AI智能体手机：智能手机的唯一接班人
自ChatGPT点燃人工智能热潮后，全球视线长期锁定在美国，聚焦于OpenAI、Anthropic，以及英伟达、微软、谷歌、亚马逊。然而，随着AI竞赛步入新阶段，重心从模型性能竞争转向产业落地与实体应用，被誉为“工业巨兽”的中国，正逐步登上这场变革的核心舞台。2026年7月17日至20日，世界人工智能大会（WAIC）在上海举办，主题为“智能伙伴 共创未来”，超过300款AI新品在此全球首发。在此次大会上，中国企业展示的不仅是最新的大模型与AI产品，更是一套AI融入实体世界、推动产业应用的实践路径，为全球揭
脱口秀演员呼兰的AI自救：从月亏12万到打平，小微企业转型的四个关键
💬 AI无法创作段子，但能切实为俱乐部节省开支。💬 若缺乏优质产品，即便拥有顶尖的AI管理策略也于事无补。💬 AI并非为你代劳决策，而是致力于削减执行层面的开销。💬 与其陷入焦虑，不如投身于具体的事务之中。2026年5月，脱口秀演员呼兰接手了一家濒临破产的俱乐部。这家名为"开花"的脱口秀剧场由徐志胜和小块在深圳南山联合创办。300个座位的场馆，开放麦往往只有寥寥十名观众。跨平台售票数据需人工"手搓"统计，查一次耗时5至10分钟。月均亏损高达12万，账目混乱，票务系统甚至出现同一座位重复售票400余次的乌龙
AI工具越来越强，你的认知跟上了吗
1个人，7600家公司，月入百万美元。这不是幻想，是2026年硅谷正在发生的事。Polsia，一家仅有1名员工的企业，估值2.5亿美元。它的产品是9个AI Agent，能替用户运营整家公司——编程开发、搭建网站、投放广告、处理客服、管理财务，7×24小时不间断运转。它的口号简洁有力："AI That Runs Your Company While You Sleep"——AI在你休息时替你打理公司。听起来像是创业者的终极理想。你可能也在用AI处理工作——撰写方案、分析数据、推进流程。工具日
AI时代，输赢不在会用工具，而在敢不敢开局
过去几十年，我们都笃信一件事：只要选对专业，掌握一项稀缺技能，花上十几年精进打磨，就能换来一份安稳的工作，甚至终身受益。医生、律师、程序员、设计师、会计……几乎所有职业的成长路径都如出一辙：积累知识，用时间换经验，用经验换收入。因为过去的世界，价值的核心在于信息差与技能差。谁掌握了别人不会的本事，谁就握住了竞争优势。但AI来了，这套逻辑正被彻底颠覆。过去，做一款产品，需要程序员、设计师、运营、文案、客服协同作战。现在，一个人搭配AI，就能完成过去一个小团队的大部分任务。写文章，有AI。做PPT，有AI。设
Manus引爆关注！深度解析Agent智能体
-AI赋能你我他-Manus火爆全网！共同探寻Agent智能体的奥秘3月6日，国内AI团队Monica正式推出全球首款通用自主智能体——Manus。这款划时代的智能助手，不仅拥有创意生成本领，更打通了从需求到行动的完整闭环，能独立拆解复杂问题并精准执行。凭借独特的"手脑协同"架构，Manus将感知系统、决策模型与执行模块深度融合，其创新的技术架构在AI圈引发热议，为人工智能向具身智能演进开辟了全新路径。01/何为AI Agent？AI Agent（智能体）是具备环境感知、信息处理、决策制定
企业不缺AI工具，缺的是能干活的数字员工
这两年，不少企业开始引入AI。写文案、做方案、整理纪要、生成销售话术，大家都盼着AI能分担工作。🤖✨但用久了才发现：工具越堆越多，能真正承接业务的人却依然稀缺。员工还得自己挑工具、拆任务、拼结果、催进度。结果不是AI帮人减负，反而是人要管一堆AI工具。😵💫企业真正需要的，不是多一个聊天框，而是一支能围绕目标自动执行的AGI数字员工团队。过去提升效率，靠的是三板斧：招人、买软件、建系统。但招人要培训，软件不会主动干活，系统开发又慢又重。现在可以换种方式：直接在数字员工平台上，挑选匹配岗位的AGI员工。🧑
一文读懂AI Agent：它与普通AI助手有何不同？
「沏杯茶的功夫，听我细细道来。」最近科技圈热议一个概念：**AI Agent**。这个词频繁出现在各类科技报道中，不少人认为它是"更高级的AI"，却难以准确描述其内涵。本文旨在用通俗易懂的语言阐述：**AI Agent究竟是什么？它与常规AI助手有何差异？普通用户如何应用它？**##一先了解传统AI助手的工作机制要弄清AI Agent，首先要明白传统AI助手是如何运作的。传统AI助手的工作流程相当直接：1.你提出一个问题2.它给出一个回答3.流程结束举例说明：>你："帮我撰写
量化交易策略的核心要点
