人工智能自主报税，靠谱吗？
有人问：AI能自己完成报税，这是真的假的？编辑解释：借助AI辅助报税已经很常见，但要完全不用人管，还得再等等。我们企业从前年开始使用带AI功能的报税系统，确实提高了效率。它能自动从业务系统提取数据、识别发票信息、匹配适用税率，还能计算应纳税额并提示风险点，比如税率异常就会发出警告。税务部门也在推动这一趋势，《关于进一步深化税收征管改革的意见》明确指出要由“申报”转向“自动计算”。新电子税务局上线后，非接触式办税越来越便捷，企业所得税年度汇算基本能一键生成初稿。不过坦白讲，目前还不能完全放手。AI再先进，遇
AI高效使用秘籍：掌握这些技巧，效率翻番
发布时间：2026年4月25日上周跟朋友老周聚餐，他直言最近压力山大。老周在一家互联网公司担任产品经理，35岁，家庭负担重。他说团队现在都在用AI提升效率，他不想掉队，可每次用AI撰文档、做方案，总觉得“差强人意”——要不内容太空泛，要不就带着明显的“机械感”。“那些文章说的‘AI让效率提升300%’，我怎么没体会到？”他苦笑着说。我明白老周的烦恼。我也曾经历类似阶段。刚开始接触AI时，觉得这工具确实厉害，但总用不出效果。后来不断摸索，才意识到问题不在于AI，而是在于我们没有找对与AI合作的“方式”。今天
AI修图秘籍：精选实景增强提示词，一键拯救废片
关注我们👆，保存这份AI视觉提升指南为大家整理了这套高效、稳定且易操作的AI提示词大全，按实际用途分类。建议先收藏，日后随时调用，只需替换关键词，即可快速生成高品质图像。[ 一键掌握 ]AI实景增强核心提示词汇总存了那么多提示词，为什么生成的图片效果还是不稳定？问题通常不在于词汇量，而在于提示词的结构不够完善。01实景增强重构优化前示例AI优化后效果🔥 实景增强提示词运用3A游戏CG级景观渲染技术，呈现虚幻引擎5级别的画面质感，具备电影级光影效果，画面细节极度丰富且逼真。整体明亮通透，曝光充足且略高，色彩
小白必看：一文掌握AI五大核心概念
AI这个概念如今无孔不入，但大多数人对其理解仍停留在“高科技”的浅层认知上。不必焦虑，本文通过生活化的比喻和直观图解，为你拆解最常用的5个AI核心术语，助你轻松驾驭国产AI工具，让工作学习事半功倍。AI（人工智能）AI即人工智能，简言之即赋予计算机模拟人类思考与感知的机能，使其具备识图、听音及自主解决问题的能力。不妨将其视为一个随时待命的超级大脑，只要给予充足的学习素材，它便能习得各类技能。当前国内主流的国产AI产品，如文心一言、豆包、通义千问等，广泛应用于写作、绘图及数据分析等领域，是日常工作学习的得力
AI时代设计师绘图技能还重要吗？(2026第4期学习笔记)
01—2026年最新动态02—📎值得深究的干货：💡若我今年毕业，或许只能创业或失业 ——ChatGPT Image 2.0👉再次见证华人团队的实力：现实与虚拟的界限已逐渐消失，分辨真假照片的游戏已然落幕💡掌握该模型的高效用法，这是官方提示指南👉AI 绘图不仅仅是“描绘画面”，而是“像设计师那样厘清结构、语义、层级与边界”Prompt = 新的设计语言IA（信息架构）已成为核心能力设计 = 结构化📎https://developers.openai.com/cookbook/examples/multimo
AI领域第三期精选速递
推荐文章1、年度热门开源Agent方案，探索智能体自主演进路径链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Jg1icaZ-W77yupIXcF6Q_A推荐原因：该文深入剖析了自主进化机制，为团队指明了突破方向，从实践层面建议聚焦上下文优化2、智能体时代下的知识管理创新思路链接：https://mp.weixin.qq.com/s/lVn1oqo1ciIlVUoqJA0Hpg推荐原因：虽未深究技术细节，但其核心理念对应用层极具启发性，知识将成为核心运营要素3、GPT Image 2.0顶级提
人工智能浪潮席卷，你为何仍在岸边观望？
文：AI Deep 深一度 | 2026年4月24日近日有位朋友向我提起，他想尝试一下AI工具，但打开对话框后却愣在那里半个小时，不知从何问起，最终只能关闭。这或许是许多人初次接触人工智能的真实写照。今天我们暂且不讨论那些“AI将重塑世界”的宏大叙事，只谈些实际的：为何你身边的人，甚至包括你自己，至今仍未真正将其用起来？究其根本，问题在于缺乏明确的使用场景。不少人都听说AI很强大，但若让他列举一件具体能用AI完成的事情，他或许会思索片刻，回答“写周报？”。然后就没有下文了。这并非你的过错，而是因为当前AI
AI带货视频创作第四日实操总结
AI视频带货笔记第四天 今日重点掌握两大核心技能：豆包工具的基础操作与提示词逆向推导逻辑。这是AI视频创作的关键环节。具体流程为：选取高转化爆款视频，去除水印保存后，逐帧截取画面，依次上传至豆包，让其根据图像内容反向推导出镜头提示词，为视频生成做准备。 这张AI生成的封面图，各位观感如何？第一眼印象是什么？欢迎评论互动 收录于 AI视频带货学习笔记 河南 , 2小时前 ,今日重点掌握两大核心技能：豆包工具的基础操作与提示词逆向推导逻辑。这是AI视频创作的关键环节。具体流程为：选取高转化爆款视频，去除水印保
