AI落地入门：模型厂商互争第一，决策者该听谁的？
你是否碰到过这种场面，每场发布会都拿排行榜宣称自己第一，你对比了三家，结果冒出三个冠军。排行榜能不能信，关键在于你会不会看。第一，关注分项指标，别只盯综合分。综合分高的模型，在你所在的领域未必出色。你做中文客服业务，就该参考中文榜和对话能力榜，而不是去关注数学推理榜。第二，聚焦你所在行业的榜单。通用榜考察综合素养，代码榜考察编程能力，行业榜才真正测试你的业务场景。榜单选错，选出来的模型就匹配不上你的实际需求。第三，留意评测时间。模型每隔几个月就迭代一次，几个月前的榜单已经过时。查看榜单时先确认测试日期。1
不止于提示词:从宝玉的AI产品三年经验中,提炼出5个AI原生方法论
思然日新｜高校科研减少充当AI工具人的频率,着重提升自己拆解问题、搭建流程和把控产出的能力摘要速读本文面向那些已经掌握AI基础用法,却还困在"提问、写文档、出内容"层面的人。宝玉以自己打磨了三年的字幕工具BaoCut为例,系统讲述了一个AI产品从需求挖掘、效果验证到持续迭代的完整历程,一直延伸到Agent时代。下面挑出其中最值得专门展开的5条AI原生工作法。思然日新 · 2026-09-04差距也许并不在提示词本身。当AI逐步具备真正的执行力后,我们需要学习的重心已经发生了转移。最近两个月我密集体验了大量
AI 评测榜单,背后或许早已藏猫腻
摘要你是否注意过一个现象：每隔几周，就有一个新大模型宣称「全面碾压、登顶榜首」。但实际用起来，似乎差距并不明显。2026 年 8 月 27 日，Google DeepMind 首次为自家 Gemini 推出了全球首个「双盲评测」方案——本文将揭开榜单「水分」的内在机制，以及普通人怎样避免被误导。图 1：键盘上的手，与屏幕上隐约流动的排行榜你是否察觉到一个怪现象：每隔几周，就有新款大模型宣告「完胜群雄、登顶第一」。然而真正使用时，差距似乎并没有那么大。这并非你一个人的感受偏差。2026 年 8 月 27 日
AI数学答案检查的三个关键点
AI解题极快，孩子获取答案也容易，但老师更看重的是：速度固然重要，学生能否稳定复用才是核心价值所在。盯着“对错”看，很容易忽略一个关键点：学生解题的方法是否扎实可靠。我分享一个高效的教学技巧：批改AI解答时，只需关注这3个位置，既快又准。首要问题往往不是计算错误，而是审题不清。先梳理题干条件进行核对：·条件是否完备（定义域、取值范围、约束）·图形或分式等细节是否遗漏·题目要求的是过程、表达式还是数值，目标是否一致判断标准可以是：别只看对错，先看是否读题完整。若此处有误，后续再完美的答案也不能直接给孩子用。
AI绘图只是入门, 深入产品管理才是核心跃迁
内容摘要 在为期两天的产品评审会上，我主要为星堡公司诊断产品研发中缺乏体系化判断的痛点。星堡在AI绘图与AI视频领域已领先不少传统企业，但更关键的下一阶段，是推动AI渗透到市场洞察、用户需求、项目立项、评审决议和经验复盘。企业的AI变革核心，不在于掌握多少工具，而在于能否降低对个体经验的过度依赖，让产品开发逐步沉淀为可复用的组织方法论。 本次评审会，我洞察到的并非能力短板，而是流程之间的断裂 8月31日至9月1日，我出席了星堡公司的产品评审会。 星堡是一家极具发展潜力的企业。公司已构建多条积木产品线，并具
智能时代，发芽的内核比浇灌的容器更重要——从AI辅助创作的体悟谈起
九月一日，新学年启幕的第一天，著名哲学家周国平先生踏入深圳市华朗学校的校园，为师生们带来了一场以《人工智能时代，我们应当怎样学习》为题的精彩讲座。他援引了卢梭与杜威的思想，打了一个鲜活的比方：人内在的精神禀赋天生便如同一粒种子，教育并非向容器中注水，而是为种子提供滋养与照料，使其能够自主地茁壮成长。这一比喻，在我近来高频使用人工智能辅助撰稿的实践中，一再得到印证，也让我对智能时代的教育生发出更为深切的体悟。01我的切身体悟：起初借助AI写稿，我不过是存了偷懒之心。然而经过几轮交互，我却收获了一份始料未及的
【直播预告】AI安全应用与数据保护实战手册
预约直播点击预约视频号直播↓↓↓直播看点✅掌握数据流向全貌：对话记录、文件传输、授权目录、远程指令、API Key 各自分布何处✅实践 80/15/5 分级脱敏策略：结合实际工作素材，现场示范信息脱敏操作✅明晰权限边界与最小授权准则：厘清各场景中 AI 应获权限范围，规避过度授权风险✅学会三步验证核实法：迅速判定 AI 输出可用性，构建个性化信任分级体系✅部署五重入口防线：账号防护、远程二维码、API Key、文件权限、Skill 安装，逐项现场配置，课后即可落地
AI时代企业研究者如何开展有效研究
