AI时代散户靠什么站稳
2021年，有位学员拿着ST舍得的代码来找我。她说，白酒算是消费里的热门赛道，又叠加摘帽带来的想象空间，周围不少人都看多看涨，她想一次性把仓位压进去。我没有盯K线，也没有刷各种消息，只是把表格打开，把公司近几年的财报数据逐项拉出来看了一遍，结论并不乐观。我把判断讲给她听，并且把数据拆开说明：应收账款、现金流……每一项都没法支撑当时那个价格。学员听完仍有犹豫，但最后还是买了。后来的结果，老股民大概都知道：ST舍得摘帽成功，在情绪的推力下一路走高，最高点从低点算上来接近翻了十倍。我当时那份"看空
AI十分钟搞定课件素材
——Kimi+Gamma 一键生成——🙋 PPT模板翻半天，还得忍受难看的排版 🙋 配图总是找不到合适的，且容易踩版权雷 🙋 动画不会做，整体观感像“放映机”一样单调 🙋 每节课都得重做，时间根本不够做一套PPT课件，通常得花2-3小时😩 一周5节课，光是课件就要15小时...📌 适合：先用AI快速出课件初稿，再进行内容微调💬操作步骤： 1️⃣ 打开 Gamma（gamma.app），选择"新建PPT" 2️⃣ 输入提示词： "生成一份小学语文《荷花》的课件PPT，共15页。包含：
AI颠覆课堂：决胜未来的关键能力
01这并非孤例，而是全球高等教育面临的共同挑战若认为这只是普渡大学的“激进个例”，便低估了这场变革的广度。过去一年，我们接触到的案例中：哥伦比亚大学：某些课程明文规定“允许使用AI，但必须完整记录prompt与修改过程”，否则将被视为学术不端UCL（伦敦大学学院）：已将“AI使用合理性”纳入评分体系墨尔本大学：已将考试全部转为线下手写形式，避免AI介入卡内基梅隆（CMU）：部分计算机科学课程准许使用Copilot，但要求学生能够“逐行阐释代码逻辑”不难看出一个趋势：高校并非简单地“禁止AI”，而是在重新界
DeepAI高管发出警示：免费AI正在窃取你的思维秘辛
"如果你现在使用的AI工具，如果你没有在付费用这个AI工具的话，你很有可能就是这个AI公司的产品，因为你的数据都输送给他了。" 说这话的人，是DeepAI首席增长官Aneta Pavli。 5月2日，美国奥马哈，第十一届中美投资人酒会。 当在场数百位投资大佬还在讨论收益率、退出策略的时候，Aneta Pavli抛出了这句话。 现场鸦雀无声。 然后，所有人开始疯狂在手机上搜索自己的AI使用记录。 这不是危言耸听。这是一次来自AI行业内部的"叛变"。 01 免费AI正在偷窥你的
AI耳根软，千万别盲从！
我这话可不是信口开河！如今的AI就像个懵懂无知的孩童，耳根软得很！别人怎么教它就怎么说，还擅长自我圆场显得头头是道，实际上完全不是那么回事！前两天我发了篇文章，探讨北京积分落户的思维误区，戳这北京积分落户常见心理误区一；核心是通过数据计算来驳斥那种"大家每年涨4分所以分数线也该涨4分"的思维误区；没过多久，有位网友留言了，他搬出AI元宝，要让元宝来指出我的漏洞！那我可就要好好听听了！实在很好奇，元宝究竟是会独立判断告诉那位网友是他理解有误，还是会顺着他的意思来指责我的所谓误区。很快，元宝的回复就来了：
AI浪潮下，如何为孩子规划不可替代的未来？
“人工智能会抢了我的饭碗吗？”“该让孩子学什么才能避免被机器淘汰？”当AI能够辅导功课、批改试卷，家长们真能安心放手吗？最近与友人交谈时，发现大众对AI既震撼又忐忑。一方面，ChatGPT展现出的文本功底令人咋舌，Sora甚至能制作出以假乱真的影像；另一方面，内心深处总有一丝不安：这个发展迅猛且略显陌生的智能时代，会将人类文明引向何方？直到观赏了两部人工智能纪录片——《思考之弈》与《AI for Everyone》，心中的迷雾才彻底消散。它们摒弃艰深的专业词汇，用饱含温度的叙事揭示：AI并非冰冷的对手，其
普通研发如何培养商业思维
过去很长一段时间，我都认为商业思维与研发人员相距甚远。研发人员更熟悉的是需求、进度、技术方案、稳定性、性能和上线风险。遇到问题时，第一反应通常是：如何处理，如何分解，如何实施，以及如何确保不出差错。这些技能无疑至关重要。然而，在业余时间开始制作自己的产品后，我越来越明显地意识到：制造出来仅仅是第一步。功能可以被构建出来，但这并不意味着人们需要它。产品看起来很完整，但这并不意味着人们愿意为它付费。AI工具看起来很酷，但这并不意味着它真正解决了某类人的实际问题。我现在对商业思维的解读不是关于高喊增长或使用销售
AI赋能高效生活：从忙碌中解放自我的时间智慧
