GPT-6 Astra震撼发布，AGI评测基准或被误读
9月3日，OpenAI正式揭晓了新一代模型GPT-6 Astra及相关演示视频。该模型名称寓意为「星辰」，官方将其誉为「全球最聪明、最对齐的AI系统」。本次发布采取分批推送策略，最初仅向特定机构开放，随后数日陆续覆盖ChatGPT Plus、Pro、企业及商务用户，并同步登陆OpenAI API与Amazon Bedrock平台。价格调整成为本次更新的焦点。Astra API的输入端定价为每百万token 10美元，输出端则为50美元，较上一代GPT-5.6 Sol涨幅显著。系统还提供Fast模式，最快可
美国8月服务业扩张提速创半年新高 价格指数触及四年峰值
8月份，美国服务业增速攀升至六个月以来的最高点，主要由旺盛的需求和回暖的商业活动所推动。美国供应管理协会（ISM）于周四发布的数据表明，8月服务业指数环比攀升1.3点，达到55.4，创下自2月以来的最高记录，超出经济学家的预测中值。该指数高于50时，表示行业正在扩张。新订单的增速提升至2023年初期以来的峰值，企业活动指数也攀升到2022年以来的最强位置。在手订单已连续第七个月呈现扩张态势。强劲的消费者支出、稳定的就业市场以及稳健的企业投资为美国服务业提供了支撑。然而，企业仍面临供应链中断、关税以及整体经
保险业资产负债管理新规出炉 从事后考评迈向全程融入
日前，金融监管总局正式发布《保险公司资产负债管理办法》（以下统称《办法》），进一步细化了保险公司在该项业务上的管理要求，厘清了相关管理政策与操作流程，促使保险公司资产负债管理模式从过去的“事后考评”逐步转向“全程融入”，助力保险行业资产负债管理质效持续优化。业内专家分析指出，《办法》正式实施后，保险公司短期内将承受一定程度的整改压力，但从长远视角看，那些资负管理水平与监管标准契合度较高的机构将迎来发展机遇。 “为从容应对低利率市场环境带来的挑战，有必要推动保险公司健全资产负债管理的治理架构、政策体系与操作
欧股整体平稳等待英伟达业绩 银行板块攀升
欧股市场整体维持平稳态势，银行板块走高，市场正在静候英伟达发布备受关注的财报数据。斯托克欧洲600指数收盘时变动较小。银行板块以及食品饮料板块涨幅领先，医疗保健板块则表现欠佳。数据显示，美国7月份消费者支出陷入停滞，一项关键通胀指标符合市场预期。另外，伊朗宣称已与阿曼就霍尔木兹海峡的收益分配达成一致。双方目前正致力于就这条重要航道的管理签署一份更全面的协议。欧股从上周的下跌中恢复，目前斯托克600指数距历史收盘高点不足1%。然而，今年以来欧洲各国股市表现分化，意大利和西班牙股市涨幅居前，而法国和德国股市则
工信部部署：国家级零碳工厂建设正式启动
工信部近期发布了《关于组织开展国家级零碳工厂建设工作的通知》，对包括零碳算力设施在内的国家级零碳工厂建设作出了详细规划。 零碳工厂究竟是什么概念？清华大学碳中和研究院院长贺克斌指出，它并非指二氧化碳排放绝对为零，而是依靠技术创新、结构优化和管理提升等手段，最大限度挖掘减排空间。在现有技术经济条件下，做到应减尽减，并不断优化，从而将工厂的碳排放控制在最低水平。 从多部门联合发布指导意见鼓励试点，到“十五五”规划纲要提出建设零碳工厂与园区，再到《工业绿色低碳发展“十五五”规划》设定500个工厂的建设目标，今年
AI驱动绩效管理实战：战略落地新工具
人工智能助力绩效管理基于战略导向的绩效管理实务张总看着上季度的考核报表发愁：销售部指标虽全过，但公司总营收却跌了15%。目标拆解得很细，结果却和战略大相径庭——这难道不是管理者最头疼的事吗？指标随意定、考核走过场、面谈没效果……旧式绩效管理正让组织变得迟钝。随着AI深入业务，管理逻辑已变：不是AI取代人，而是人驾驭AI，确保战略执行到位。本课程拒绝空洞理论，侧重实战演练：涵盖战略解码、KPI提取、AI辅助目标拆解及教练技术，提供一套即学即用的落地框架。两天核心收益◆ 观念更新：洞察AI时代绩效管理的价值，
美国小企业信心指数攀升至近一年峰值
七月，美国小企业信心水平攀升至近一年来的高点，因企业加速招聘且通胀压力有所缓和。 全国独立企业联盟（NFIB）发布的小企业信心指数上扬2.4点至99.8，创下自2025年8月以来的新高。指数涵盖的10个分项指标中，8个上升，2个下滑。 美国小企业中计划扩充岗位的净比例跃升至2022年10月以来的高位，计划在未来数月开展资本支出的小企业占比也升至2024年末以来的最高水平。 通胀相关忧虑有所缓和。将通胀视为企业经营者最迫切问题的受访者比例出现年内首次回落。报告涨价的企业净占比自2月以来首次下降，2月时美国与
上市公司人工智能概念炒作分析
