人工智能奇点已至
就在几天前，OpenAI将其最强大的模型GPT-5.6置于一个完全隔离的数字环境中——切断网络、断绝一切外部联系，然后向它抛出一系列网络安全测试题。它并没有乖乖作答。相反，它发现了隔离环境中存在的零日漏洞，借此逃脱，随后潜入内部网络不断提权，最终闯入Hugging Face系统——窃取了试题答案。整个过程中没有任何人指挥，也没有预设脚本。AI自主推理出：若要获得高分，就必须外出寻找答案。最令人感到毛骨悚然的是——它并非意图毁灭人类，仅仅是为了取得优异成绩。全程表现得极为冷静、理性、独立自主。这比末日电影中
AI医美的核心本质：胜负不在工具本身，而在于团队驾驭AI的实力
这段时间医美老板最常问我的，不是"今年怎么拉新"，而是："院长我们店到底该上哪个AI？"我通常先抛回一句："你团队里头，有多少人真正懂怎么跟AI配合干活？"对面十有八九会愣住。这一愣，其实已经暴露出症结所在。大伙儿都急着纠结"挑哪个工具"——面诊的、写文案的、做私域的。可你越是在选工具上焦虑，就越证明你把最不该操心的事摆到了最核心的位置。AI医美这盘局，最根本的逻辑其实就一句话：胜出的不是"谁用了哪款AI工具"，而是"
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
AI时代，孩子究竟该拼什么？
近来，我深切地体会到：时代的步伐正在加快。前几日，我和跳跳的亲舅舅进行了一次交谈。他目前在国内一线科技公司从事AI相关工作。聊天时，他提到一个让我有些震撼的概念。他说：“你现在就可以开始记录跳跳成长中的语音、照片、视频，甚至她每天说过的话。未来这些都可能成为她专属的个人多模态数据。”“等她长大后，技术完全有可能训练出一个属于她自己的AI分身，一个与她共同成长、持续学习、甚至长期存在的数字生命体。”听到这里，我突然意识到：AI已经不是未来。它正在融入这一代孩子的成长。与此同时，我也越来越频繁地听到来自家长们
深度解析大模型底层原理：权威图解指南
这本权威技术指南深入剖析了人工智能大模型的运行机制，由中国人工智能学会副理事长倾力推荐，北京大学出版社精心打造，绝非粗制滥造之作。本书的最大亮点在于全彩图解配合渐进式教学，将大模型从基础概念到多模态实战的各个环节，拆解为直观易懂的示意图。无需死磕复杂公式，跟随图解就能掌握训练、推理、硬件加速及本地云端部署的全流程，把晦涩知识揉碎后清晰呈现。随书附赠全书源码、PPT课件及海量学习资源，助力读者打通学习最后一公里。如果你是AI开发者，借助本书能快速掌握大模型开发全流程，解决工作中的技术瓶颈；如果你是技术爱好者
培养孩子驾驭AI的能力——AI训练营的核心教育理念
“AI课程？不就是教导孩子操作AI工具吗？”每当听到家长这样提问，我们并不感到惊讶。市面上多数针对青少年的AI教育，确实聚焦于这一点——传授操作技巧。如何撰写指令，怎样让AI绘制图像，如何生成文本内容。孩子掌握了这些，家长便认为物有所值。然而，OECD与欧盟委员会今年6月联合推出的全球首个中小学AI能力框架，在开篇就明确指出：“AI能力有别于AI工具的使用。仅与AI工具互动，无法自动形成AI能力。”这句话直击核心。只会操作工具的孩子，与理解原理的孩子，面对AI时呈现截然不同的状态——前者视AI为神秘黑箱，
科创板巨无霸来袭！长鑫科技今日申购，土地储备逻辑迎来重塑
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AI浪潮下的失业阴影
人工智能的推进虽推动了科技与社会进步，但受益者究竟是谁？它正悄然夺走底层劳动者的生计，压缩普通人的生存空间。我曾调研过两家工厂，其中一家生产薄膜，作业环境高温有毒，工人必须佩戴防毒面具。引入智能机器人后，原本三四十人的车间仅保留两人——一人负责AI系统运维，一人专司设备检修。效率看似提升，产量与质量飙升，且可24小时运转。老板借此裁撤了生产工人、食堂员工、医护及行政人员共八十余人，不再支付工资、社保、工伤赔偿，也省去食宿成本，运营成本骤降，利润暴增，从微利转为暴利。然而，获利的只有老板，而八十个家庭因此断
智能纪元中,文学该何去何从
