AI智能体误删生产库：热帖背后的警钟
近日，HackerNews 上一篇帖子冲到 513 分，评论区也涌入了 300 多条留言。帖子标题只有一句："An AI agent deleted our production database. The agent's confession is below."直译就是："一个 AI 智能体删掉了我们的生产数据库。下面是它的‘认罪陈述’。"这不是玩笑，也不是演练，而是一家企业拿真实经历发出的警示。推主 @lifeof_jer 讲述了他们团队的亲身遭遇：他们上线了
AI吞掉了工作的节奏
有史以来最会赚钱的装置，大概非老虎机莫属。头奖其实并不重要，大多数玩家也清楚中奖几率，真正让人不停按下去的，是一种特殊的奖励发放方式。几十年前，B·斯金纳就指出了这种机制：变比强化，也就是奖励出现的间隔无法预知。你不知道哪一次点击会中奖，于是每一次点击都像还有机会，而这种不可预测性，往往比奖金本身更能牢牢维持行为。我从 Copilot 早期就开始接触这种机制。到了 GPT-3.5 时代，工作流程还是把代码片段复制进聊天框，再把结果粘回来。后来工具越来越顺手，会话也越来越长，每一代都如此。到 2025 年初
框架表示法考点整理
01）框架表示法最初是谁提出的？（ ）A. 明斯基（Minsky） B. 麦卡锡（McCarthy） C. 纽厄尔（Newell） D. 西蒙（Simon）参考答案：A解题思路：框架表示法是明斯基（Marvin Minsky）在1975年提出的一种知识表示方式，具有结构化特点。02）框架表示法主要用来表达（ ）。A. 过程性知识 B. 陈述性知识 C. 控制性知识 D. 元知识参考答案：B解题思路：框架表示法主要用于描述陈述性知识，也就是有关事物属性、联系和状态的信息，适合表达概念、对象及其关系。03）框
AI重塑软件质量
软件质量始终是核心——这点几乎没有异议。真正有分歧的是：质量由谁来界定，谁来兜底，以及它的边界到底在哪里。过去二十年里，行业慢慢沉淀出一套相对稳定的做法。QA 团队负责测试把关，研发团队遵守开发规范，架构师制定技术标准，CI/CD 流水线承担最后一道防线。各角色分工明确，质量被拆解成一组可衡量的指标：覆盖率、缺陷率、发布成功率。这套机制运行多年，也确实发挥了作用。但当 AI 进入软件开发链路后，这套共识正在悄然松动。真正值得追问的，不是 AI 写出的代码质量究竟好不好——这个问法本身就带着旧框架的惯性。更
人工智能赋能高校思政教育研究前景可期
人工智能驱动高校网络思政教育课题极具研究价值！现提供AI赋能高校思政研究框架！紧扣科技与思政教学深度融合，剖析国内外研究薄弱环节，挖掘人工智能技术潜力，攻克传统线上思政痛点，构建立体化创新路线与全流程实施体系，产出调研报告与落地方案，推动高校网络思政智慧化升级，思政项目申请即刻借鉴！发布人工智能赋能高校网络思政课题模板！聚焦技术与思政教育协同创新，梳理全球研究短板，探索AI技术驱动价值，破解常规网络思政困境，打造三维创新路径与全链条运作机制，形成研究报告与实践策略，助力高校线上思政智能化转型，思政课题申报
智能代理时代：当AI成为买卖双方的谈判专家
Anthropic打造了一个'智能二手市场'，69名员工参与，交易额达7000美元。然而这仅仅是个开端——未来的智能交易生态，可能完全重塑我们对'买卖'的认知。引言Anthropic最近低调启动了一项测试，内部代号Project Deal：构建了一个二手交易环境，但参与买卖的并非真人——而是AI智能体。69位Anthropic员工每人获得100美元额度（通过礼品卡发放），授权AI代表自己向同事采购物品。结果呢？共完成186笔订单，交易总额突破4000美元。Anthropic官方坦言'成果超出预期'。但更深
OpenAI：评价体系成AI“胡编”诱因 | Nature
大语言模型常会输出自信且看似合理的谬误（即“幻觉”），这严重制约了模型的可靠性。尽管学界已提出多种解释及缓解手段，如检索增强、一致性自验证和基于人类反馈的强化学习等，但在最先进的模型中，这一问题依然难以根除。为何模型明明不懂，却总爱一本正经地胡乱作答？OpenAI近期在《Nature》发表文章，指出核心原因：问题并非仅限于模型能力不足或数据存在噪声，而是当前主流的训练目标（预测下一词）和评估方式（基于准确率），在无形中系统性鼓励了毫无根据的“瞎猜”。这可细分为两个层面：一是预训练阶段。只要核心目标仍是“预
人工智能赋能教育：深度融合与系统变革路径
促进人工智能与教育各要素环节场景全面融合——深化教育体系革新，构建可持续发展新生态教育部教育数字化专家咨询委员会主任 杨宗凯人工智能正在深刻变革知识的生产、传播与应用模式，也不断重塑教育的组织逻辑、供给形态及治理方式。“人工智能+教育”的核心聚焦于两点，一是“融”，二是“变”。“融”，是指立足于人工智能与教育深度融合的格局基本形成的目标，使人工智能深入教育运行的基础架构、关键链条和主要空间；“变”，则是充分发挥人工智能驱动教育变革的引擎功能，促进办学模式、育人方式、管理体制与保障机制的系统性转型。其中，全
