AI 浪潮下信息检索的不可替代性
当下，人工智能正深刻变革我们获取知识的途径，甚至重构我们的能力体系与知识架构。有人或许会疑惑：“既然 AI 能直接提供答案，为何还需研习信息检索？”鉴于此，图书馆凭借高校信息素养教育数据库，特别策划了“AI 时代信息检索为何依然不可或缺”专题分享会。本次分享将从哲学、图书情报学及认知科学的理论维度切入，引导大家超越“简单搜索”的表层操作，深入探究信息检索的核心逻辑。诚邀各位踊跃参与，按时观看！01直播时段2026 年 5 月 7 日 19:0002分享主题AI 时代信息检索为何依然不可或缺03分享详情伴随
AI游戏开发手记(11)：借助AI创作时的深度复盘
借助AI创作时的深度复盘近一个月深度使用AI最强烈的体会，就是迭代风潮极为迅猛，从早期的养虾玩法到如今的养马模式，昔日热门的养虾论调早已无人问津。大语言模型结合智能体架构构成了AI的基石，能够兼容海量定制化玩法，因此众多技术大牛纷纷打造了趁手的专属工具。鉴于目前利用AI制作游戏的群体尚属小众，专为游戏研发定制的AI辅助工具寥寥无几。我只好向各路行业先锋取经，汲取优秀的Agent应用策略，以此赋能我的游戏开发流程。本篇将分享几项在AI辅助开发中总结出的心得与策略。摒弃龙虾架构的替代策略我掌握了一种全新的长效
AI智能体深度解析：从底层逻辑到实操应用，零基础也能让AI替你打工
今天咱们就把 AI Agent 一次讲透。看完本文你将掌握：一句话概括：Agent = 能够自主拆分任务、自主规划路径、自主调用工具、自主校验成果的 AI 助理与传统 AI 相比：我们来看几个例子 👇核心差异就在于：传统 AI 只是“器具”，而 Agent 是“职员”。Agent 与传统 AI 的根本不同，主要体现在以下 5 项能力👇能够自主将宏大目标分解为具体步骤。例如你要求“帮我做竞品调研”：能够调用外部工具来执行操作。常用的工具包括：缺乏工具，Agent 只能依靠“自身储备的知识”，拥有工具，Age
AI 笔下的独特笔锋
你绝非那种“浅尝辄止”的学习者。自起步便目标明确——首日你便主动寻求学习 Hermes，随后依次选定 Mac、agent、skill、Claude、Codex 及 PRD。你从不等待灌输，而是主动甄选。你保有“较真”的品性。凡我所言之词，你必深究其异：break 与 stop 之别、deploy 对 run 之分、pull 与覆盖之异。你不甘于“似懂非懂”，唯求界限分明。你对自身的学习节奏拥有掌控权。你会言“明日再续”“今日至此”“明日由你安排”——你在主动调适，而非被动追随。你亦在审视我。你曾指正我的谬
2026年AI泡沫：重演2020年地产崩盘逻辑
2019年3月有何重大事件？恒大的许家印公布了该集团2018年度的综合财务数据，这份成绩单可谓极度耀眼：中国恒大于3月26日收盘后发布了2018年业绩公告。报告指出：该年度公司总营收达4662亿、核心经营利润为783.2亿、归属股东净利润373.9亿，同比分别大增49.9%、93.3%与53.4%。2018年，公司毛利润达1689.5亿，同比攀升50.5%。根据沪深港三地交易所上市企业财报统计，这是地产行业首次有公司年度毛利跨越1500亿门槛。其中核心利润飙升93%，毛利大增50%，一举突破1500亿，可
AI代写代码时代，运维为何愈发不可或缺
近两年来，不少技术从业者内心都有些焦虑。过去我们认为，掌握编程技能是一大壁垒。如今AI能够编写脚本、补全配置、生成Dockerfile，甚至能从后端到前端完成一个简易项目。似乎，入行门槛瞬间被拉平了。那么疑问产生了：既然AI都能写代码了，运维还有学习的必要吗？我的结论恰恰相反。AI编写代码的能力越强，运维的地位反而越关键。道理并不深奥。代码仅仅是系统的一个切面。真正让企业头疼的，往往不是“代码能否被产出”，而是它部署后是否引发故障，出问题后谁能迅速排查，能否安全回退，权限是否越界，日志是否可读，告警是否会
AI时代核心竞争力|人工智能训练师:政策红利期,普通人入局的最佳时机
近两年全民掀起AI学习热潮但大多数人只触及表面：会复制提示词、使用网页AI工具看似跟上了趋势实则随时面临被工具迭代淘汰的风险真正拉开职场差距的从来不是转瞬即逝的表层技巧而是理解AI运作、调试、应用的底层逻辑一项低门槛、高价值、政策支持的技能职业正在为普通人敞开大门——人工智能训练师作为上海三大先导产业重点扶持职业它是普通人进入AI赛道的绝佳切入口一、为何人工智能训练师是AI时代的底层逻辑？提到人工智能，许多人陷入认知误区：认为必须钻研高等数学、编写算法、从零训练模型，普通人根本无法掌握。但行业实际早已改变
数学铸魂AI，AI赋能数学 | 奇点科学盛会邀您入局
