一的命题：AI原生应用，正从“技术构想”蜕变为“生产力引擎”，并开始改造各行各业。01快手可灵：AI怎样让中小商家“突围”？在快手的展示区，一组统计格外亮眼：其自主研发的“可灵AI”视频生产大模型与“女娲数字人”直播系统，已推动
当AI让一人管理五万人时：你的企业准备好迎接AI员工了吗
曾经有很长一段时间，我每天睁开眼就开始忙碌工作。送完孩子后，永远是第一个抵达办公室的人：每天工作十三小时是家常便饭，直到头发开始大把脱落，我才意识到自己已经很久没有休息，也很久没有和朋友聚会聊天说些知心话了。不知道你是否也有同感，不是没有朋友，而是有些话不知道该不该说。毕竟以前有过教训，说出去的话，后来都变成了伤害自己的利刃。慢慢地，我连倾诉的念头都消失了，只能独自消化。或许你越能干，身边越没人帮你包括父母都不问你累不累，同事觉得你那么强不可能有问题，朋友说你什么都能搞定——只有一个人的时候，你才知道自己
谢康与乔晓春对谈：AI浪潮下，教育如何赋予孩子感知幸福的真能力
为后代筹划长远未来，是深植于中国父母血脉的本能。近年来，人工智能的超常规跃进，颠覆了传统教育中诸多理所当然的模式与手段，将家长、学生和学校的变革忧虑推至新高。成长于AI纪元的孩子，应当接受怎样的培育？仅增设AI课程就算迈向AI时代的教育吗？家长和学校在这一转型中又需做出何种调整？中信出版集团近期推出的《学习的进化》一书，对以上议题进行了深度剖析。该书作者为北京博雅明悦学校校长谢康，书中凝聚了她12年探索面向AI时代的全人教育实践与体悟，堪称一部“写给中国家长的AI时代成长指引”。近期，中信出版邀请谢康校长
AI医疗奇迹频现，会催生新“滴血骗局”吗？
作者丨道总图源丨AI生成近期，一位匿名的海外AI工程师在个人博客分享了一件事，他用两个小时为患有自闭症的儿子打造了一款沟通辅助App，一个四年间几乎沉默的孩子，忽然能用完整语句表达“我真的非常爱你”。据透露，这位工程师借助AI生成了数百张图片，所有图像都与他的孩子相关联，他还克隆了自己的声音，当孩子按下按钮，就会用他的声音读出对应的词语或短句，整个App界面也采用了孩子最爱的动画风格。两周内，孩子的辨识能力提升了一倍多，并且开始主动说出更多话。这是一个充满温情的故事，如同前段时间在AI圈持续刷屏的“自制m
普华永道2026AI就业报告：劳动力市场正被撕裂成两条截然不同的轨道
今日推荐行业研究报告：2026年全球人工智能就业晴雨表：AI 时代就业的两种未来图景（30页）（内容出品方：普华永道）点击上方图片进入小程序top行业报告首页搜索“全球人工智能就业”查阅下载全文。斯坦福大学研究显示，AI相关领域初级岗位出现了16%的下降趋势，媒体持续渲染"AI工作末日"的景象，49%的CEO公开表示未来三年将缩减初级招聘规模。通过对全球六大洲超过十亿条在线招聘广告的调研，实证分析揭示了一个与上述现象截然不同的结论。AI并非在消灭工作机会，当前正以两种完全不同的路径，对工作本质进行重塑，将
AI赋能：每个人都能成为创新者
在网上看到一则报道，荷兰少年博扬·斯拉特（Boyan Slat），16岁时潜水发现海面漂浮着大量塑料废弃物，18岁创办了公益组织 The Ocean Cleanup，研制出总长2.2公里的U型漂浮拦截装置，成功打捞了数十万吨海洋垃圾。我把这段视频分享给了孩子。孩子看完后敬佩不已。我向他抛出一个问题：你能否借助AI工具设计出一个更优的方案？我们试着在Codex中输入：请帮我们想一个与众不同的方法来清理海洋垃圾。AI向我们推荐了名为"Blue Pocket"的方案。博扬的The Ocean Cleanup如同
如何正确认识AI时代的工具变革
看到一个关于AI的认知框架，类似于拖拉机时代的锄头哲学。拖拉机发明是为了提升效率的，不应该抱着锄头担心自己会被取代，而是要主动学习驾驭拖拉机的方法，以此提升自己的效能。拖拉机和锄头本质上都是耕作工具，关键在于明确最终目标——把庄稼种好，无论是用拖拉机还是锄头，都只是实现目标的手段罢了。这个比喻同样揭示了一个重要问题：在AI时代，是否还需要深入学习技术？答案是肯定的。即使有了拖拉机这样的高效工具，仍然需要掌握播种时机、施肥方法和合理的种植间距。拖拉机在播种环节提效，无人机在施肥打药上发挥作用，但最终确保丰收