AI出错谁担责？智能体法律责任大揭秘
点击上方蓝字关注我们你是否幻想过这样的场景：清晨醒来，AI助手已帮你订好咖啡、回复邮件并预约了周末餐厅——你仅需点头确认即可。这一幕正逐步照进现实。AI智能体——一种能够自主决策并代为执行任务的AI——正加速融入我们的生活。2025年被誉为“AI Agent元年”，国家在《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中，已正式将智能体纳入国家级政策文件。然而随之而来的疑问是：AI替你办事出了纰漏，该由谁负责？机票订错多花了两千元，这笔账算谁的？AI自动回复邮件泄露了商业机密，谁来赔偿？更糟糕的是，AI被黑客通过
预亏上限激增八成！瑞茂通业绩预告大幅下修，2025年最高预亏45亿元
每经记者|彭斐 每经编辑|黄博文 4月23日晚间，瑞茂通(2.940, -0.26, -8.13%)（维权）（SH600180，股价3.20元，市值34.77亿元）发布业绩预告修正公告，将2025年度预计归属于母公司股东的净利润亏损上限，由此前公布的25亿元大幅上调至45亿元。 从2024年盈利超过6600万元，到2025年预计亏损数十亿元，瑞茂通近两年的业绩经历了剧烈波动。 《每日经济新闻》记者关注到，就在4月22日晚间，瑞茂通连续披露了新增诉讼及控股股东股份被轮候冻结的公告。数据显示，公司及子公司最近
2026年4月24日沪深股市重要公告与交易信息提示
专题：交易提示 【停牌】 600265 ST景谷(21.250, 1.01, 4.99%) 600543 莫高股份(4.800, -0.10, -2.04%)（维权） 000838 财信发展(1.710, -0.03, -1.72%) 000056 皇庭国际(1.930, -0.05, -2.53%) 000610 西安旅游(8.220, -0.30, -3.52%) 【复牌】 600323 瀚蓝环境(29.390, 0.00, 0.00%) 002977 *ST天箭(30.510, 0.00, 0.00
AI时代期权量化开发：Vibe Coding实战解析
关注「AI大模型时代资产增值与市场前瞻」综合来看，这项研究在理论深度、技术广度及实践价值三个层面均取得了显著的学术与应用成果。对于投身量化投资和金融科技研发的专业人士而言，文中提出的方法论框架、实验设计思路及性能评估体系都具有极高的参考价值。伴随全球金融市场智能化转型的加速，此类融合前沿AI技术与深厚金融知识的研究将持续引领行业技术演进，为市场参与者提供更强大的分析工具与决策支持。该研究的开源精神与可复现设计为后续工作奠定了坚实基础。标准化的实验协议和公开的代码资源使得研究社区能够在此基础上进行扩展与改进
诚邦股份亏损加剧至1.2亿 园林龙头跨界造芯暗藏危机
作为“园林第一股”的代表企业，诚邦股份近两年全力进军半导体存储领域，希望借此摆脱经营困局，然而亏损局面非但没有好转，反而进一步恶化。 到2025年为止，诚邦股份已连续四个财年呈现亏损态势，累计亏损额突破3.8亿元大关，其中年度亏损额高达1.2亿元，刷新其上市以来的亏损纪录。 公司业绩惨淡主要归因于传统主营业务持续萎缩，该业务板块的信用减值损失及财务费用攀升造成了巨额亏损。尽管半导体业务发展迅猛，已能独立支撑运营，但其整体规模仍显不足，无法填补传统业务衰退留下的业绩窟窿。 与此同时，在转型过程中，企业还面临
理购研究院AI资讯二期：赋能企业法务，让AI从趋势走向实战
近两年，企业对AI的聚焦点正迅速转变。当前的核心议题已不再是'AI是否可用'，而是'如何将AI融入日常工作、转化为团队核心能力'。顺应这一转变，理购研究院不断迭代《理购AI人工智能全球行业发展资讯》，并同步优化AI进化论3.0及AI实训营产品，旨在协助企业法务与合规团队更全面地把握行业动向，更迅速地实现技术应用。AI资讯第二期：企业亟需精准的趋势洞察迈入2026年，全球AI产业演进已明显由'模型性能演示'转向'场景落地、流程整合及组织赋能'。对企业法务与合规团队而言，真正关键的是并非碎片化的信息堆砌，而是
AI的认知盲区：人类无法触及的维度
我: 有什么是AI掌握，但人类无法理解的现象? AI: 这个提问颇具深意——严格而言，AI 并不真正"理解"任何事物，它仅是对海量数据进行模式匹配与概率推演。不过若将"理解"定义为能够稳定发现并运用某种规律，那么确实存在若干领域，AI 所掌握的信息结构或解题策略超越了人类直观认知的边界。 可从以下几个维度审视： 1. 高维空间的几何直觉 人类能够直观想象三维空间，勉强类推四维，但对于成百上千维的向量空间完全无法把握。大语言模型、图像生成模型内部均在数千到数万维的"嵌入空间"中运作。AI "感知"的词与词、