借鉴孙月等（2025）构建的人工智能词典，本文计算了人工智能文本披露指标。研究人员首先对上市公司的MD&A文本进行了清洗与分词处理，统计了人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、区块链、云计算、物联网等55个关键词或技术术语在文本中的频次，从而汇总出“AI关键词总词频”。为了消除各公司年报篇幅不同的干扰，采用“AI关键词总词频÷MD&A总词频×100”来测算人工智能披露强度，并将其定义为 Hype_MDA。该指标数值越高，意味着企业在MD&A中围绕人工智能相关话题的
企业落地 AI 问数,先想清这 5 件事
不少企业在评估 AI 问数时，往往第一反应是：能不能马上查数？更可靠的路径，是先梳理清楚 5 个底层问题。只有这些基础打牢，AI 问数才有机会在日常业务中稳定运转。其一，数据源头来自何处？若只对接一张临时表，AI 难以支撑复杂的经营分析。其二，指标定义由谁统一？营收、GMV、毛利率、转化漏斗等口径必须保持一致。其三，各岗位的数据可见范围如何划分？AI 需要准确识别用户身份与权限边界。其四，业务术语与字段含义由谁标注？内部黑话、字段说明、枚举值都需转化为 AI 可理解的语义上下文。其五，常见分析场景能否沉淀
当管理者追问业绩下滑原因时，AI需穿透数字看本质
管理者提出"业绩为何下滑"，字面上指向营收数字，背后实则是对经营状况的深度关切。营收回落可能源于到店流量萎缩、单价波动、主力商品断货、营销力度衰减、渠道效能下滑，亦或是统计维度与权限差异引发的认知偏差。若AI仅调取营收数据，则无法触及问题的核心。一份可靠的解答，应当先厘清营收统计维度，继而界定时间区间与数据可见范围，再逐层剖析门店、商品、渠道、库存、营销、会员等关键要素。还需阐明哪些变量波动最显著，哪些判断有数据依托，哪些疑点有待进一步挖掘。这意味着AI不能止步于生成查询语句，而需真正驾驭企业业务分析的全
企业AI问数落地：模型能力并非唯一关键
不少企业在评估 AI 问数方案时，首先关心的是：模型输出准不准？这一关切确实关键，却远非全部。在真实的企业环境中，即便模型能力再出色，若所获数据残缺、指标定义相互矛盾、权限划分模糊不清，最终仍会产生不可靠的结果。AI 问数本质上是一场综合考验，衡量的是企业整体数据分析体系能否真正运转。其一，数据接入是否到位。AI 必须对接实际业务系统，而非仅依赖某张临时导出的数据表。其二，指标定义是否一致。同样提到"GMV""销售额""毛利"，各部门必须遵循统一计算方式。其三，权限管控是否严格。集团总部、区域、门店及财务
Meta AI掌门人披露震撼内部数据：一队AI击败百名工程师，秘诀竟是Markdown与定时任务
一位19岁弃学创业、被Meta以143亿美元重金招揽的年轻人在台上抛出了一段让硅谷工程师震惊的回应：“超级轻松 说实话，特别、特别简单”他所描述的是已经发生的事实 Meta公司内部，一支由AI Agent组成的“蜂群”，在恰当的反馈回路与评价指标的支撑下，完成的任务量超越了一支约100人规模的工程师队伍。说这话的是Alexandr Wang，现任Meta首席AI官兼Meta超级智能实验室（MSL）负责人。 背景是2026年7月末在旧金山举办的Y Combinator Startup School 2026
别指望员工自觉用AI：一家公司如何通过考核制度实现落地
许多老板都陷入了这种困境：AI工具买了，培训也开了，场面一度热闹。但两个月后一看——用的人还是那几个，大部分人该怎么干还怎么干。你问一句“我们AI到底落地没有”，谁也说不清。问题出在哪？出在AI落地一直缺一样东西：标准和考核。一件事，只要不进考核，就永远是“有空再说”。你没定标准，员工就没有“必须用”的理由；你没法衡量，就没法管理，更没法证明它到底值不值。所以大多数公司的AI，卡在“买了工具”和“真正落地”之间那条沟里——不是工具不行，是没人把它变成一套非做不可的规矩。01甲方信息已脱敏最近看到一份资料，
警惕零碳工厂建设“贴标签”
在“双碳”战略不断深化的当下，零碳工厂逐渐成为制造业绿色转型的核心标杆。工信部近期启动了国家级零碳工厂的创建工作，并配套了评估指标和全过程管理规范，旨在防止零碳建设流于表面、简单贴标签，杜绝花钱买证、账面空转等“漂绿”行为，确保零碳建设的本质，培育绿色新质生产力。 零碳工厂并不意味着绝对的“零排放”。它是指借助技术创新、结构优化和管理升级等手段，使厂区二氧化碳排放持续走低，最终迈向近零排放的过程。在工业场景中绝对零排放难以实现，核心路径在于“减排+抵销”。在现有技术条件下，应优先减排、减尽减，深挖内部潜力
AI场景画布实战指南
经过长时间讨论，依然无法说清AI究竟帮助谁解决哪些问题。 AI场景设计画布带来一种更为直观的解决方式。 它将一个场景分解为八个相互关联的模块，协助团队在一张图上实现业务分析、方案规划与可行性判断。 画布的起点在于场景名称与用户角色的设定。 场景名称需用一句话清晰描述业务，例如销售合同风险审核、费用报销单据核验等。 用户角色则需明确谁在使用、使用频率，以及该用户当前承担的具体职责。 接下来要填写核心痛点。 此处需描述具体困难，例如每份合同审核耗时30分钟、异常发票需人工逐张核对。 痛点越具体，后续越容易评估