AI编程也会犯低级错误
前段时间提到过，我为自家小餐馆开发了一套网页版点餐系统，打算让AI将其重写为安卓版本。起初我对AI做项目抱有过高期望，没给它设置好限制条件，结果给自己埋了个大隐患。今天记录一下踩坑过程。先介绍背景：我之前的开发全是本地环境，本地数据库、本地服务器……最近想加快进度，希望在公司也能抽空做点东西，于是搭建了一个云端数据库环境，没想到今天一启动程序，进入菜品管理界面后，应用就直接闪退了。查看日志发现，服务端返回菜品列表超时，而App没有处理接口超时的异常，导致崩溃；再排查服务端，发现获取菜品列表时，还要分别获取
数据洪流之下,平台安全成为数字资产领域新挑战
以往，提及数字资产平台时，大多数人首先关注的往往是行情波动和交易功能。然而随着数字经济的持续推进，平台每日需处理的信息量日益庞大，用户对平台的期待也在悄然转变。响应速度、运行稳定以及安全保障，正逐渐演变为不可或缺的基础要素。为何数据会演变成一个关键议题？原因在于数字化进程中的每一次交互，几乎都会生成数据。用户登录、行情波动、资产状态、交易指令，乃至设备与网络环境，都可能汇聚成海量信息。对于一个服务全球用户的数字资产平台而言，如何迅速处理这些数据，本身就是一项不容小觑的技术难题。人工智能的崛起，为破解这一难
AI公司Manus宣布回归独立运营
人工智能初创企业Manus透露，公司计划回归独立运营模式，这是其与Meta拆分计划的一部分。 Manus在博文中解释，此举旨在满足监管部门的合规要求。 此外，Manus指出，为遵循相关监管条例，部分用户数据将面临删除。
AI 越强大,算力为何可能反向涨价?
摘要：AI 越强大，单位算力能产生的价值也随之攀升。当需求增速超过芯片与数据中心的供给能力时，算力价格为何会出现阶段性上扬？过去多年，技术发展已经让我们形成一种固定预期：同样的支出，明年总能换来更强的性能。存储容量不断攀升，流量费用持续走低，同样面积的芯片也能集成更多晶体管。按照这一趋势推测，AI 理应遵循同样的规律——模型效率日益提升，芯片性能逐代增强，每一次对话、每一张图片的开销理应持续走低。这种直觉在供给端并无问题，但难点在于，AI 本身也在重塑需求。当它仅限于闲聊、整理几段文字时，用户愿意支付的费
AI 火爆背后：数据与 AI 的本质差异解析，缺少数据思维注定学不透 AI
当前 AI 热度持续攀升，不少企业与技术学习者走入一个认知误区：将 AI 简单等同于大数据，或认为“能调用大模型 API 就等于掌握了 AI”。许多初学者满怀热情地投身深度学习、大模型训练领域，最终却频频受挫——模型效果不佳、调参缺乏方向、难以落地应用，追根溯源在于缺乏数据思维，无法真正读懂数据。今天江苏领航大数据用直白易懂的语言，梳理数据与 AI 的边界与底层逻辑，回应一个关键问题：为何不懂数据的人，AI 学习之路注定难以深入、难以长远。先用一个最直观的类比：✅数据 = 原材料、燃料、教科书✅AI =
美股开盘微涨 市场权衡美伊协议前景与英伟达债券抛售
周二开盘，美股三大指数呈现小幅上扬态势。原因是市场预期相关各方或将达成共识，使霍尔木兹海峡重新恢复通行；但投资者疑虑尚未完全消散，对美伊之间能否敲定更为广泛的和平方案仍持观望态度。 道琼斯工业指数上扬0.22%，标普500攀升0.13%，纳斯达克综合指数走高0.23%。 由于中东地区局势走向尚不明朗，国际原油价格维持区间波动格局。 据伊朗方面透露，有望与阿曼方面达成协议，旨在重新开启霍尔木兹海峡的航运通道，但德黑兰方面立场明确——在多项前置条件获得满足之前，不会同美国启动直接对话。 据伊朗半官方媒体塔斯尼
ADP：截至7月25日的四周内美国私营企业周均新增就业8250人
依据ADP Research与斯坦福数字经济实验室的初步估算，在截至7月25日的四周内，美国私营企业每周平均新增就业人数为8250人。 ADP此前发布的数据显示，7月份美国私营企业就业人数新增了4.4万人。 ADP与斯坦福数字经济实验室自去年10月28日起开始发布周度数据。 责任编辑：江学思 新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内容仅供参考，不构成投资建议。 郑重声明：1.根据《证券法》规定，禁止编造、传播虚假信息或者误导性信息，扰乱证券市场；2.用户在本社区
工业富联交出炸裂半年报:AI服务器营收飙增2.3倍,GPU机柜出货增长3.2倍
今天我们来探讨工业富联的核心亮点与最新动向。8月11日，工业富联正式发布2026年上半年业绩报告。这份半年度财报的表现，可以用"全面爆发"来概括。据数据显示，上半年公司营业收入达到5578.6亿元，同比增长高达54.64%；归母净利润为237.4亿元，几乎实现翻番，同比飙升95.99%；扣非净利润229.84亿元，涨幅同样接近97%。三大核心指标均创下历史新高。第二季度单季表现尤其抢眼——营收首次跨越3000亿元门槛，达到3067.8亿元，同比增长53.13%；归母净利润131.46亿元，同比增长91%；