技术平权浪潮下，为何强者恒强？爱签CEO无疆解读AI时代的“价值霸权”
近两年，人工智能领域掀起了一场空前的平等化浪潮。大模型从少数寡头的独占资源，演变为每位开发者皆可调用的基础工具。算力可租用，开源模型遍地开花，技术壁垒降至历史低点。然而，一个矛盾的现象浮现：技术门槛越趋同，赢家垄断的节奏反而越迅猛。头部玩家与追兵的间距非但未缩减，反倒急剧扩大。这背后有何缘由？01一个违背直觉的发现平等化并非终点，而是开端7月8日，北京GAIC峰会现场，爱签首席执行官无疆在演说中抛出一项洞见：“大模型正蜕变为水电般的基础生产力——这体现了技术的普惠平等。但平等之上，霸权才刚启幕。AI犹如钢
李小加：几乎无行业还能守住护城河
专题：2026亚布力论坛创新年会 7月4日消息，亚布力中国企业家论坛第十二届创新年会7月3日-4日在上海召开。亚布力中国企业家论坛轮值主席，滴灌通创始人、主席李小加在开幕致辞中表示，现在已经几乎没有任何一个场合不讨论人工智能。企业家群体既是AI将来最大的受益者推动者，但如果做不好，一定会成为AI最大的受害者。 AI革命给我们了带来什么？李小加认为，AI革命带来的变化，基本来看是两个。第一把劳动力、管理力、获客力和投资者主权，这4个的杠杆全面再一次的指数提升，“可以想象今后的造富，今后的发展，今后的产品，今
让AI红利惠及每个人
AI时代，一切都加速了，过去一个月才能完成的任务，如今一周甚至三四天就能搞定。效率确实提升了，但人们并没有因此获得解放，也没有拥有更多的空闲时间。多出来的时间反而被要求去做更多的工作，实际上普通人反而失去了更多属于自己的时间，每个人都疲惫不堪。AI时代，一切都充满了不确定性。职业发展变得难以预测，AI智能体正在替代大量人力，而且将替代更多的人力，不仅替代劳动密集型岗位，更替代办公室白领，进而替代创造AI的程序员——那些AI的创造者，他们的工作也正在被AI取代。现在几乎没有程序员手动写代码了，绝大部分代码都
人工智能：悄然构筑你的日常基座
移动互联网初露锋芒之际，「扫码付款」「在线导航」尚属新潮概念，人们还会聚首探讨操作门道。如今呢？再也无需多言——它们早已如呼吸般自然，化作不言而喻的存在。当某种能力无需赘言便深入人心，它便真正实现了「原生」。AI 原生，正循着相似的轨迹演进。你或许已隐约觉察，某些改变正悄然酝酿，却道不明缘起何时——智能终端能捕捉语调、洞察心意；它的预判随你的习性而变；AI 不再止步于应答，更能代你发送邮件、查询气象、预约会议、撰写公文。这绝非零散的功能堆砌。其背后是一股更为宏阔的浪潮：AI 原生，正无声无息地浸润你的生活
AI重塑知识获取方式
几周前，我与Simon讨论项目，我们在谈论AI在化工上的应用。他问了我一个问题："你觉得有了AI之后，我们最重要的能力是什么？"我想了想，说："我觉得是创造力。人的创造力是AI不可及的，人无法将自己还未想到的东西写进代码。""还有吗？"Simon继续追问。我挠了挠头，绞尽脑汁，"还有就是沟通能力。在与人打交道的场合，AI无法替代人完成，人总是希望跟有温度的东西进行交谈。"Simon喝了口茶，我知道他要开始长篇大论了。Simon提的说法让我眼前一亮，他说AI带来的最大改变是知识获取的易得性。即使是对化学一窍
人工智能浪潮下，谁在真正焦虑？
最近AI焦虑成了热门话题。这种担忧并非毫无根据。人工智能正以惊人速度吞噬大量重复性劳动。许多职场人曾经赖以谋生的技能，诸如制作演示文稿、编写程序、撰写报告，本质上都是模式化产出。凡是能被拆解为明确步骤、以结果验证的工作，终将被AI席卷而入。当下，人工智能正迅速改写诸多行业的利益分配格局。曾经不少人获利，倚仗的是信息不对称、技术壁垒、工具优势。这种现象在各行各业普遍存在，金融领域亦不例外。我并非人工智能专业出身，也没有量化科班背景。因此我对AI的感知，或许与基金经理、互联网大厂工程师、学术研究者有所不同。他