时间是当今世界最稀缺的资源。每人每日都仅有24小时。你投入时间看短视频，就无法阅读书籍。占用时间加班，就会减少陪伴家人的时光。耗费时间学习AI，就无法专注于其他事务。因此，当我观察到许多人热情高涨地"学习AI"，反而感觉越来越忙碌时，我便明白症结所在。他们是在利用AI完成更多任务，而非借助AI替代那些本应由工具完成的工作。这是一种本质性的思维转变。前者会让你更加忙碌，后者则能提升你的效率。多数人学习AI的方式通常是：清晨早起半小时学习一节AI课程。上下班通勤途中收听AI相关播客。晚上回家花一小时观看AI教
AI成高校必修，现实阻力何在？
上个月底，教育部等五部门联合发布了《“人工智能+教育”行动计划》。文件中提到“推动人工智能成为高校公共基础课，推动全体学生掌握人工智能知识”，这一消息在各高校公众号和朋友圈刷屏，配文多是“重磅！”、“必修了！”等感叹。看完后，我泡了杯咖啡，在电脑前沉思良久。01 政策动向虽然文件措辞严谨，但释放的信号却如惊雷。将AI设为高校公共基础课，意味着它将与大学英语、计算机基础等课程平起平坐。按学科分类编写教材，说明不会一本通识书敷衍所有专业。这显示出教育部的坚定决心。回看历史，上次大规模的课程体系变革还是近二十年
AI驱动的人才结构重塑
当下科技圈正呈现出一个格外醒目的信号：微软、谷歌等大型企业一方面持续压缩程序员岗位（例如微软在2025年累计裁员约15000人，5月裁员6000人、7月裁员9000人，约占2024年底总员工数（22.8万）的6.6%），另一方面又以30万美元（约216万人民币）的年薪招揽文科背景人才。有人把这看作文科生的“反转”，但更本质的原因并不是文理谁强谁弱的简单更替，而是AI带来的用人逻辑变化：工作重心从技术落地转向价值界定，能力要求从单一技能走向跨界融合。在传统程序员群体里，重复性编码、基础调试等低效环节越来越多
AI的内在逻辑：从类感到几何的智能飞跃
硅基生命：当延伸的工具演变为进化的主宰 人类文明的进步历程，本质上是一段认知边界不断拓展的历史。当我们深入探索未知时，未知也在回溯性地影响我们；当我们构建人工智能时，我们实际上是在努力解读自身的内在运作机制。关于人工智能的未来走向及其核心本质，这早已超越了单纯的技术革新范畴，而是一场关于“智能的定义”与“存在的含义”的深刻哲学反思。 一、思维的类比本质：连接表象与现实的桥梁 长期以来，我们对智能的理解常常被表面现象所迷惑。认知科学家道格拉斯·侯世达在其代表作《表象与本质》中，提出了一个极具颠覆性的见解：思
警惕AI崇拜的蒙昧风险
对AI的盲目崇拜本质上是一种技术迷信。这种迷信终将导致众人让渡出独立思考的神圣权利，令人类陷入一种前所未有的新型愚昧。正因如此，康德那篇《何谓启蒙》的短文此刻浮现脑海。何谓启蒙？启蒙并非重新验证人类是否具备理性——这无需费力证明，理性乃天赋之物。真正的关键在于，我们是否拥有运用理性的“勇气”。启蒙意味着“敢于”运用自身头脑，意味着将运用头脑的“勇气”转化为“习惯”——习惯于质疑，而非习惯于盲从。当下种种迹象表明：整个社会正狂热地陷入对AI的盲目崇拜之中——此乃科学主义思潮的当代形态及其必然结果。此种迷思正
AI时代下，计算机学子需要掌握的核心能力
大家好，我是道学实证研究。作为一名拥有十几年编程经验的老开发者，最近被咨询频率最高的问题是："AI都能自动生成代码了，我们学习计算机还有意义吗？"说实话，每次遇到这类问题，我的心情都颇为复杂。一方面，我能理解这种担忧。当ChatGPT问世时，我也曾感到不安——这个工具能在短短几秒内生成功能完整的代码，而我当年苦苦学习数月的内容，它瞬间就能完成。换做是谁都会质疑：我是不是选错了专业方向？另一方面，作为一名同时研究人工智能与传统文化的我，想说：你们或许过度担心了。但这不是安慰，是肺腑之言。阅读
AI时代：程序员会被取代吗？
五一假期前，领导抛出了一个课题：人类工程师该如何借助AI提升效率？哪些任务该由AI执行，哪些由人工把控？是否存在一套成熟的范式来界定这些分工？这个问题问得比较委婉，但我深知领导的真正意图在于：AI能否取代人类工程师？若现阶段尚不可行，能取代多少？在多大程度上具备这种能力？这确实是个难以直接回答的问题。AI如今已具备编写代码的能力，且质量相当不错。诸如CRUD增删改查、编写单元测试、执行SQL查询、撰写文档以及进行代码审查等任务。一名初级工程师一天才能完成的量，Claude Code或者Cursor可能仅需
AI变现的核心壁垒
AI变现的核心壁垒认知与执行力决定成败AI技术飞速发展，虽然普及度高但变现难。本文深入剖析AI赚钱的四大关键能力，助你打破僵局，获得收益。AI变现的真正难点，从来不在技术本身当下AI技术愈发成熟，AI演员、数字人生活、AI实景vlog随处可见，虚拟内容极度逼真，大众往往难以分辨AI创作与现实的界限。AI热潮席卷全民，在AI高度普及的当下，越来越多人主动投身AI，付费学习，希望抓住AI副业机遇。但现实很残酷：绝大多数人每天钻研AI、频繁使用AI，却始终无法通过AI获利。工具免费、门槛降低，为何同样的AI，有