软件今日运行状态、从1湾-5.6湾一直在稳步前行， 量化交易的核心不是预测行情，而是应对行情。 EA帮你解决了执行问题，但策略本身需要你自己验证。 一个好的策略，不是看它在顺势时能赚多少，而是看它在逆势时亏得少。
AI工坊|停止纠结AI谁更聪明：模型差异核心并非智商
AI工坊 · 第10期欢迎莅临AI工坊第十期。掌握工具是技艺，洞察工具是眼光。今日我们将剖析“模型”，让你明白这个词究竟代表何种含义。许多人开始使用AI后，常遭遇一个怪象：同一问题询问不同AI，答案大相径庭。有的回复迅速，条理清晰，宛如咨询顾问提交的PPT；有的先查阅资料再逐步推理，好似严谨的研究员；有的中文表达极佳，语气自然，但一涉及复杂代码便显生涩；有的基准测试分数极高，可当你仅需其撰写一封邮件时，它却慢如进行数学证明。于是，许多人得出了一个简单结论：那就选用最聪明的。这听起来合情合理，但这恰恰是理解
人工智能进步面临的挑战
致力于打造一流投研平台，成为百万投资人士的伙伴为您解析财经政策、监管动态，研判产业和公司基本面，探讨反转与动量选股、量化交易体系。——简与素2026年7月，OpenAI推出GPT-5.6，向全球表明：AI竞争已从“对话机器人阶段”迈入“操作执行系统阶段”。 然而，同月斯坦福大学发布的《2026年AI指数报告》指出，中美顶尖模型性能差距已缩减至2.7%，两国模型在过去一年中多次轮番领先。表面看差距在缩小，但GPT-5.6揭示的裂痕不在评测分数，而在基础路径——它暴露了一个严峻现实：美国正从“模型优势”转向“
普通人也能用AI智能体：效率翻5倍的实战指南(上)
调研数据表明，掌握AI Agent的从业者，工作效率可能是同事的5倍。这个数字初次看到时我以为是夸大，但见过实际案例之后，觉得5倍还算保守估计。关键问题在于——AI Agent到底是什么？普通人如何上手使用？很多人一听到"智能体"就感到头大，觉得这是技术人员的专属领域。其实理解起来并不难。你用过ChatGPT或者文心一言吗？你抛出一个问题，它给出一个回复，交易结束。这种模式的本质是：你出题，它答题，一问一答，就结束了。AI Agent的不同之处在于——它不仅仅"答题"，它还能实际执行任务。一个形象的比喻：
AI法律探索196：具身智能让企业合规面临新挑战
我们熟悉的生成式AI（Generative AI，基于大语言模型自动产出文本、图像等）只在数字空间里运作——接收你的指令、生成回复，仅此而已。然而如今，AI正走出屏幕，踏入物理世界：具身智能（Physical AI，配备传感器和执行器，能感知并实际干预现实环境的智能系统）已开始掌控工厂生产线、物流仓库、自动驾驶汽车乃至手术室。具身智能的基本架构——感知（Sense）→思考（Think，通过强化学习RL，利用奖励反馈让智能体在试错中优化行为）→执行（Act，经由执行器Actuator完成）。对于常年服务制造
IBM业绩逊于预期股价暴跌 CEO坦承执行不力
IBM股价遭遇至少58年来最惨重单日跌幅，因公司披露的第二财季初步营收未达市场展望，并将此归因于AI热潮引发的芯片与服务器供应瓶颈，导致客户开支转向相关硬件。 IBM周二发布声明称，第二季度初步营收为172亿美元，低于分析师普遍预期的179亿美元。其中，基础设施部门销售额下滑最为显著，跌幅达7%。公司表示，财务数据仍在审核中，预计下周公布的最终业绩可能与初步数字略有出入。 IBM股价在纽约市场盘中一度重挫26%，创下至少自1968年1月3日以来的最大盘中跌幅。业绩低迷也波及其他软件股，Workday和Se
AI越厉害,思考越金贵
AI越厉害，思考越金贵最近身边不少朋友陷入一种新式焦虑：AI工具学了一堆，文案、作图、剪视频样样能上手，效率确实翻倍，可生意依旧不温不火，变现仍然困难重重。问题出在哪里？其实原因很简单：你只是把AI用成了另一个“加班的自己”。当所有人都在卷执行力时，执行力就成了最不值钱的东西。AI已经把体力执行问题变成了一个门槛性问题，而真正的分水岭，在于你有没有“老板思维”。你是在“做”，还是在“决策”？什么叫老板思维？一句话概括：把执行交给AI，把思考留给自己。大多数人的用法是：让AI写100条文案，然后自己花一下午
AI帮你优雅跟进客户，不打扰却常在
客人报完名，付款，拉个群，然后……就没了。出行前偶尔问一句"机票好了吗"，回来后发个"玩得开心"，之后就再也没动静。不是不想维护，是不知道"维护"到底该说什么。发朋友圈怕刷屏，私信怕打扰，不打扰又怕被忘。今天这篇，给你一套分层跟进话术系统——新客破冰、出行前提醒、回来后回访、沉睡客户激活，每个阶段该说什么、不该说什么，AI帮你写好，你挑一句顺眼的发就行。建议收藏。文末有完整话术模板合集。先讲一个故事——我有个客户，去年11月走了我的日本线路。回来后我发了条&