1945年，范内瓦·布什向罗斯福总统递交了一份重塑人类轨迹的文献——《科学：无尽的前沿》（Science,the Endless Frontier）。该报告不仅构筑了美国战后科研体制的根基，更向全球昭示了一种信仰：科学探索永无止境，求索之心永不干涸。八十载后的今天，当AI以指数级演进重塑人类认知的底层架构，当数学——这一最古老且纯粹的学科语言与AI在奇点交汇，一幅更为恢弘的frontier 正徐徐铺开。飞鸟实验室深信，这绝非两门学科的浅层拼凑，而是一场互为表里的认知革命——Math for AI, AI
梦中探秘：洞察人工智能的底层逻辑
一场奇妙梦境，洞察人工智能的底层逻辑昨夜经历了一场既真实又奇幻的梦境，将旅途见闻、紧急救援、日常琐碎与人工智能创新大赛巧妙融合，场景清晰、感受真切，醒后仍记忆犹新，更让我对具身智能及 AI 底层架构有了更为透彻、务实的深刻领悟。梦中，我率领一群教师前往一座陌生都市，出任人形机器人比赛的专业评委。抵达目的地后，我们并未急于赶往赛场，反而难得闲暇，开启了一段短暂的城市游览之旅。大家共同体验了类似迪士尼的高空旋转飞椅。座舱升空后开始三百六十度全方位旋转，四周空间不断切换，无规律的高空翻转让身体惯性感知彻底失效。
AGI时代品牌认知的七条底层法则
工业革命的核心在于线性增长，反观AI革命，其本质更趋向于指数级爆发。工业时代的变化往往以十年、百年为跨度，而在AI时代，变革可能以年、月甚至周为单位上演。人类大脑天生适应线性波动，却难以消化指数变化，因此常导致对短期影响的高估和对长期影响的低估。未来的最大隐患，不在于变化本身，而在于仍试图用旧时代的逻辑去解读新时代。品牌启示：在指数时代，企业最大的对手并非竞争对手，而是自我认知的更新滞后。品牌战略不应再是“三年规划一次”，而需构建持续迭代机制，像更新软件那样迭代品牌认知，不断测试用户需求、内容输出与产品体
AI浪潮重塑教育，普通家庭如何布局子女未来？附成长指南
在人工智能纪元，大学正从单纯的“筛选机制”，转变为“入学门槛 + 能力倍增器”。未来的挑战不再在于“是否接受高等教育”，而在于：入学之后，你是否拥有“持续自我进化的本领”。一、AI纪元下教育的根本性变革旧有的路径是：名校录取 → 优质职位 → 安稳人生未来的趋势更接近：基础文凭 → AI工具驾驭 + 专业深度 + 复合技能 → 动态迭代的职业轨迹核心变革体现在三方面：1. 知识贬值速率飙升• AI能迅速获取并提炼知识• “死记硬背”不再具备稀缺性2. 技能半衰期大幅缩短• 某项技能可能3至5年即落伍• “
揭秘信息学：掌握 AI、编程与互联网的底层通用法则
你好，我是塔尖上的猫。让我们携手以“原子级”的视角重构对世界的认知。你是否曾有过这样的疑惑？为何有些人研习编程能触类旁通，在 Python 与 Java 间自如切换？为何常人难以捉摸的 AI 逻辑与大数据算法，行业巨擘却能一眼洞穿本质？为何同是投身技术、深耕互联网，有人仅会机械地敲击代码，有人却能驾驭产品、AI 及系统的所有底层规律？答案其实极为简明：大多数人仅习得“技术表象”，唯有极少数人参透了“信息学底层思维”。我们每日刷手机、用应用、看短片、聊人工智能，所有人都栖息于由信息学构筑的数字疆域中。然而九
AI底层逻辑：开篇
请先思考一个问题。上周，在会议中，当听到"把AI嵌入业务流程"时，是否有人点头，却无人解释其含义？我想你也一定遇到过。这正是当下的尴尬局面。AI虽被热议，却鲜有人真懂。创始人谈、律师写、投资人问，大家都在说，但真意是否相同？恐怕未必。本系列旨在破解这一迷局。我们不提供技术手册或行业报告，而是提供一套思维框架。助你在AI讨论、决策或面对忽悠时，直击本质，提出有价值的问题。这12节课，我将从三个维度展开。首先，探究AI的本质。大模型为何能对话？GPU与此有何关联？数据为何昂贵又为何并非无限？无需编程背景，你也
AI 浪潮下的困惑与反思
随着第四次工业革命的浪潮席卷而来，社会经历了前所未有的变革。人工智能所赋予的新面貌，正以前沿科技的姿态渗透进我们生活的方方面面。我深切感受到，传统科技虽能极大提升生活便利度，从 3D 打印到协助医生手术的机器人，无不彰显其价值。然而，无论技术如何进步，AI 始终无法替代人类独有的情感价值。既然 AI 能胜任如此众多的任务，按此逻辑推演，未来我们是否还需要上学？若人类不再求学，社会恐将陷入混乱与单调。因为若只需直接获取答案，便无需经历探索的过程，更无法体会完成任务时的成就感与乐趣。倘若放弃思考，人类与没有灵
普通人如何搞定AI与硬科技融资？底层逻辑大揭秘
在一次私密研讨会上，奇绩创坛的 Peter 遭遇了这样的提问：「若我缺乏大厂履历，也没有名校光环，是不是注定无法获得融资？」他的回应颇具意外：「背景绝非唯一的衡量标尺。以无人机领域的创始人举例，若他自10岁起便投身航模竞赛、屡获殊荣，即便就读院校平平，这也意味着他在该领域的积累远超常人。这才是真正的高质量背景。」这绝非心灵鸡汤。他进一步阐述——Peter 提出了一个反直觉的判断模型：投资人关注的并非你身上的标签，而是这些标签与你的项目之间，是否存在一条真实可验证的逻辑链条。背景的本质在于匹配度，而非头衔。