AI助手卡顿？从这四处入手排查
在客服、研究和内部办公等团队将 AI 助手正式上线后，常常会碰到一种不易察觉的问题：虽然没有报错信息，但响应时间却从最初的几秒慢慢变长。AWS 的一篇技术博客提供了诊断思路。对于运维人员来说，重点并非马上替换模型，而是先定位耗时究竟出现在哪个环节。不同类型的任务不能套用同一个速度指标。批量整理文档的场景可以容忍较长等待，而在线客服则要求即时反馈。所以，第一步应当针对具体业务场景设定"性能预算"，即团队可以接受的最大响应时长。AWS 给出的示例借助 Amazon Bedrock AgentCore Obse
伦敦AI复兴：老牌学术帝国的轻量化发展路径
引言全球人工智能城市演化出多种范式。旧金山湾区依靠市场化风投与商业巨头迭代；多伦多依托公立高校深耕深度学习基础理论；波士顿依托临床医疗资源构建生命智能验证体系；巴黎依托欧洲公共科研力量打造开源可信AI路线；首尔依托财阀体系走软硬件一体化消费智能路线；新加坡以中立法治打造亚太跨境合规枢纽；特拉维夫依托国防技术外溢形成精英小团队硬核科创模式；北京构建国家战略驱动的全链条自主创新生态。伦敦走出一条属于老牌工业强国的独特路径：它不再追求建设完整的硬件制造与巨型算力工厂，转而依托深厚的基础科学积淀、成熟的全球金融资
AI浪潮下，亲子阅读如何激发孩子的“超能力”
当人工智能能够撰写文章、瞬间解答数学难题，孩子们在未来究竟凭借什么脱颖而出？8月9日下午，一场以《AI时代，练就“读”有的超能力》为主题的亲子讲座在延吉市少年儿童图书馆顺利开展。本次活动由延吉市妇女联合会与延吉市少年儿童图书馆共同举办，特别邀请国家心理咨询师、家庭教育指导师程莉老师担任主讲嘉宾，为现场家长与孩子化解AI时代的教育焦虑，带来一套切实可行的阅读方法。为使讲座内容更加契合家长和孩子的真实需求，程莉老师在准备阶段多次修改主题、优化内容，把抽象的阅读理论转变为孩子易于理解、家长便于操作的互动任务。活
2026突围之道|嘉兴CEO特训:一日掌握AI赋能企业增长新动力
一次思维革新——为何数字化布局未能转化为利润攀升？问题症结何在，解决路径又指向哪里。四段真实战例——横跨效率提升与业绩跃迁两大关键领域，每段案例均源于企业一线实践：一组智能工具矩阵——面对层出不穷的AI产品，究竟如何甄别、如何搭配？千问办公统一串联AI听记+AI表格+宜搭+知识库+场景工具，助力你从"零散尝试"进阶为"体系化建设"。一幅变革导航图——并非听完即忘无从下手，而是带走一套AI变革顶层规划的完整思路。
AI漫剧吸粉全流程指南：从创意构思到成片落地的实操方法
AI 漫剧近来频繁引爆流量，关键并不在于「熟练操作某款工具」，而是它成功压低了短剧制作中最烧钱的两大环节——画面生成与节奏把控的成本。即便没有专业背景，普通人也能在短短几天内完成一部可投放到竖屏平台的完整故事。然而，真正能持续吸引粉丝的内容，依然取决于选题、角色塑造、节奏控制与完播率，而非单纯堆砌特效。湖北天吉科技在深耕 AI 数字服务的同时，也将「AI 内容生产」视为一项可落地的交付能力：我们提供的不是空洞的概念展示，而是一套可反复复用的制作工作流。接下来，我们将按实际操作顺序逐步拆解。一、选题先行：情
AI浪潮下,教育生态正在重塑
AI虽能替你完成作业，却无法取代你自己的成长历程。假如十五岁时ChatGPT已经问世，我恐怕会毫不犹豫地拿它处理一切作业，还会为此洋洋得意。我之所以这么说，是因为那时的我本就擅长投机取巧。我会用SparkNotes代替精读原着，会为了凑够字数胡乱堆砌段落，会头一天死记硬背、第二天便忘得干干净净。要是我能高尚地抵制一台二十秒就能炮制出及格文章的机器，那简直是吹牛。我肯定会敲下题目，然后心安理得地继续打游戏。正是在这种自我反思中，我开始琢磨AI对学校究竟意味着什么，并逐步得出一个颇为意外的结论：从长远来看，这
AI智能系统测试为何必须前置到产品设计阶段
很多团队往往要等到产品快要收尾时，才去询问测试人员：“这项 AI 能力测试得如何？”这句话听上去合情合理，实际上已经绕开了最核心的疑问：所谓的“如何”，究竟是指回答是否通顺、接口是否成功、用户任务是否完成，还是系统能否经得起长期信赖？倘若这一疑问没有在产品设计阶段就被明确，那么测试越深入，反而可能越精准地证实了错误的方向。传统软件的问题往往直观可见：页面无法加载、按钮失去响应、计算结果与预期不符。AI 智能系统的问题却常常披着成功的外衣：它输出的语言顺畅自然，但引用的证据存在偏差；它顺利完成了工具调用，但
AI应用实战:我把《客户成功体系与实践》整套方法论,做成了可直接落地的AI工具
