深度解读：你真的懂AI大模型吗？
人工智能大模型工具可分为三大类别：①自然语言模型（拥有海量知识储备，有问必答）；②推理模型（深入剖析需求，输出完整解决方案）；③多模态模型（同时处理文本、图像、音视频等多元内容）。自然语言大模型代表性产品：通义千问、文心一言；推理大模型代表性产品：DeepSeek、Claude；多模态大模型代表性产品：Gemini、GPT-4V。上述均为当下业界主流标杆。面对人工智能大模型浪潮，身为数学教育研究者的我正在积极践行，年逾古稀的我仍在持续探索，作为公众号创作者的我更在亲身实践！其一，下载并安装各类人工智能大模
AI硬件链深度拆解
2.20开始突然想写…深夜刚复习完期末（法学生真的累…）…又忍不住看了一下🥁票（图书馆学累了就喜欢看🥁😅，看哪些k线量能都不错，题材怎么样，突破震荡区间走得怎么样……）。趁着脑子状态活跃，又过了一遍当下AI产业链，给大家分享一下。做场内的朋友可以稍微看一下，都是近期热点，核心大科技基本上在这几个方向反复轮动。从大家熟悉光模板倒推∶1️⃣光模块必须使用PCB电路板，这是光模块的内置基本材料。作用是∶承载光电的元器件，可以传输高速电信号，是整个光模块的电路载体。（具体标的问豆老师）2️⃣PCB电路板的上游就是
人工智能终将替代我的工作吗？
时常有人问我这样一个问题，人工智能会替代你当下的工作吗？我的回应是——必然如此。这只是时间早晚的问题，甚至步伐会比预想的还要快。我的创作主要涵盖两方面，一方面是对繁杂案件的梳理与重现，尽管当前国内外那些著名的AI平台尚无法直接生成一份详尽的案件报告（通常简略且充斥谬误），但我确信，它们搜集资料与整理文案的本领已然具备，语言翻译更是轻而易举。无需漫长等待，那些收费版本即可实现——当你下达指令：“撰写一篇八千字详述辛普森杀妻案的文章”，两分钟后它便能交付。我创作的另一方面是对一些悬案的剖析，需要从海量数据中提
推理时代下的产业链变革与投资机遇
过去三年，AI行业的核心叙事是"训练更大的模型"。从GPT-3到GPT-4，从Llama到Gemini，行业竞争围绕着参数规模、训练数据和GPU集群展开。Scaling Law（规模定律）是所有讨论的起点和终点。但2025年下半年开始，一个微妙而深刻的变化正在发生：行业关注的焦点，正从"训练"转向"推理"。这不仅仅是一个技术路线的调整，而是整个AI产业链的价值重构。Agent（智能体）的出现，成为这一转变的核心驱动力——它让AI从"回答问题"
AI不是增强你，而是重新分配饭碗
你用 AI 画了张图，觉得自己变强了。但画师少了一单。你用 AI 做了个网页，觉得自己变强了。但小外包少了一单。你用 AI 搭了个题库系统，觉得自己变强了。但原来卖小工具的人少了一单。AI 确实给个体加成。但这种加成，很多时候不是创造了新蛋糕，而是把原来需要向别人购买的能力，内置到了自己身上。AI 没有先给你新饭碗。它先让更多人不用再买别人的饭。这才是它最现实的一面。很多人讨论 AI 时，总喜欢谈未来会创造什么新职业、新产业、新机会。这些当然会有。但在短期内，AI 最先冲击的不是那些还不存在的新市场，而是
AI运营边界探讨：为何不能全盘Skill化及责任归属 (0627)
今日受邀参与知无不言同城会 AI运营实战课，结束后的研讨环节，对话内容如下：讨论实录这是一份关于“AI能否全盘接管运营”的现场对话整理。保留原始观点推进，优化版式与阅读层次，便于直接发布、归档或继续加工。按发言者区分，维持原始对话顺序学员 01:36:38实际上我有个疑问。这个 skill 在我的理解中，理论上似乎无所不能。除了你刚才提到的“人需负责”之外，为何不能全部使用 skill 来操作？虽然听起来可能有些偏颇，但我感觉它的智商其实比人类更高。那你们认为，真正的瓶颈到底在哪里？讲师1 01:37:0
2026英国留学选这些专业，AI难替代
☝🏻扫描上方二维码添加资深教研老师☝🏻咨询雅思课程获【首课0元学】AI飞速发展，你是不是也被整得有点焦虑😭ChatGPT能写论文、Sora随手做视频、AI写代码比人还快、甚至在医疗诊断领域也能崭露头角...不少准备留学选专业的宝子直接慌了：“我选的专业，会不会被AI替代？”“花几十万出国留学，毕业直接失业，也太亏了！”“到底该选什么专业，才能稳就业、不踩雷？”太懂这份不安了！但真的不用慌！AI能干的，永远只是重复、标准化、机械无脑的工作；有些专业，AI再厉害也替代不了！今天就来扒一扒英国留学必冲的“不容易
AI就业矛盾：研发者不招人，使用者负担重
关注+星标⭐,每天第一时间收到更新6 月 26 日，两条新闻同时刷屏。一条来自 Anthropic 联合创始人 Jack Clark——"我们不再需要初级软件工程师了。"另一条来自 AI 初创 Lindy 的 CEO Flo Crivello——"我们全面弃用了 Claude ，每年省了数百万美元。"一个说人够了，一个说用不起了。同一天，同一个行业，两个截然相反的信号。Jack Clark 的原话很直接： Claude 已经能处理原本需要初级工程师完成的规模化工作，所以 Anthropic 不再招初级软件