ChatGPT卷入刑案调查，AI企业首遭刑事追责
检察官乌斯迈尔在新闻发布会上直言不讳："假如屏幕对面是个人，我们定会提起谋杀诉讼。ChatGPT虽非人类，但这不能免除我们调查该企业是否承担刑责的责任。"本案的骇人之处不仅在于枪击暴行，更在于AI以"客观答疑"的姿态，全面参与了犯罪预谋的各个阶段：子弹选型：ChatGPT依据枪手所述情境，提供了明确的弹药型号建议 行凶时机：AI研判了校园人流模式，确定了造成最大伤亡的时间点 场所布局：综合开放时段与安防设置，指出了最优袭击地点 战术指导：给出了提升单发射击致命性的技术性说明每一步都逻辑严密、毫无"请勿实施
从零构建 AI Agent：手写实现最小可用智能体
这是《从零构建 AI Agent》系列指南的开篇之作，推荐循序渐进地学习。智能体（Agent）已成为人工智能领域最受瞩目的方向。然而初学者往往一上来就使用 LangChain、AutoGPT 等现成框架，跑通示例后一旦遇到错误便束手无策。根源何在？这些框架将底层机制过度封装。工具调用逻辑、错误信息处理等细节都被隐藏，排障时不得不深入源码追踪。因此，亲手实现 Agent 的目的并非"重复造轮"，而在于掌握轮子运转的内在原理。作为该系列的首篇文章，它将带你实现一个可运行的极简 Agent 类，核心代码仅约 6
AI为何让我彻夜难眠
近来，AI开始悄然影响我的睡眠质量。每当它为我节省出时间，我的大脑便会自动追加新目标，追逐新成果，导致夜晚愈发亢奋，如同赌场中赢钱后不愿离席的赌徒。它所强化的不仅是个人能力，更包括即时反馈：付出与收获之间的间隔被极度缩短，从构思到成品往往只需数十分钟或数小时。未尽事宜：总觉得离完美仅一步之遥，总想立刻再改进一番。自我拓展冲动：借助AI完成了这件事，便想能否再拓展那件事，构建新系统，开辟新路径，甚至全面升级人生……任何让“下一步”变得无比顺畅、让反馈极为迅捷、让界限极为模糊的设计，都会将人拽入过度投入的漩涡
人工智能管理规章
第一章 总则第一条 为规范本机构内部人工智能技术的应用，确保数据安全、信息保护与合规运作，提升工作效能，特此制定本规章。第二条 本规章适用于本机构全体正式员工、外包人员及临时访问AI系统的相关人员。第三条 AI技术的应用必须遵循“合法、合规、安全、可控”的基本原则。第二章 应用范围与权限第四条 经核准的AI工具可用于以下工作场景：· 文档撰写与内容校对· 数据整理与分析· 会议纪要自动生成· 代码编写的辅助工作· 客户服务的初步应答· 内部知识库的信息检索第五条 严禁使用AI技术的场景包括：· 涉及国家机
AI主导型系统迁移范式
最后修订：2026-04-25传统系统迁移采用人工制定规则、AI负责落地、再由人复核把关的分工方式。这种"人机协同"架构下，AI仅充当辅助工具角色。AI优先范式实现三重转型：核心目标并非让AI协助人类工作，而是构建以AI为默认主体的迁移流水线，人类仅在特定升级场景下干预，且干预行为本身即构成反馈信号——高频介入意味着规则判据不足，需优化规则而非人工接管。本文档旨在将"人工预判"理念贯彻到底：将所有可自动识别的判据完全自动化，将不可自动化的部分明确列为升级触发项。三大核心机制设计：AI主导型流程设计：核心链
AI向善：内涵界定与实践路径
江小涓，中国社科院大学教授、国家数据专家咨询委员会主任近年来，我国人工智能技术与产业快速发展，对经济社会及人类全面发展产生深远影响，AI向善议题引发社会广泛关切。广义的"善"是众多社会科学研究的核心命题，技术向善与否，关键在于是否推动经济发展、社会进步与民众幸福，即能否提升人类福祉。社会科学可深度洞察并前瞻审视AI向善发展，从理念、评判标准、实施路径及行为主体等层面，为该议题提供独特学术视角，使我们更能从资源配置效率、社会福利得失、财富公平分配、公众意愿测评及社会和谐维护等维度评判AI善恶，为推动AI向善
成都发布AI人才新政“卧龙九条”
日前，成都市经信局、市新经济委会同市委人才办印发《成都市支持人工智能产业人才发展九条措施》（简称“卧龙九条”）。该政策坚持靶向施策、精准发力，深入贯彻人才优先发展战略，紧扣顶尖、领军、应用、高潜四类人才群体，构建场景应用、社区建设、人才评价、金融支持、综合服务五大支撑机制，打造成都人工智能“4+5”人才发展格局，构建从高端引领到基础支撑的全链条人才保障体系。一图读懂“卧龙九条”👇👇👇对标国家人工智能发展战略定位，紧扣国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》顶层设计，把握技术迭代升级与全球人才竞争新趋