微软推出ACS开源标准，为AI智能体加设安全锁
6月3日，在Build 2026开发者大会上，微软正式推出Agent Control Specification（ACS，智能体控制规范）开源标准，致力于为开发者提供一套统一且精细的AI智能体行为管控方案。随着AI智能体能力持续增强并深入各类业务流程，如何确保其在不同场景下始终按预期运行，已成为企业面临的新难题。微软表示，目前开发者多依靠系统提示词、自定义检查逻辑或分类模型来约束智能体行为，但这些控制手段分散于各个组件，既不便审计，也难以在不同框架间复用。ACS通过在工作流的多个“拦截点”执行策略校验来解
主流AI Agent开发框架深度横评
本文将从核心定位、技术特性、典型场景、成本模型、社区支持等维度，对 LangGraph、AutoGen、Dify、Coze、MetaGPT、OpenAI Agents 等 AI Agent 开发框架进行全方位对比分析，以便提供使用参考。框架核心定位技术特性典型场景成本模型社区支持官网地址项目地址LangGraph通用型复杂应用开发框架模块化工具链（提示工程、记忆管理、链结构）、支持多 LLM（OpenAI/Hugging Face）、LangGraph 多代理编排智能研究助手、上下文对话机器人、复杂任务自
算力交易平台稳健运营的四大关键要素
算力交易平台的横空出世，宣告了算力正从基础资源演进为可量化的金融产品。其稳健运行绝非依赖单一的技术创新或市场扩张，而是需要多维度条件的协同发力。核心前提在于建立完善的标准体系。标准化的要求远高于单纯的"FLOPS"度量，需要搭建涵盖硬件性能换算、服务质量评估和交割协议规范的三层架构。不同芯片架构的AI任务效率、网络延迟与可用性指标、软件生态兼容性等都需要明确的量化规则。当前云服务商的算力产品仍呈现"非标品"特征，类似于电力行业未统一电压和频率标准前的混乱局面。第二项要素是稳定且持续的市场流动性。交易平台需
AI素养为何被视为基本权利？自动化时代的新文盲风险
以往提及AI素养，多数人首先想到的可能是“是否懂得编写提示词”“能否使用聊天机器人”“是否该给学生注册账号”这类问题。但Luiza Jarovsky在X上的这条发言，却提出了一个全新的视角。▲ Luiza Jarovsky在X上提出“AI素养基本权利”的概念，将AI素养纳入教育、公平、民主参与及社会融合的讨论范畴。该观点的关键在于，它将AI素养从“技能训练”的层面提升至“社会准入标准”。若学生无法识别AI生成内容中的潜在错误，便容易在学习中被模型牵制。若求职者不了解自动化筛选机制如何影响简历筛选，可能连被
AI大讲堂第一期：解码人工智能技术发展脉络
【编者按】：当前，人工智能已成为驱动企业高质量发展的核心引擎。为全面普及AI认知、传播前沿动态、盘点产品应用，助力全体员工夯实数智素养，推动"AI+"战略在全省纵深落地。数据发展暨AI中心推出"AI大讲堂"系列微课，与大家共探智能时代新路径。本期主题为《深入解析人工智能——从概念到未来》，将聚焦AI的核心本质、关键技术及产业趋势，帮助大家厘清技术脉络，建立系统的AI认知框架，找准前沿技术与本职工作的结合点，为"AI+"业务实践与创新夯实基础。【编者按】：当前，人工智能已成为驱动企业高质量发展的核心引擎。为
活动预告丨AI教育伦理新框架：解读《人工智能教育伦理：参考框架》
作为通用型技术，人工智能不仅提升了人类改造世界的物理能力，更拓展了认知世界的智力边界，为教育领域带来前所未有的机遇。然而，AI向教育深度渗透，在推动教学、科研及治理模式变革的同时，也潜藏着主体认知退化、教育失衡、隐私泄露等伦理风险。2026年，在教育部科学技术与信息化司指导下，浙江大学、北京师范大学、香港中文大学等学者共同撰写了《人工智能教育伦理：参考框架》。世界数字教育联盟专家咨询委员会与人工智能开放联盟伦理与治理专业委员会组织国内外专家完成评审。5月12日，在浙江杭州举办的2026世界数字教育大会上，
支撑人工智能安全发展的三大路径
随着人工智能重塑社会形态，传统的安全防护与道德伦理框架正面临着严峻的考验。我们要如何确保人工智能始终向善？本文将为您呈现3个更安全的人工智能新愿景。在第一篇文章中，安全专家布鲁斯·施奈尔（Bruce Schneier）与数据科学家内森·E.桑德斯（Nathan E. Sanders）揭示了为何人工智能“离奇”的错误模式要求我们突破根据人类错误构建的传统安防体系，建立一套创新性的安全措施。网络文化与技术权威人士达留什·杰米尼亚克（Dariusz Jemielniak）指出，由艾萨克·阿西莫夫提出的经典机器人
中国儒意早盘涨幅超14% 5月股份回购总额突破3亿港元