AI算力驱动半导体产业扩张,设备材料赛道持续受益
今年度，人工智能运算需求的急剧攀升正全面重塑半导体产业态势。据数据显示，A股市场已有多家半导体封装测试及存储模组企业，包括长电科技、通富微电、华天科技、深科技、诚邦股份等，以及芯联集成、民德电子等晶圆制造企业密集公布扩产计划，总投资规模接近450亿元。半导体产业链上下游加速扩张，直接为设备与材料供应商创造了庞大的市场空间。半导体产业链上下游加速扩张在封装测试及存储模组领域，产能扩张动作密集。6月25日，长电科技发布公告，为加速推进高端先进封装产能的战略布局，公司拟通过投资设立控股子公司，在上海临港"东方芯
白宫叫停GPT-5.6发布：AI获批堪比核武器管控
半个月前，🏷️Anthropic的旗舰模型Mythos 5与Fable 5因美国政府一通电话遭封杀——仅存活4天。如今，🏷️OpenAI也面临同样处境：6月25日，特朗普当局明确要求GPT-5.6推迟全面上线，转为"按客户逐个审批"机制[1][2]。一个AI模型能否问世，决定权不再属于开发者，而是归属白宫。🔑 费曼摘要：从核武到密码软件再到AI模型——美国政府构建了一套"能力级危险品"监管体系。此番核心转变在于：监管卡点从"出口"（export contro
AI演进逻辑与教育公平机制的深度剖析
一、人工智能时代的核心发展逻辑（破除大众三大认知误区） 大众对人工智能普遍存在片面、错误的认知，绝大多数人陷入两大极端误区，而从长远的社会发展规律来看，这些认知均不成立，AI的本质是加速社会优胜劣汰的时代工具。 （一）误区一：AI会主动抢夺人类岗位、挤压人类生存空间 社会岗位的更迭、淘汰、升级，是人类文明发展的固有规律，并非AI带来的灾难。从工业机械替代手工劳力，到自动化系统替代传统重复工序，再到如今AI替代基础脑力工作，岗位迭代从未停止。 AI从来不是“竞争者”，只是加速社会迭代的催化剂。原本缓慢发生的
AI能生成职业照写真,却无法复刻那个真实瞬间
说起来有点好笑——我决定尝试AI生图的契机，竟然是找不到人给我拍照了。以前和朋友出游，总有人热心地帮我找角度拍出好看的照片。可现在呢：男朋友拿起手机随手一拍，还说"挺不错啊"，我一看：构图歪斜、曝光过度、表情管理彻底失败。不满意归不满意，又能怎样呢！！！于是我想到了豆包。用了一下，效果出乎意料——不是因为它有多完美，而是因为速度惊人。阴沉沉的天空几秒就变成湛蓝色，发朋友圈缺的照片一句话就生成完毕，光线不足一键就能补足。车还没到下个服务区，照片已经修好了。我第一次深刻感受到，AI正以不可逆转的方式，重塑我对
AI当第一作者后，最诚实的竟是那5篇标注论文
AI当第一作者后，我们发现，最诚实的反而是那5篇标注论文CONTENTS01到底发生了什么02不是技术突破，是制度事件03最诚实的，反而是标注的那5篇04工序重组：分工边界正在被重新划定05AI做出了一个反直觉的发现06冰山之下07更深的暗线：知识一旦发表，就成了自身被替代的原材料08收束PART 01 · WHAT HAPPENED到底发生了什么2026年6月25日，知网上出现了一组不太寻常的论文。《华东师范大学学报（教育科学版）》，北大核心加CSSCI双认证的C刊，刊发了8篇论文。其中5篇的第一作者，
人工智能真能取代你的饭碗？北大教授用实证研究揭晓真相
站在2026年年中，关于AI的焦虑已经从"会不会来"变成了"什么时候来"。北大国发院副院长张丹丹教授在夏季达沃斯论坛上分享的研究，或许能给你一个更冷静的答案。先说好消息：AI到目前为止，还没有大规模抢走人类的工作。北大博雅青年学者、国发院经济学教授、副院长张丹丹在2026夏季达沃斯腾讯财经愿景夜话上，展示了她团队追踪多年的研究成果。结论很明确：中、美、新加坡等主要经济体的宏观就业数据，至今没有出现明显恶化。用她的话说："AI还没有减少太多就业，现在处于安全'
AI算力驱动硅片价格飙升，国产替代五大龙头锁定长期增长机遇
2026年中期，全球硅片市场掀起覆盖全规格、全品种的系统性涨价浪潮，日本信越、SUMCO、环球晶圆等海外头部企业同步调高出厂报价，市场行情呈现小尺寸先行启动、大尺寸领跑上涨、AI高端外延片涨幅居前的显著特征。6英寸硅片因海外大厂主动削减产能，加上车用、工控电源芯片需求回升，供需缺口持续扩大，价格已完成一轮上调；8英寸硅片产线保持满负荷运转，PMIC、MOSFET、IGBT等功率芯片订单充裕，下半年价格上行预期清晰；12英寸硅片成为本轮涨价主战场，常规产品价格上涨3%至5%，专供AI算力、HBM显存的高端外