人工智能浪潮下，唯分数论的孩子恐被时代抛弃？（第四篇）
人工智能浪潮下，唯分数论的孩子恐被时代抛弃？分数≠核心竞争力，体育才是孩子未来的"护城河"当AI以秒为单位解出奥数题、背诵整本百科全书、完成标准化工作报告时，你是否想过：孩子今天拼命刷题换来的一分两分，十年后还值多少钱？AI的冲击，远比想象中更近ChatGPT能写论文，Sora能拍电影，AI能快速解题、记忆知识点、完成标准化任务。未来，"死记硬背、拼分数"的岗位将被大量替代。如果孩子只靠分数竞争，那他们不是在和同学比，而是在和不会累、不会出错的AI比。未来人才的核心需求——AI无法替代的"软实力"真正属于
AI降临,孩子写作的核心早已不是死记硬背
AI来临，小学生写作的核心早已不是死记硬背与字数堆砌 ——Be water, my friend · 8至12岁创意写作课程 许多家长觉得，孩子只要大量阅读、积累优美词汇、反复抄写练习，作文自然能写得漂亮。 在传统教育体系里，依赖记忆与重复训练，确实可以构建稳固的学习成长路径。但伴随AI与智能技术的广泛渗透，这一教育理念正在被重新定义。 AI能够迅速产出范文、整合语句，轻松胜任摘抄、仿写、套用模板等重复型写作任务。 单纯依靠记忆与机械式的文字输出，已不再是孩子的核心竞争力；最容易被取代的，正是那种死背范文
信奥赛场上AI已能上场,孩子真正该练的能力在AI盲区里
"AI能生成代码却无法取代程序员——孩子最该掌握的，是机器无法给予的那部分能力—— NOIP信息学编程小助手8月15日，IOI 2026于塔什干收官，中国队斩获3金1银、团体总分位列榜首，许淇文凭借498.27分登顶全球。仅隔三天，全球智慧教育大会在北京启幕，议题直指「人工智能与教育」。国际赛场摘金、全球教育盛会接踵而至，二者共同拨动了家长的神经：AI如此强势，为何还要让孩子投身信奥？先把这份焦虑摊开，来看几个不容回避的现实。📌 本文看点01三项事实，AI已介入竞赛02AI触及不到的三大核心能力0
AI浪潮下：从动手能力到决策能力的价值跃迁
文章末尾，赵伊向各位提出了三条颇具实操性甚至有些逆直觉的行动指引：其一，摒弃战术层面的盲目忙碌，转向战略层面的果断决策，告别以亲力亲为为骄傲的惯性思维。你需要着力培养自身的统筹与指挥能力，无论是撰写文档还是制作图表，都可以先尝试交由AI完成，自己则化身一位严苛的审视者。你要敢于向AI反馈：逻辑链条有瑕疵、情感表达不到位、配色方案缺乏新意——你甄别瑕疵的水平，将直接决定你未来的价值高度。其二，全力强化自身的人文底蕴，广泛涉猎哲学、心理学、艺术鉴赏与历史研究。AI的底层逻辑源于人类既有数据的沉淀，它所能呈现的
AI始终无法取代的
今天重新翻阅了我的公众号——《成长随笔》。那是疫情那年创立的，更新不多，满打满算也才55篇。重温了几篇旧文，说实话，受限于当时的眼界和阅历，远不如那些大博主的文采与见识。但我依旧很珍惜这些字句。这一路走来，我的销售思路、管理框架、职场感悟，就是在一次次切身的体验、观察、反思中，伴随着一篇篇略显稚嫩的文字，一点点搭建、调整、完善起来的。写作这件事对我来说，是回望、是积累，更是与内心深度交流的方式。01起初，我希望每篇文章都够深刻、够新颖，还给自己定下规矩必须按时更新。后来才意识到，这对我来说太勉强了。于是，
AI如何重塑科研新模式？
最近全网都在热议AI重塑科研模式，理工科实验室的感受确实最为真切。身边同门的日常，已经被全新的科研方式彻底改变。放在前两年，我们处理实验数据、绘制图表、梳理文献脉络，要耗费大量整块时间。经常一整天耗在数据整理上，根本没精力思考研究创新点，进度推进格外迟缓。现在大家都会借助工具处理基础重复性工作。繁琐的数据清洗、基础绘图、文献初筛，都能快速完成，省下超多机械耗时。但随之而来的焦虑也越来越多，圈内一直热议的AI替代科研的话题，我们每天都在亲身经历。师门组会经常讨论这件事，大家都有一样的顾虑。基础重复性科研工作
AI编程狂飙，架构师考证还有价值吗？
最近在准备考试时浏览评论区，发现一个颇具代表性的问题：随着AI编程能力的日益精进，这种偏向应试的架构师考试，是否还有存在的必要？在此谈谈我的真实见解。我认为，大多数考证者旨在满足评职称、落户等刚性指标，亦有一部分人试图通过考证来倒逼学习，打破职业发展的天花板。然而，随着AI技术的广泛渗透，我反而认为架构师考证显得愈发关键，价值感更强。当下，编程领域的运作模式已被AI彻底重塑，从基础代码编写到语法修正、简易功能实现，AI均能一键完成并迅速交付。职场的技术角逐，早已不再局限于敲击键盘的速度或技术栈的简单堆砌。
AI编程效率的真相：使用后速度竟下降19%
