普通职场人驾驭AI的几点心得
身为常规职场人而非专业内容生产者，我体验过Gpt、智能体以及低代码编程工具后，归纳出以下体会： 1.借助AI进行思维的初步破冰非常有效，面对毫无头绪的事务，利用AI开展头脑风暴，能有效激活思考路径 2.大语言模型本质在于语言，将其视作一位学识丰富的搭档，在交流中探讨，在探讨中甄别，对个人提升大有裨益 3.借助智能体打造实用小工具，处理具备明确规则的任务供己所用，成效相当不错 4.若非身处AI原生型团队，与他人协同工作时使用AI务必慎重，这实则是在透支个人信用 5.除却大语言模型，人工智能的涵盖面极广，其核
AI日报：阿里指控大规模模型蒸馏，腾讯Marvis上线iOS
🔔1、阿里指控2.5万虚假账户大规模蒸馏Claude模型💡核心要点：Anthropic公开指控阿里相关团队使用2.5万个虚假账号生成近2900万交互数据，针对性蒸馏代码与智能体能力，该蒸馏规模超过国内三家头部AI企业总和，引发大模型数据合规争议。📌查看原文🔔2、腾讯Marvis iOS客户端全平台上线，支持桌面远控💡核心要点：腾讯操作系统级AI助手Marvis推出iOS版本，完成移动端、电脑端全覆盖，依托跨端互联框架实现远程桌面操控，内置多专业智能体，本地模式保障用户文件数据隐私。📌查看原文🔔3、Gemi
AI企业诚邀英才加入
AI 领域正在从“关注模型表现”，迈向“让模型价值真正落地”。公司需要的并非一次演示，而是一整套能够调度模型、积累数据、驱动智能体应用、支撑真实业务运转的 AI 平台体系。这恰恰是 OpenCSG 开放传神所专注的方向。OpenCSG 开放传神聚焦于大模型开源生态与企业级 AI 平台，依托 CSGHub、CSGShip、AgenticOps 等核心产品线，致力于让开源大模型、企业 AI 方案、本地化部署、智能体平台以及大模型管理能力服务于实际业务。当前，我们正在扩大队伍，期待遇见志同道合、愿意推动 AI
客观审视人工智能的红利与考验
人工智能（AI）乃当今焦点。中央及国务院极度关切AI产业进步，并做出相应全局谋划。AI究竟为何物，将衍生何种红利与考验，怎样顺应、明辨、求新，系各界需合力剖析的核心命题。自“赋予机器人类思维”之构想面世70余载，办公自动化（OA）、云端计算、区块链、元宇宙等产物接连问世。得益于算法、算力及数据等维度的跃升，AI已不拘泥于撰文、答疑、制图或创视频，现今于厂区、货仓、医疗机构、矿区、码头、康养院与居所内，皆现AI踪迹，大众目睹了具身智能之形态。具身智能即AI之实体化，涵盖仿人机械、协作机械、移动机械、四足机械
新华时评丨构筑人工智能时代的权威可信基石
6月26日，由新华社研发的官方AI时政资讯智能体“新华语典”惊艳亮相。作为一款智能体，“新华语典”致力于学习、探究与弘扬党的创新理论，致力于传递官方时政动态，更是由核心主流价值观主导、弘扬正能量好声音的智能载体。 时下，生成式AI迅猛演进，在大幅优化信息检索与知识服务效能之际，亦引发了信息虚实难测、混淆视听、追根溯源受阻等切实痛点。对于大众来说，怎样获取官方可靠、安全稳妥的智慧化服务，已然变成急迫且切实的诉求。 新华社九十五载积淀的全领域权威报道，构成了高纯度、高价值的优质语料与可靠信源，为培育专业大模型
工信部2025人工智能物流典型案例深度解读
前段时间，工业和信息化部官方网站对外公布了2025年度人工智能应用典型案例入围名单。本文重点梳理了其中涉及物流领域的相关案例（详见下表），并对其中可能涉及的关键物流场景（公示内容未涵盖部分）展开简要拓展剖析，助力读者把握当下物流行业典型人工智能应用的实际状况与场景化特征。一、案例总体情况本次工信部2025年人工智能应用典型案例公示名单里，笔者从中筛选出12个涵盖物流、货运、港口、仓储、干线运输、末端配送、跨境物流的AI落地项目，牵涉中远海运、招商局、中国物流、中储粮、京东、顺丰系等国内顶尖物流、港口、供应
如何向应届毕业生解读AI浪潮
本文可能会有很多分点、排比、对比和加粗，但100%是人写的，不包含人工智能创作内容。我觉得创作中体现的精神是人最宝贵的部分，交给AI有点可悲。今晚和家里人打电话，无非是此时此刻初中毕业的小孩想出路，高中毕业的小孩填志愿，大学毕业的小孩找工作，研究生毕业的老登在犹豫和忧郁。但概括来说就是人类社会迎来大变。两个特点，一是难，找工作难，生活前景难。二是看不懂，看不懂时代怎么变化，看不懂未来的路在哪里，看不懂怎么选择。然后我才意识到，世界这几年发生的变化实在太大，但像在学校里的学生，像在中西部小城市县城乡镇里的人
AI获客实战手册：五维全链路引流策略解析
当受众不再习惯点开搜索链接，而是习惯在对话中直接获取大模型生成的结果时，一场围绕品牌“曝光度”的争夺战已悄然打响。2025年至今，AI营销已由理论落地为实战，演变为赋能商业增长的核心引擎。那么，普通商家或个人到底怎样利用AI来获取流量？以下从五个方面进行剖析。一、占据大模型的“回复席”：GEO成为新底座GEO（生成式引擎优化），即针对AI对话模型的新型营销手段——依靠产出契合AI偏好的内容，发布在AI青睐的渠道，让品牌名称更容易被AI提及。例如，当消费者询问AI“哪款性价比高的电动牙刷值得买”时，谁能被A
