AI 复盘三月心得：非预测涨跌，而是照见自我
我发现，众多人提及 AI 与投资时，首要念头通常是：请求 AI 推荐个股。询问 AI 该购入哪只。让 AI 预判明日涨跌。索要 AI 给出的必胜法则。说实话，起初我也是如此。初涉美股日内交易之际，我亦是门外汉。账户崭新，诸多基础常识皆在实操中习得。起初与 AI 交流，我也如大多数人般：“你看这只能否买入？”“这只是否会涨？”“此位置是否安全？”然而操作一段时间后，我逐渐领悟，AI 真正的价值，不在于替我判断涨跌，而在于协助我将自身的交易行为层层剖析。它并非神明，更像是一面镜子。此处的“养”，绝非玄之又玄。
AI智能体实践：80个行业案例揭示企业智能化转型路径
AI智能化变革已从理念推广进入实际应用阶段，众多企业逐渐认识到：AI的核心意义不在于技术概念，而在于解决企业运营中的实际难题，构建新增长模式。本文节选自中国互联网协会发布的《智能体应用发展报告（2025）》中的80个典型应用实例，涵盖多个领域AI智能体实施场景，摒弃空洞理论，真实展现企业节约成本提高效率、风险控制、业务革新、智能决策的全过程。这些案例借助AI智能体重新定义企业运营能力，为企业家及管理者提供可实施、可参考的实践经验，协助企业摆脱试错消耗，达成高质量稳定发展。长按二维码，关注"新儒商Mag"
双管齐下护健康：指标管理与体质调理共守中风防线
新华社北京5月24日电题：双管齐下护健康：指标管理与体质调理共守中风防线 不明原因的间歇性头晕、头部沉重感，行走时仿佛踩在棉花上，这些症状通常与肝阳亢盛、风痰上扰密切相关；舌色暗紫或舌下静脉曲张，则提示体内瘀血已经形成…… "这些中风预警信号往往比偏瘫、口角歪斜出现得更早，一旦发现就应进行全面系统干预。"基于丰富的临床经验，中国中医科学院西苑医院脑病科主任医师孙林娟表示，中风预防领域，西医与中医方法完全可以形成优势互补。 脑卒中俗称中风，早在《黄帝内经》中已有记载。中风主要分为缺血性和出血性两大类，具有发
三位图灵奖得主的AI风险观：失控、自主目标与后果感知
三位图灵奖获得者在人工智能领域各自提出了不同的风险评估：失控、自主目标与后果感知。关键问题不在于评判对错，而是当AI从被动回答转向主动执行时，是否具备预见行动后果的能力。三位图灵奖得主在人工智能领域各持己见，分别关注系统失控、目标自主性和后果感知。核心议题是AI从被动响应转向主动行动时，是否拥有预判结果的能力。① 三位图灵奖得主的三种立场 → ② token领域与后果领域 → ③ 世界模型的核心内涵 → ④ Agent与机器人的潜在威胁 → ⑤ 三类风险构成连续谱系2018年，Yoshua Bengio、
三万亿关口：量化私募从狂奔转向生死局
量化私募行业已跨越关键里程碑。据测算，至 2025 年底，量化基金总规模将达 3.22 万亿元，占据私募证券基金超 43% 的份额；而 2020 年时该数字仅为 0.76 万亿元。其中权益类量化扩张最为迅猛，指数增强、股票中性及量化选股三类策略合计占比逾八成。浙商证券金融工程团队陈奥林等人在 5 月 21 日的研报中强调：“迈入 3 万亿大关后，行业已从速度竞赛转为淘汰赛，策略超额的稳定性将成为管理人的核心壁垒。”此言重点非规模本身，而是规模剧变后的连锁反应：超额收益获取难度陡增，机构间差距正被急剧拉大。
散户借 AI 操盘的双刃剑效应与启示
本周四上午，沪深两大市场均呈现高开高走态势：沪指开盘报 4174.38 点，最高触及 4199.53 点；深指开盘于 15707.96 点，峰值达 15894.30 点。盘中虽偶有震荡，红绿盘面交替出现，但整体市场情绪尚显平稳。然而午后开盘不久，震荡延续随即转为下探。随着机构抛压加剧引发散户恐慌，收盘前半小时指数大幅跳水：沪指终报 4077.28 点，下挫 84.90 点；深指收于 15232.60 点，重挫 322.71 点。沪深两市收盘均逼近当日最低位，指数较周三分别跌幅达 2.04% 和 2.07%
谷歌发布超高速AI模型，284.2 token/秒刷新响应速度纪录
2026年5月23日 · AI大模型 · 人工智能AI研究社Google I/O 2026刚结束，谷歌就一口气发布了三个新模型，没有预热，没有分阶段推送，直接全部亮相。最引人注目的是Gemini 3.5 Flash，推理速度达到284.2 token/秒，这个数字比GPT-5.5快了4倍。速度这个东西，说出来可能没感觉，但实际用起来差别很大。你问它一个问题，284 token/秒意味着几乎感觉不到延迟，就像跟人聊天一样顺畅。更重要的是，Flash定位高并发、低成本实时交互，这不是为了跑分好看，而是真的要把
AI电销与人工电 话销售对比分析