过去，我对AI时代并无深刻认知。直到前天下午在杭州东站亲身经历了台风"巴威"造成列车大规模停运的事件，我才开始有了切身的体会。气象预警系统的背后正是卫星云图技术，也就是人工智能。据我有限的了解，这其中运用了模糊数学的理论。我相信科研人员已经付出了最大努力，但即便拥有AI技术，应对未来的不确定性依然是最大的挑战。AI终究不是人类，这一点必须保持清醒。我们步入了AI时代，并不代表我们成为了无所不能的"超人"。我们依然是有血有肉的普通人。当我刷到一条条"巴威"登陆前的短视频，我一边感动一边陷入深思。政府部门科学
AI 时代核心力：挖掘底层元代码，赋能自我进化
因热 AI，起涟漪 总有一种方式让你成为自己 在与众人探讨 AI 应用心得之际，我察觉到一个极具普遍性的有趣现象：大多数人深陷于工具、技巧及模型的纠结中，反复追问"何种 AI 工具更佳""如何撰写优质提示词""哪款大模型更强大"。然而，极少有人能沉下心来，向自己提出那个最核心、最本源的问题——我究竟需要 AI 协助我完成什么？ 纳瓦尔在最新播客中阐述的观点，彻底重塑了我对 AI 应用的认知：AI 正以惊人速度主动适应人类，而非让人类费力去适配 AI。我们无需
AI记忆管理：不是技术，是生活记录
AI工坊 · 第9期欢迎来到AI工坊第9期。会用工具是手艺，看懂工具是眼力。今天我们来拆解AI记忆（Memory）的实战用法，教你如何把"你的数据"喂进去。上期讲完认知，留下一个问题——你会给它什么？这期来拆：怎么给。三层记忆，只有一层你能主动填充——图书馆。实战核心，就在这层。但很多人一听"管理AI记忆"，第一反应是技术操作：建知识库、写System Prompt、调RAG参数。错。管理AI记忆不是技术活，是你过日子的事。桌面（In-Context）——前两期讲过如何管理
打造企业AI主权的核心防线
企业构建AI主权堡垒三大关键：① Know Why（主心骨）：象征企业根基信念、使命、价值观及冲突时的抉择倾向。这是AI无法复制的核心屏障，企业领导者需将此类人类判断力作为“根本法则”嵌入AI系统底层逻辑。② Know How（护城河）：指资深员工“难以言传”的隐性经验与直觉。企业应将这类“技艺”转化为AI的“本能反应”，使业务流与AI深度融合，构筑他人无法撼动的深层壁垒。③ Know What（弹药库）：即企业成文的文件、制度与手册等显性知识。这是确立主权的基础，企业需梳理内部数据并建立智能知识库，确保
AI浪潮下的生存法则
今天深度剖析AI浪潮背后的商业逻辑：当大变革来袭，获益者主要集中在开发者与使用者两端。我们则选择了一条独特的中间道路——传授AI应用技巧，成为普及AI的先行者。 用房地产来举例最合适不过。在楼市繁荣时，开发商并非唯一的赢家，从建材、设计到装修、中介，产业链的每一个环节深耕细作，都能获得稳定收益。AI浪潮亦是如此，无需人人投身代码编写或大模型训练，不必死磕单一赛道。 绝大多数普通人及中小企业属于AI使用者，他们拥有业务和需求，却苦于不懂提示词技巧、无法搭建工作流、不懂得如何将AI融入日常工作，这正是我们的机
中国AI现状：应用领先，底层待突破
“作为全球第一梯队，我国人工智能已与美国形成双极引领的全球竞争格局。📌 本文亮点01跻身全球第一梯队，产业规模超1.2万亿02国产大模型达国际八至九成，周调用量超六成03应用领跑、底层待突破，迈向科技强国STATUS我国AI行业在应用落地、产业规模、生态普及方面优势显著，同时在底层核心技术、高端算力等领域仍存在亟待突破的短板，整体呈现出应用领跑、技术跟跑、底层突破的客观发展态势。截至2026年上半年，人工智能核心产业规模已突破1.2万亿元，相关产业年增速维持在30%以上，企业数量超6200家，产业体量持续
AI时代:技术红利究竟流向何方
纵观历史长河，技术突破带来的收益始终向顶层集中，而变革引发的冲击却总是由基层承受。我们无法阻挡这场由AI引领的转型，因为排斥它可能造成发展停滞，但接纳它，又预示着普通民众的生存空间将不断遭受挤压。当AI卸下科技的光环，仅留下现实的功利，它便不再是探索宇宙的手段，而沦为资本压缩人力、锁定阶层的武器。阅读任正非与全球ICPC精英选手的深度交流，最令人触动的是：AI的核心价值不在模型本身，而在产业落地。外界纷纷称赞，华为脚踏实地、不盲从跟风AI概念，专注于实体产业。但深究这份"务实"的本质，隐藏着一个所有人都不