Epsilon 印度高管：AI 驱动产能飞跃，团队规模保持平稳
阳狮集团麾下科技营销服务分支 Epsilon 的印度区董事总经理普拉蒂克・纳特于周五指出，凭借人工智能技术的加持，软件开发与运营流程的生产效率实现了显著跃升，使得公司在人员编制基本维持现状的前提下，业务产出量获得了大幅增长。当前，大量跨国企业正持续拓展其在印度的离岸技术中心业务，范畴涵盖软件开发、财务管理、网络安全及研发创新等多个领域。在人工智能重构全球传统商业格局的大背景下，各企业正积极利用该技术以巩固自身的市场竞争力。Epsilon 印度分部选址于印度科技重镇班加罗尔，目前拥有员工近 3000 名。现
智领未来·四川大区举办 AI 短视频实战特训
2026 年 5 月四川大区正式启动AI 短视频专项赋能课程革新·智慧·驱动·明天培训初衷伴随数字信息技术的持续迭代，作为基座的 AI 科技迎来爆发式增长，深度融入千行百业，完成从“前沿概念”向“新质生产力”的蜕变，重构行业底层逻辑，推动社会生产力发生深刻变革。置身于 AI 浪潮，唯有紧随时代步伐，与發展脉搏共振，善用科技之力，方能拓宽认知边界，提质增效，在激烈的市场博弈中抢占先机。为深化 AI 技术在终端一线的应用，赋能内容创作与引流获客，四川大区人力资源部携手直营店销售管理部共同举办了此次 AI 短视
昆明：倾听民声办实事，旅游品质大升级
新华社昆明5月22日电 题：昆明：倾听民声办实事，旅游品质大升级 新华社记者吉哲鹏、王贤思 为迎接2026年“5·19中国旅游日”，云南省昆明市紧扣“乐享品质旅游，共赴美好山河”主题，策划了环滇池七大主题深度游线路、发放文旅消费券、举办特色生活市集等系列活动。多元化的文旅供给，让高品质的旅游变得触手可及。 坐落于滇池东岸的昆明市呈贡区斗南街道，既是声名远扬的“亚洲花都”，也是昆明旅游的热门打卡地。不过，此前人车混杂、道路拥堵、卫生设施短缺等问题，曾一度影响了游览体验。基于此，一场以游客真实诉求为核心的品质
小白必读:AI智能体全解析
最近科技圈最火的词,你知道是什么吗?没错,就是AI智能体(AI Agent)!朋友圈、科技新闻里到处都能看到它的身影,有人说它是AI的下一个发展方向,有人觉得它会改变我们的工作和生活,但大部分人还是一头雾水:AI智能体到底是什么?跟平时用的ChatGPT有什么区别?该不会是换个说法炒冷饭吧?今天咱们不聊专业术语、不堆公式,用大白话加生活案例,一次性把AI智能体讲清楚!先搞懂:传统AI和AI智能体,根本不是一个东西先问大家一个问题:你平时用的普通AI是什么样子?就是你问一句,它答一句。你说"帮我写一篇周报"
一人公司借助AI实现高效增长
人工智能正在将OPC（One‑Person Company，一人公司）从"孤军奋战的小工作室"转变为一人顶千军、持续扩张的超级个体：利用AI承担80%以上的重复性任务，将边际成本压至最低，同时释放创意潜能、强化决策力与资源整合力，构建"轻资产、高回报、快迭代"的增长闭环。一、OPC的基本概念△法律层面：由单一股东设立的有限责任公司，具备独立法人资格、承担有限责任，可开具发票、签订合同、进行融资。△商业层面（AI‑OPC）：1位创始人 + N个AI数字员工。△人：负责战略规划、创意输出、决策制定、高价值客户
人工智能时代,写作能力为何更加不可或缺?
上周三，好友给我发了一条消息："帮我看看这份周报行不行，我用AI生成的。"我浏览了一遍——格式规范，条理分明，要素齐全。但我回复道："写得不错，但看完我完全不清楚你这周具体做了什么。"他回了个捂脸的表情。"我自己也不清楚我做了什么。"这不是AI的错。是写作者的问题——他已经停止了思考。上世纪九十年代，计算机科学家莱斯利·兰波特（Leslie Lamport）曾说过一句犀利的话："如果你不通过写作来思考，你只是在以为自己有在思考。"（If yo
AI浪潮来袭：人类职业面临前所未有的大洗牌（内含应对策略）
各位好！这是波仔第 14 篇关于 AI 的文章，我将持续日更分享 AI 领域的前沿资讯。许多人仍在讨论 AI 是否会取代人类，却没察觉浪潮已经悄然漫过了脚踝。你不用 AI不代表你的行业没有变化只代表你暂时还没发现变化究竟发生在哪里今天与大家分享一份去年底微软研究院发布的报告，该报告指出，AI 对人类世界的影响，2025 年的变化比以往任何一年都更加剧烈。我的预测是：今年的报告会说 2026 年的剧烈程度是 2025 年的 10 倍以上。在《New Future of Work Report 2025》中，
AI图纸识别效能提升幅度究竟有多大？