93%的程序员都在用AI，但METR的研究显示，资深开发者使用AI后效率反而降低了19%，而他们自己却感觉快了20%。AI编程的真实代价，可能与你想象的不同。你最近是不是也安装了Cursor、Copilot，或者让Claude帮你写代码？装完之后，感觉效率大增——AI帮你生成了大量代码，你觉得自己至少快了20%。但如果我告诉你，一项针对资深开发者的研究发现：使用AI的人，实际完成时间反而慢了19%，而他们自己却觉得快了20%——这中间的认知偏差，接近40个百分点。这不是玩笑，这是METR在2025年底发表
AI时代，孩子究竟该拼什么？
近来，我深切地体会到：时代的步伐正在加快。前几日，我和跳跳的亲舅舅进行了一次交谈。他目前在国内一线科技公司从事AI相关工作。聊天时，他提到一个让我有些震撼的概念。他说：“你现在就可以开始记录跳跳成长中的语音、照片、视频，甚至她每天说过的话。未来这些都可能成为她专属的个人多模态数据。”“等她长大后，技术完全有可能训练出一个属于她自己的AI分身，一个与她共同成长、持续学习、甚至长期存在的数字生命体。”听到这里，我突然意识到：AI已经不是未来。它正在融入这一代孩子的成长。与此同时，我也越来越频繁地听到来自家长们
AI 时代谁最值钱
大家好！我是小纬。近日看到一篇关于“AI 时代人才价值”的深度解析，其中有一个观点令我印象深刻：未来真正拉开人与人差距的，不再是看谁更忙碌、资历更深或执行更快。而是看谁具备判断力、复用力以及自驱力。坦白讲，这点让我触动颇深。往昔在职场中，我们常将“能干活”视为核心竞争力。领导布置任务，你完成得迅速、细致且稳妥，大家便认为你值得信赖。然而如今，AI 已能撰写文案、制作表格、整理资料、编写代码、分析数据，甚至辅助制定方案。执行层面的工作，正变得越来越廉价。真正稀缺的，是判断力许多人误以为，AI 出现后，只要学
AI触手可及，为何多数人仍造不出优质产品？
身为一名产品经理，近来愈发强烈的一个体会：AI的入门门槛几乎已降至零，而产品推广的门槛却在持续攀升。回溯几年前，我们苦恼的是「技术不足」。想做智能客服、个性推荐、自动化办公、场景化智能工具，缺模型、缺算力、缺开发能力，处处受限。然而如今已截然不同。大模型开源可用、AI工具琳琅满目、各类开发接口成熟完备。只要有想法，技术层面几乎不存在做不到的事，落地的链路通畅无比。但一个残酷的真相接踵而至：技术不再稀缺，稀缺的是真正能落地、能解决问题的优质想法。AI时代的「模糊前端」困局。不少人困惑：工具都现成了，为何多数
AI普及浪潮中，多数人深陷无效使用误区
如今AI早已走出实验室和大厂机房，全面融入大众生活：上班路上刷到AI生成的短视频、办公时借助AI写文案做表格、学习时用AI解答疑问、闲暇时让AI绘图配音。全民AI时代已经来临，但繁华背后，多数人的AI应用仍停留在表面跟风。为什么每天高频使用AI，却没有提升工作效率？为什么人人都在学AI，真正靠它增收晋级的人却很少？看似普惠的AI工具，究竟是普通人的效率助力，还是无形的能力内卷陷阱？当下大众使用AI的状态高度雷同且非常肤浅。绝大多数人只会套用固定模板、复制粘贴提问，完成基础的文案改写、图片生成、数据整理。一
智能时代的能力进化与职业选择新思路
当前人工智能技术加速演进，正在深刻改变社会运行方式和人才能力需求结构。智能技术已渗透至各行各业，那些标准化、流程化的重复性岗位，正逐步被智能算法与自动化设备所承担。面对这场前所未有的时代变局，众多人陷入困惑：新时代究竟需要培养什么能力？子女的学业规划该朝哪个方向调整？普通人应储备怎样的认知框架，才能与时代同频、不被边缘化？回望人类数千年文明演进轨迹，答案始终清晰：人类文明的每次重大跨越，从未靠排斥新工具实现，而是积极学习工具、运用工具、引领工具，借技术之力推动个人与社会共同进步。 技术的革新，是历史发展的
AI上游材料：调整后的核心竞争力检验丨CRO领域资金流向追踪丨核心研究报告周报
发布单位：开源证券研究所开源证券-宏观研究韦冀星 策略首席分析师证书编号：S0790524030002【策略】AI上游材料：调整后的核心竞争力检验年初至今，AI投资格局呈现三足鼎立，AI材料、AI硬件、国产半导体三大主线同步推进。其中，AI材料供应链共识度较高，伴随价格上升趋势，正获得市场重新评估；其根本原因是AI产业链的利润持续向产业链上游延伸，当远期终端需求增速成为行业共同认知，相比产业链中游，供给约束较强的上游材料往往具备更高壁垒、更大涨价潜力。随着产业链地位上升、利润分配占据优势，“AI材料”有望
AI浪潮席卷纺织业，柯桥面料商如何突围？
近日一段爆火视频在纺织圈引发热议：“大疆核心工程师放弃高薪，跨界进军纺织领域，打造出桌面级AI智能编织设备，连游戏大厂米哈游都豪掷数亿资金参与投资。”昔日笨重庞大的传统织机，如今演变为桌面小巧装置。轻松设定后，几分钟内便能织出设计新颖、纹路别致的面料。" effortless setup, endless possibilities "便捷操作，无穷创意这句描述恰恰勾勒出AI纺织时代的真实图景。长期以来，纺织业常被视作传统老旧产业。多数人固有认知里：纺织依赖经验、靠人力、倚仗旧式设备。但如