第一阶段：方法论拆解——将书中厚重理论解构为可执行的工具模块书籍章节对应工具化模块核心落地功能认知模块（第1-4章）客户健康度评分系统参照书中标准化评分逻辑，整合客户活跃度、功能使用率、服务响应、续费意向、问题工单五大核心维度，自动录入数据、精准测算客户健康分数，完成优质、正常、预警、高危四档分层，取代人工经验判断。体系模块（第5-16章）净值目标仪表盘对标书中12个核心业务板块，自动核算NDR净收入留存率、客户复购率、增购率、流失率等核心指标，实时可视化呈现团队整体客户运营全貌，同步目标达成偏差，实现业
备赛利器：AI的五大强项
AI辅助备赛系列 · 第三篇AI真正擅长的五件事前两篇讨论了AI的能力局限以及人类不可出让的三个领域。一个自然的疑问随之产生：既然AI无法处理选题、界定问题以及审美判断，那么它究竟擅长什么？答案是：当这三项工作由人类扎实完成之后，AI便能在五个方面增强人的能力。这五件事的共同特点是，它们都属于"执行层面"的能力——只有当问题被人类定义后，AI才会真正介入。一、认知升级：在更高维度审视项目备赛中最常见的困境在于：学生对项目细节了如指掌，却难以阐述项目"为何有价值"。这并不罕见
AI伴娃成长：我找到的新路径
当众人热议“孩子应否接触AI”时，我选择先迈出一步。女儿小妞汤圆三岁，刚开始识字。三月我做了个决定：让她尝试AI工具。消息传出，反应比预想激烈得多。有朋友直问：“这么早让孩子碰这个？”有长辈觉着我在拿孩子试验。还有人转来好几篇文章，讲AI如何让孩子变懒、如何毁掉专注力。我理解这些顾虑。说真的，我自己最初也纠结过。但实践下来，看到的东西和那些文章说的不一样。那天我用AI作画，孩子凑过来看。我随手输入一句“一只穿雨靴的小青蛙在荷叶上跳舞”，几秒后，画面现出一只萌蛙。她的眼神亮了。第二天，开始主动提要求：“能画
首份具身智能数据质量规范出台
近期，工业和信息化部正式批准了《人工智能关键基础技术 具身智能数据集质量要求及评价方法》，该标准定于2026年11月1日生效。由中国信息通信研究院牵头，联合四十余家行业单位共同制定，这标志着具身智能数据建设从追求数量转向注重质量，弥补了该领域行业规范的空白，为构建高质量数据集打下坚实根基。 眼下，具身智能遵循大模型“大力出奇迹”的路径，已多次证实数据对模型性能的增强效应。2026年，百万小时的数据产出被视为企业研发模型的基本门槛。行业持续关注具身智能数据，不断发布开源数据集，训练场建设正热火朝天。然而，这
正确测量血压的方法指南
家庭自测血压与医院测量结果差异大？可能是操作方式有误！怎样准确测量血压？需控制血压者每日应检测多少次？来听听专家护师的建议。 视频素材来源：广西医科大学第一附属医院
英国NHS拟调整Palantir数据平台评估标准 此前员工对统计方式提出质疑
英国国家医疗服务体系（NHS England）打算修改其对备受争议的Palantir数据平台效果的评估手段。此前内部员工曾表示相关分析方法存在不足，涵盖两项最常提及的关键绩效指标：运用该平台的医院"额外开展11万例手术"以及"出院延迟降低15%"的统计手段将进行修正。 根据邮件内容，NHS England官员对评估基准线提出疑问，认为将平台启动后六个月的手术量与启动前六个月加以对比，可能因明显的季节性起伏而产生偏差。另一名官员在审核出院延迟计算方法时也提出了类似看法。NHS England于6月11日表示
2026年人工智能训练师考试攻略：科目、题型与备考要点
2026年以来，以OpenClaw开源框架为代表的人工智能“智能体”技术取得突破，引发百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动等科技企业密集布局。5月，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，明确智能体是“具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统”，标志着这一人工智能重要形态发展实现有规可依。当前，人工智能大模型正从“能对话”向“能干活”演进。百度创始人李彦宏表示，智能体出圈意味着人工智能的竞争从智力转向执行力，用户真正买单的是“能不能帮我把事做完”。技术层
一句话提示词，让AI办公助理彻底懂你
事情是这样的，今天我让codex帮忙梳理“敏捷增长方法论”，Codex给出的定义是：“敏捷增长框架：AI 时代的组织管理与业务 AI 助手训练方法。”随后，我指示Codex阅读我之前撰写的关于中小微企业规模化增长的论文，以及一篇关于小红书内容生产系统搭建的文章，它据此整理出了一份方法论框架介绍文档及一张架构图。虽然这张架构图尚不完美，但大体上能反映出该框架的逻辑脉络。在确认信息无误后，我发给Codex一条指令：“请将此文档更新至我的AI认知报告中，作为我的个人核心方法论。”这句指令有何妙用？一旦将信息录入