众多企业在引入AI图纸识别技术时，最为关注的核心问题便是：效能究竟能提升多少？是三倍、五倍，还是十几倍的跨越？（该图为AI生成）答案并非恒定不变，图纸复杂度越高，AI技术的优势便愈发显著。传统人工处理复杂图纸时，普遍采用“逐一搜寻”的模式——依靠人眼逐条定位尺寸标注，逐一辨认公差符号，再手动录入数据表格。这一流程的耗时随图纸复杂程度呈指数级攀升，且极易因视觉疲惫引发遗漏与误判。而简会AI图纸识别系统运用深度学习模型，将整幅图纸视作一个完整画面，实现一次性完成所有标注的检测、分类及关联解析。简会AI的核心竞
将人工智能气象先发优势转化为持久竞争力
在全球人工智能技术迅猛发展的背景下，气象行业正成为AI技术应用的关键领域。面对这轮科技变革，气象部门积极跟进时代步伐，主动迎接新技术挑战，自2024年以来陆续推出了'风雷''风清''风顺'等预报系统，并在2025年与国家网信办联合发布了《人工智能气象应用服务办法》，在推动人工智能合规应用方面起到了示范作用。然而我们必须清醒地看到，尽管起步较早、进展较快，但推进人工智能气象应用高质量发展如同一场'马拉松'，需要持续发力、不断前进。当前人工智能已成为全球科技竞争的核心战场，多个国家已将其提升至国家战略高度。从
相约安吉余村，与AI来场深度对话
你是否也有这样的困惑——浏览了大量AI资讯，了解了无数创业案例却始终觉得这一切与自己隔着一段距离？5月22日下午两点浙江安吉余村·余村印象首场AI+产业对接会（AI Open Country）即将启幕科技爱好者：想探索前沿技术，沉浸式体验AI魅力，果断参与技能提升者：想掌握实用AI能力，悄悄超越身边人，这里正是你想要的求职创业者：锁定AI领域就业创业，寻找风口与机遇，一切尽在掌握社交达人们：结交优秀青年伙伴，资源共享互帮互助，拓展高质量人脉长按识别下方二维码完成报名：🎁惊喜1：报名用户中抽取十位幸运儿，获
AI技术推动家政行业变革的路径与策略
在数字技术与智能科技深度融合的当下，人工智能正迅速进入家政服务领域，为这一传统劳动密集型行业带来深远变化。本文从国际比较的角度出发，分析了人工智能在国内外家政行业的应用现状差异，探讨其带来的发展机遇和挑战，并提出相关建议，以助力我国家政行业向智能化、高质量方向转型升级。人工智能在家政服务中的实际运用情况当前，人工智能在海外家政服务中已形成多种应用场景，涵盖清洁、养老、育儿、智能烹饪及情感陪伴等细分方向，实现了家庭与公共场景的协同发展。国外已有如日本的人体辅助机器人、英国智能婴儿床、德国教育陪伴机器人等产品
AI赋能人才升级，企业效能中心正式揭牌
当前，人工智能已上升为国家战略，正深度融入实体经济，重构企业架构、工作流及人才模型。如何化解智能化转型中的人才困境，已成为组织亟待解决的难题。5月16日，在2026企业培训与发展年会上，《培训》杂志携手平安知鸟，共同创办了企业AI效能与人才发展中心（以下简称“中心”）。仪式上，新华报业传媒集团《培训》杂志主编朱伟正、平安智慧城市党委书记兼CEO范若愚、招商银行培训中心首席研究员吴春江、海大集团海大学院院长丁振红、海尔集团培训负责人刘智敏、平安知鸟内容产品中心负责人叶聆音、副总编顾邦友及平安知鸟品牌及人力资
智能合同审查三分钟搞定，掀起法务领域变革浪潮
知道吗？仅需三分钟就能完成合同审查！人工智能正在彻底改变法律服务行业！过去律师处理一份合同通常需要三点二小时，一年中的大部分时间都在处理文件。但像LawOne这样的智能工具，仅用三分钟就能审查十五页合同，准确识别四十三个风险点，并自动提供修改方案。智书AI合同更是令人惊叹，直接集成在飞书平台：一小时起草合同，两分钟完成审查。曾经需要二到三天的工作，如今只需一顿饭的时间就能完成。某大型国有企业引入AI合同系统后，起草效率提升了百分之九十五，审查时间直接缩短至分钟级别。人工智能并非要取代律师，而是帮助律师从繁
跨境电商从业者如何利用AI工具实现高效运营
各位运营同仁，是否还在为手动编写Listing挑灯夜战、为回复邮件熬红双眼、为图片处理绞尽脑汁、为数据监控疲惫不堪？当前，掌握AI工具已不再是“可选项”，而是跨境电商的“必修课”。本文精心整理了10款实用的AI工具，涵盖选品策划、文案创作、广告投放、数据分析等完整业务流程，每款工具都能助你事半功倍，直接可用。有句话这样说：“经典之所以经典，在于其内在价值不随时间流逝。”然而在职场中这句话有了新的诠释：即便你是某领域的资深专家，换到新赛道后，以往的优势也未必能延续。AI领域犹如畅通无阻的高速公路，而传统模式
AI融入数据团队：协作挑战先于效率提升
过去一年，很多团队都在讨论 AI 怎么进入数据工作。有人用它写 SQL，有人用它解释报表，有人让它生成指标口径说明，有人试着把数据查询、分析摘要、异常归因连成 Agent 工作流。演示时效果经常不错：输入一句自然语言，模型给出查询；上传一份数据，模型生成洞察；接入元数据，模型还能解释字段。但真正放进团队之后，第一批被放大的，往往不是效率，而是协作问题。这听起来有点反直觉。AI 不是来提高效率的吗？为什么先看到的是协作问题？因为数据团队里的很多低效，本来就不是工具慢造成的。它们来自需求没说清楚，指标口径不统