目前电销领域存在两种主流模式：人工坐席和智能AI，两种方式各有利弊，适用于不同的商业环境，主要区别体现在工作效率、开支控制、交流效果及转化率等方面。在工作效率和稳定性方面，AI电销表现出明显优势。AI可实现全天候运行，无需休息，不存在情绪和疲劳因素干扰，单日拨打电话数量可超过2000通，是传统人工方式的数倍效率，同时话术规范统一、无差错，并能自主记录对话信息、筛选潜在客户。而人工电销在这些方面会受到精力、情绪、作息等因素影响，存在外呼量有限、状态不稳定等问题。从成本角度考虑，人工电销需要承担薪资、社保、培
索赔80亿！*ST闻泰国内起诉荷兰，能否夺回安世控制权？
每经记者|陈晴每经编辑|黄胜 一家中国企业，因海外子公司控制权遭“架空”，随即在国内法院将子公司及外籍高管列为被告，索赔80亿元——这并非影视桥段，而是近期发生在*ST闻泰(16.200, -0.60, -3.57%)身上的真实案例。 2026年5月22日，*ST闻泰（600745.SH，股价16.20元，市值201.64亿元）发布公告，称已向广东省东莞市中级人民法院提起诉讼，被告方包括安世半导体等三家企业及三名外籍高管。公司主张，在荷兰政府干预下，上述人员联手将其排除在安世半导体的管理之外，严重损害了公
*ST熊猫*ST岩石双双终止上市
*ST熊猫（600599）与*ST岩石(1.310, 0.00, 0.00%)（600696）在同一天发布公告，确认收到上交所关于终止其股票上市的正式决定，公司股票即将进入退市整理期交易。 *ST熊猫(3.950, 0.00, 0.00%)（维权）主营各类烟花爆竹产品的出口贸易业务，业务模式包含贴牌与自营品牌出口两种形式，核心市场锁定美国，同时业务版图覆盖欧洲、南美、东南亚及中亚等地区。 据披露，导致*ST熊猫内部控制被出具非标准审计意见的问题主要源于小额贷款业务控制缺陷以及小额贷款债权转让和资金安排控制
AI智能家居：未来生活的贴心管家
试想一下：结束一天工作回家时，门锁通过识别手机自动开启；步入客厅，灯光随即亮起，空调已设定至最舒适的温度；只需轻声说"小爱同学，我回来了"，音箱便会播放你钟爱的旋律——这不再是科幻片中的情节，而是2026年寻常家庭正在亲身体验的真实日常。智能家居历经数载演进，已从昔日的"极客玩物"蜕变为大众皆可轻松驾驭的实用科技。尤其是AI技术的融入，让家居用品真正拥有了"智慧"——它们能够捕捉你的生活轨迹、预判你的所需、主动为你提供协助。今天小薇将带大家深入了解，AI智能家居究竟具备何种魅力。许多人误以为智能家居仅仅是
中小企业AI应用三大难题破解
过去三个月，我走访了二十余家中小企业。调研发现，99%的企业主都表示："虽然知道AI很有价值，但实际应用确实困难重重。"缺乏资金、人手和技术——这正是中小企业的普遍现状。本文不谈空泛理论，专注探讨中小企业如何切实落地AI应用。针对三个核心障碍，提供三套解决方案。设计工具月费约70元，文案工具约140元，客服工具每条不到1分钱。 结论：AI工具的边际成本几乎为零。一家20人规模的小企业，月均支出不超500元，却能获得原先3个全职员工都难以达到的工作效果。中小企业最应避免"为AI而新增
博思艾伦2027财年指引趋慎，民用业务拖累增长
博思艾伦汉密尔顿于5月22日发布了2027财年的业绩展望，预估全年营收落在112亿至117亿美元区间，调整后每股盈利预计在6.00到6.35美元。该指引的中枢值大致吻合市场预估，不过民用板块的持续衰退仍给公司整体增速带来压力。 就在前一天，博思艾伦刚公布了截至2026年3月31日的第四季度财务报告。数据显示，当季营收为27.8亿美元，同比下滑6.4%，未达市场预期的28.7亿美元；但调整后每股收益达到1.78美元，显著超出市场预估的1.34美元。净利润为2.05亿美元，高于去年同期的1.93亿美元。 业绩
AI产业迎来关键转折：五大趋势已现
别再盯着GPT了，真正的战场已经转移5月的第二周，中国完成了一项连我们自己都没太关注的成就：它的AI调用量，是美国的2.11倍。这件事低调到什么地步？我翻遍了主流科技媒体，头条给的是"GPT-5.5发布"、是"谷歌I/O炸场"、是"量子计算新纪录"。没人在意中国AI调用量，或者说好像没掀起什么风浪。但如果你真正看懂这个数字的含义，你会知道：这不是一条普通的周数据。这是中国AI产业首次站在某种临界点上的信号。先解释一下什么叫"AI调用量"。你可以把它理解为：全球开发者和企业，每周向各个AI模型API发起多少
拒绝 AI 乱改代码：如何精准控制修改范围
新手在使用 AI 编程助手时，常遇到一个棘手的问题：你本意只是修改按钮文字，AI 却擅自重写了整个组件。你本意只是修复一个报错，AI 却调整了样式、数据结构、接口调用，还新增了依赖。最后你很难判断：原来的 Bug 到底修没修好？新的问题又是从哪里来的？本文探讨一个非常实用的能力：如何让 AI 不乱改代码。核心方法不在于强迫 AI “更听话”，而在于你要精准界定修改边界、限制输出形式、追求最小改动，并在变动前后进行核查。AI 乱改代码的常见原因主要有五点。第一，需求定义过于模糊。例如：“优化”可能指样式优化