中国儒意（00136）盘中涨幅超17%，截至发稿，股价上扬13.97%，现报1.55港元，成交额达2.29亿港元。 中国儒意发布公告，5月28日，公司投入9564万港元回购6840.4万股。数据显示，5月至今公司已进行5次回购操作，共计回购2.24亿股，回购总额达3.24亿港元。 值得关注的是，近期，中国儒意与腾讯代表企业签署二零二六年游戏合作框架协议。合作范围包括发行合作、联合运营合作、营销服务及独家代理四种模式。协议下计划推出12款合作产品，预计2026至2027年陆续面市。根据公开资料，腾讯控股间接
人工智能发展新挑战与机遇
当前全球人工智能技术路径尚处变动之中，这为加速发展提供了宝贵的战略窗口期，但随着主要国家不断加大投资，这一机会窗口正在逐渐收窄。一旦技术生态系统成型，将形成强大的路径依赖，后发国家突破的难度会显著增加。因此，谁能在竞争中率先取得进展，谁就更可能在未来的全球产业版图中占据主导。近年来，我国对人工智能发展高度重视，持续完善顶层设计并加强统筹部署，使人工智能整体实力实现系统性提升。然而，在基础理论和关键核心技术方面，我国仍存在一些短板。我们需全面了解人工智能的发展现状与不足，按照中央的部署和要求，正视差距、持续
美国AI新规引担忧，业界呼吁放宽限制
点击关注，欢迎志同道合的朋友加入！3月20日，特朗普政府推出了《国家人工智能政策框架》，该框架列出了七个优先发展的政策领域。发布这一框架是为了推动政府的目标，即敦促国会今年年底前将关键的人工智能立法提案转化为法律。此外，政府建议利用现有监管机构来执行27项立法建议，而不是创建一个新的联邦人工智能规则制定机构。在国家层面，存在关于联邦与州人工智能法律优先权、保护未成年人免受各种虐待和剥削的最佳法律框架，以及将大型科技公司签署的《纳税人保护承诺》编纂成法的兴趣等实质性辩论。该承诺要求公司提供或支付其数据中心运
中国 AI 立法关键：平衡发展与安全的十大维度（下）
一方面，AI 应用引发的安全隐患日益加剧。据 Netskope Threat Labs 发布的 2026 年欧洲最新威胁报告显示，在 AI 导致的数据泄露事件中，涉及受监管敏感数据（如个人身份信息 PII）的比例高达 59%，紧随其后的是源代码（15%）及企业知识产权（13%）。员工惯于将公司未公开的财报、客户隐私或核心代码直接粘贴至 ChatGPT、Claude 等个人账号进行润色或总结，致使大量敏感资产有去无回，此举直接触犯了欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）。另一方面，AI 应用所创造的价值也愈发
科技板块极端抱团行情的转折点如何识别？
科技板块极端抱团行情的转折点如何识别？本轮市场分化与虹吸效应堪称史无前例。当下科技行业几乎吸纳了整个市场的流动性，无论是金融、消费，还是中小盘个股，都难逃被抽血的命运。确实令人惊叹。 只要专业投资者仍在警示风险，就表明泡沫尚未到达破裂临界点；趋势性行情中核心在于仓位把控，而非短线波段的微薄收益；面对确定性不明朗的事件时应避免全仓持有——总之任何时候都不宜满仓操作。 有两个认知误区需要规避。 其一，将某现象冠以"史无前例"之名，常被用来压制批判性思考，暗示传统规律已失效、历史参照无意义。这种做法往往是错误的
掌握这三个表达技巧，AI写作立刻变简单
你是否也经历过这样的抓狂时刻？看到群里别人用AI创作得又快又棒，你回家一试——输入一句话，AI回你一堆空洞的套话。改了三遍还是找不到感觉，气得你直接把页面关了，心里暗想：这东西就是骗钱的！且慢！不是AI不够聪明，是你不懂得如何与AI交流。就像你去理发，跟Tony老师说"稍微修一下"，他给你整了个板寸；换成"鬓角保留两指宽，刘海打薄别动头顶"，出来的效果就完全不同。和AI互动，核心不在AI多智能，而在你会不会表达需求。今天教你三句话，彻底摆脱"AI流水账"。很多人一上来就让AI直接输出。结果呢？AI确实写了
AI生成的网页太土？这款27k星项目教AI学会审美
这个项目名为 Taste Skill，其定位非常明确：即对抗 AI 前端“模板化、廉价感、千篇一律”的技能框架。这个项目名为 Taste Skill，其定位非常明确：即对抗 AI 前端“模板化、廉价感、千篇一律”的技能框架。用中文来说，它旨在专门对抗 AI 前端中常见的“模板味、廉价感以及泛化设计”。它的目标并非取代 Cursor、Claude Code、Codex、v0 或 Lovable 等工具，而是为这些 AI 编程助手施加“设计审美上的约束”。换言之，这就像是为 AI 设计师配备了一本“严禁生成土
团队中的AI应用
越来越觉得，AI 模型能力的提升确实在很多地方提高了效率，也节省了大量沟通成本。尤其是在小组作业和展示任务里，可以让团队成员从PPT 制作、排版调整和资料整理这些琐碎环节里解放出来，把更多时间投入到内容本身，投入到逻辑、观点和表达的打磨上。一直相信，高质量的输出离不开大量高质量的输入。确定分析对象为 TCL 之后，我开始在各个平台查找相关资料。国内公众号和知乎等平台上的内容相对高质，36 氪、新眸、正和岛、哈佛商业评论，确实提供了不少思路。不过这些资料本身也比较分散：有的只聚焦 TCL 的某一个侧面，有的