Toobit AI智能投顾:人工智能与区块链融合下,数字资产交易平台的演进之路
近些年，人工智能、云计算与区块链技术频繁地走入大众视野。大多数时候，这些技术以一种隐形的方式存在。启动一款应用、浏览一条资讯、完成一次线上交互，表面上看似简单的动作，实则背后需要大量数据运算与系统调度在支撑。数字资产交易平台同样如此。伴随数字经济持续壮大，数字资产逐渐被大众所熟知。随之而来的，是用户对交易平台期望值的不断提升。以往，大家可能更在意平台有哪些功能、操作起来是否便捷。而如今，人们开始把目光投向一些更深层的问题：数据响应是否迅速？系统运行是否可靠？用户资产是否有所保障？面对突发状况，平台能否迅速
电力才是AI终极战场：芯片之外的暗战
记得从2024年初DeepSeek横空出世后，AI领域的话题就从未停歇——这家刚推出新一代大模型，那家又发布了升级版本。资本市场的波动几乎全跟着AI的节奏走，连存储芯片的报价都被一路炒高。不过仔细观察就会注意到，除了AI芯片概念股一路高歌猛进，电力板块也迎来了一波又一波的行情。芯片是AI运算的基础，电力则是芯片运转的血液，归根结底，AI的终极瓶颈在电力。因此，布局AI产业，光有芯片远远不够，电力配套必须一并解决。接下来我们一起拆解中美在AI领域的较量，看看谁更能笑到最后。之所以只比较这两个国家，是因为全球
30页 | 2026年AI浪潮中的ESG：风险、机遇与负责任AI研究报告（附下载）
《2026年AI浪潮下的ESG：风险、机遇、负责任AI报告》聚焦生成式AI迅猛发展趋势，秉持负责任AI核心理念，从环境、社会及治理三大维度全面解读AI技术所产生的双向作用。环境维度着重探讨算力与能耗之间的张力，预估数据中心资源需求的攀升走向，融合国家算力规划方针与企业绿色算力举措，归纳低碳变革的实施策略；社会维度聚焦AI对就业市场产生的结构性震荡，明辨各类职位受波及的程度差异，依托企业转型实例印证岗位再塑的行业现状；治理维度整理海内外AI监管的差异化走向，借助上市公司ESG披露信息揭示行业治理薄弱环节，剖
AI写经营报告前,需要预先备好哪些数据和规则?
导读AI擅长高速产出文本，却无法自行补全数据口径与业务逻辑。报告的可信程度，取决于生成前的准备工作。用AI撰写经营报告，表面是文字工作，本质却是分析任务。报告不能仅停留在呈现结果，还需解答：出现了什么状况、变化背后的原因、后续应关注哪些点。一旦数据残缺、口径不一致，文字越通顺，结论越容易产生偏差。因此，经营报告的起点不是提示词，而是数据与规则的准备。01数据具备可用性，再考虑自动生成接入了数据源，不代表数据可直接使用。更新延迟、字段空白或关联异常，都会干扰报告输出。首先要界定数据范围：涉及哪些业务、组织和
扎克伯格吁美方重新评估AI模型蒸馏政策，维护模型间互相学习的核心理念
新华社报道，美国"元"公司CEO马克·扎克伯格10日在公司官网发表文章，阐述开源人工智能（AI）的关键地位，呼吁美国政府"重新考量模型蒸馏及训练数据使用等相关政策"，维护模型在开发阶段能够从其他模型中汲取知识的核心理念。扎克伯格在一篇题为《未来属于每个人》的文章中指出，模型之间相互学习是开源生态体系运转的关键基石。全部人工智能模型都根植于人类的知识积累。部分人试图将蒸馏行为描述为负面，但他主张，应当捍卫"能够从一切可观测的事物中汲取知识"这一准则。模型蒸馏是AI模型开发领域的核心技术，通常是指将较大型AI
AI应用场景深度剖析：大数据赋能临床研究效率飞跃
《AI应用场景拆解实战》栏目介绍AI制药不再空谈？每周四15点，剖析一个真实落地场景！直播预告目前，“十五五”规划把人工智能作为科研变革的核心动力，临床研究质量和监管合规标准不断提高。不过，患者招募不够精准、数据录入效率低下、方案偏离难以提前预警、分析统计全靠人工等问题依然严峻。扫码预约收看直播嘉宾介绍郝原医渡科技 智能临床研究业务负责人拥有10余年医疗大数据从业经验，精通从0到1的业务规划，致力于推动数字化与AI技术在临床试验各环节的应用，具备深厚的产品运营、医疗信息化及大数据智能化经验，曾任职于阿里巴
字节跳动新设AI数据安全一级部门，与Seed、Flow同级
新浪科技讯 8月11日晚间消息，据36氪报道，字节跳动近日新组建了一个一级业务部门——AI数据与安全，级别与Seed、Flow、抖音等部门相同，由TikTok平台责任团队负责人、前TikTok直播业务负责人王赢磊（Adam Wang）担任部门主管。报道指出，AI数据与安全部门的前身之一，是TikTok创始团队成员傅越（花名Yuyi）于2023年牵头建立的数据团队Global Data，原有人员规模约百人。除Global Data之外，AI数据与安全部门还吸纳整合了多个此前分散在各业务线中的AI数据团队，包