AI对企业中初级研究人员的冲击：研究《人工智能工具在社会中的应用：对认知卸载和批判性思维未来的影响》表明：1）人工智能工具的使用与批判性思维能力之间存在显著的负相关关系。2）使用人工智能工具而进行更高程度认知卸载的参与者，其批判性思维能力反而较低。即越信任AI，越将更多的记忆保持、决策制定和信息检索等能力交给AI（将认知卸载给AI）的人，将会导致决策能力和批判性思考能力的下降，进而导致面对复杂问题的处理能力下降。在企业中，由于高压的KPI和绩效压力，逼迫着研究人员更高频地使用AI来解决问题，虽然短期能带来
AI 对孩子而言，是良师还是思维拐杖？
这事得从头说起。前些日子有个朋友深夜给我发了条消息，一开口就把我给问懵了。他家孩子正在念四年级，学校布置的那些作文题和数学思维拓展题，孩子靠豆包几下子就刷刷搞定了。他一边啧啧称奇，一边又心里直打鼓，跟我讲，老郭你说这玩意儿会不会把我儿子的脑子给养懒了。我当时一下就怔在那儿了。倒不是因为他问得有多离谱，而是这种感觉我太有共鸣了。你不妨琢磨琢磨，咱们小时候，家长成天提防的是街机厅，是电视机。如今可好，如今让大人心惊肉跳的，反倒是孩子手上那个会做题的玩意儿。。。它不声不响，还笑吟吟地把功课全包圆了。讲心里话，我
人工智能时代的读书之道
人工智能时代还需要学习吗？读再多书、学再多知识，似乎都难以匹敌 AI，遇到问题直接咨询 AI 即可，那学习还有什么意义？答案是肯定的。只不过当下读书学习的方向，与以往大相径庭。过去人们通过读书来答疑解惑、寻求答案；如今读书学习，更核心的价值在于洞察问题，并掌握应对问题的思维。答疑解惑、信息检索，可以让 AI 代劳。但前提是：你得先察觉到问题的存在。能否提出关键性疑问，能否把握问题的本质？比方说，如果没有法律基础，你可能完全不清楚民事纠纷中涉及诉讼时效、管辖法院等事项。你无需精通时效、管辖的所有条文，但脑中
工厂AI落地的卡点：知识不动，模型再强也白搭
不少工厂的 AI 还困在"翻资料"环节。瓶颈并非模型能力不足，而是知识仍处于零散休眠状态，尚未被梳理成系统可直接调用的形式。唯有把行业常识、管理方法论与企业内部积累的经验分层结构化，并嵌入业务流程，AI 才称得上真正上手干活。 01同款困境：AI 成了最贵的搜索引擎 跟制造企业的客户交流，我们反复听到同一种抱怨：平台买了、模型接了，最后用得最多的功能，还是"查资料"。让它总结上个月缺陷的主要原因，它能答；让它套个模板写份整改报告，也写得有模有样。可再往前一步——让它把工单派
如何构建个人AI工作台？
今天时间相对充裕一些，琢磨了一番如何借助AI来打造属于自己的工作台。先讲结论，有点无疾而终的感觉，感觉大量新兴的平台和概念层出不穷，真要学起来，得投入不少时间精力。综合考量后，适合我自己的AI平台，要么是得付费，也就是讲，软件或平台本身不要钱，但要调用背后的算法和庞大数据库等，让AI在后台跑流程，就得掏钱，按月支付或者充值。要么就是存在地域方面的限制，设有门槛。日常工作里，我也会用到一些常见的AI工具平台，像ChatGPT、豆包、千问之类的，觉得基本能满足需求。但每次都得重新开始提问，属于反复操作，所以就
老技师的智慧值多少？AI智能体正掀起"经验资产化"浪潮
2026年8月，把三则新闻放在一起观察，能梳理出一条隐性的脉络：AI智能体领域的角逐，已从"功能落地"转向"经验沉淀"。第一则：海信视像青岛工厂荣获全球电视行业首个"灯塔工厂"称号，85英寸超大屏电视每20秒即可下线一台。用户反馈数据经AI加工后转化为新产品功能输入的时间缩短62%；依托10万条工艺知识库，AI自动生成工艺方案的周期从过去的120天压缩至5分钟，效率提升75%。第二则：施耐德电气武汉工厂的21个AI智能体持续在产线上"值守"，80%工序实现自动化运转；员工技能就绪率从20%提升至76%，高
AI测试每日观察8.11|把握AI评测领域的最新风向
日期：2026-08-11 涵盖范围：SWE-Marathon、OpenHands Index、HAL 可靠性看板、Artificial Analysis 编程代理指数、SWE Atlas、成本敏感型评测、长时间跨度任务、奖励漏洞利用、benchmark 可比性、企业级 Agent 选型基准GitHub Copilot：在 8 月 10 日至 11 日期间没有新功能条目发布，8 月初的功能更新仍有待纳入统一的评测基准体系SWE-Marathon：长时间跨度任务使奖励漏洞问题暴露在聚光灯下OpenHands
AI 浪潮中,让方法持续运转比聪明更关键——Model、Tool、MCP、Memory 如何塑造可长期执行任务的数字员工(系列三)
天罡蝉·制造业× AI前两篇文章，我们攻克了两个关键课题：第一篇：知识库× Agent，解决"AI掌握什么"。第二篇：Prompt × Skill × Workflow，解决"AI如何执行"。今天第三篇，回应最后一个核心问题：方法落地之后，由谁来驱动？答案是：Model、Tool、MCP、Memory四大模块联动协作，让Agent蜕变为真正具备长期作业能力的数字员工。· · ·一、先用制造业视角解读"数字员工"很多人误以为数字员工只是"更智慧的聊天机