AI智能体实战培训全解析
时长：1–2天（理论+实操）受众：产品经理 / 开发者 / 运营 / 业务负责人前置要求：了解基础LLM概念第1页 · 封面标题：AI智能体（AI Agent）实战培训副标题：从概念到落地，从Coze到Dify讲师 / 日期第2页 · 课程地图模块概览：概念→架构→实操→Multi-Agent→RAG→避坑→动手预期收获：理解Agent本质 + 能搭一条完整流水线第3页 · 从Chatbot到AgentChatbot：一问一答，被动响应Agent：感知→规划→行动→反思，主动完成任务核心公式：Agent
Agentic AI强势崛起！亚马逊云峰会揭示：智能体正重塑企业业务流程
在今年的亚马逊云科技上海峰会上，现场探讨的重心已显著转移。去年诸多企业高管与开发者尚在探寻基础问题：AI究竟如何提效、怎样对接大模型、如何压缩成本。然而今年，大家更关切的是：如何构建AI智能体，使其自主驱动全盘业务流程，达成低干预甚至零干预运转。换言之，Agentic AI已非单纯的“高智商对话机器人”，而是正化身为企业内部的数字劳动力、流程驱动器与自动化协同枢纽。今日结合峰会资讯及公开产品信息，深度剖析企业践行Agentic AI的核心逻辑、技术框架、代表性工具与实战场景。观察君先抛核心论点：未来两载，
AI前沿洞察 | OpenAI造芯·智能体·程序员出路
HN本期推荐 | 五则硬核技术剖析今天 Hacker News 与 TechCrunch 曝光了多条引人注目的深度科技资讯。我们从 30 篇外文报道里挑出了 5 篇技术干货，涉及 AI 硬件、开发基建、语言迭代、AI 智能体发展及程序员求职动向，全篇译制并附带专业评析。OpenAI 推出首款自研大模型推理芯片 "Jalapeno"核心词：AI算力推理加速芯片设计OpenAI 今天官宣了旗下首枚自研处理器，内部代号 Jalapeno，交由 Broadcom 协助生产。该处理器是专为 AI 推
2026企业AI选型指南：五个核心工具实战指南
上个月我帮 200 位企业负责人完成 AI 提效诊断，凌晨 3 点接到一通电话，不是来咨询的，是来诉苦的 ——"我花了 47 万买 AI 工具，你告诉我常用的就 3 个？"我说：工具不在多，在于会不会用。AI 工具的世界里有一千个产品在竞争，每个都说自己最强，每个都说对手不行，企业负责人站在岸边观望，越看越迷茫，最后花钱买了一堆会员，实际用得上的不超过三个，其余的全在后台闲置。我见过最夸张的一个案例，某企业一年投入四十多万买 AI 工具，开会时自己都说不清买了什么、用了什么、为什么买。我问
福田团委携手AI夜校进阶版！实战赋能开启新路径
自2026年起，福田区倾力构筑数字化赋能品牌“AI夜校”，并同步接入区团委青年夜校官方体系，双向发力向辖区职场人、创业者及自媒体人提供多期体系化AI实战培训。项目启动至今，已相继推出“AI+小红书”、“AI+公众号”、“AI+视频号”、“AI+抖音”等新媒体专属场，直击短视频创作、图文引流、副业创收等青年痛点，借助产业园区场地，开展夜间公益线下实操班，毫无经验的新手亦能迅速掌握各类AI创作利器。福田的青年伙伴、职场达人以及寻觅红利的创业同路人日常被繁琐杂务拖累？想借AI开拓副业却毫无头绪？面对镜头紧张、剪
AI时代，知识付费IP真正的危机不是不懂AI
各位IP们，我是小东。这半年，我和很多做知识付费、做个人IP、做培训和咨询的老师聊过。大家普遍都有一种焦虑：内容越来越难做；课程越来越难卖；用户越来越理性；短视频越拍越累；AI一出来，连“讲知识”这件事都开始变得不稀缺了。以前，一个老师把自己的经验整理成课程，用户愿意花钱学习。现在呢？用户遇到问题，先去问AI。想做短视频，问AI。想写成交话术，问AI。想做课程大纲，问AI。想做个人IP定位，还是问AI。很多人开始慌了。是不是以后知识付费没机会了？是不是老师会被AI替代？是不是个人IP要重新洗牌了？我的答案
LangGraph：赋予AI Agent循环推理与持久化能力的核心引擎
LangGraph是LangChain团队新推出的Agent编排框架，借助状态机与图结构，助力AI Agent实现持久化存储、循环推理及人机高效协作作为LangChain团队开发的底层Agent编排工具，LangGraph已获得Klarna、Uber、摩根大通等知名企业的广泛采用熟悉ChatGPT的用户或许都有过此类经历：这些痛点的根源在于：传统大模型调用模式属于"一次性"交互 —— 输入提示词，直接输出结果，中间缺乏思考、校验及修正的过程。LangGraph的诞生，正是为了攻克这一难题。