实操指南：手把手搭建AI数字员工
近期持续在尝试"自制 AI 数字员工"——为 AI 赋予具体的岗位设定，使其成为日常工作中的"虚拟伙伴"。本文以"机械设计质量保障"这一角色作为演示，分四个步骤带你完整搭建。步骤一：挑选大模型，明确目标角色定位。首先要选一款性能优异的大模型，比如 ChatGPT 或 Deepseek 都行。将行业背景资料和岗位技能需求一并发给它——涵盖机械图纸公差标准、FEA 仿真、可靠性分析、DFX 设计、加速老化试验、运输验证、包装设计审查等内容。再额外提示：不要被我的要求框死，遇到资料缺口直接提出，别胡乱推断。步骤
生成式AI全场景教学融合研修
生成式人工智能教学应用高级研修班生成式人工智能全场景融合各有关单位：当下，人工智能赋能教育已从理念探讨稳步迈向课堂实践。2026年4月，教育部联合五部门印发《"人工智能+教育"行动计划》，明确提出推动智能技术深度融入教育教学各环节，持续增强教师数字化教学能力，借助智能工具优化备课、课堂教学、作业评价等日常事务。同年8月，"2026全球智慧教育大会"于北京举办，大会聚焦人工智能与教育可持续发展展开深入交流，进一步指明方向：打造适应智能时代的高素质教师队伍，是推进教育强国建设、落实"十五五"教育规划的关键支撑
数智广西·AI动态260829
📅 简报日期：2026-08-29（资讯覆盖时段：2026-08-25 至 2026-08-28，北京时间）8月25日《广西日报》消息，柳州市鱼峰区立足工业积淀，在低空经济"传统车企转型、龙头企业聚链、低空科技兴农"三条赛道同步推进。广西极目机器人有限公司柳州生产基地落户仅4个月便达成量产，上半年产值达1.31亿元；全年无人机规划产能1万台，年产值有望突破3亿元。该企业作为产业链核心，无人机零部件已销往澳大利亚，达成柳州低空产品出口零突破，并被定位为集团面向东盟的产销及售后枢纽，业务辐射北
AI动态|2056台人形机器人同台比拼，具身智能赛道吸金9亿美元
本周，具身智能成为最突出的焦点：北京接连召开世界机器人大会与世界人形机器人运动会，模型、资本、赛事与实际场景密集交汇。大模型领域，通义释放下一代架构预告，OpenAI和Anthropic则把重心转向Agent能力与安全性。数字智能与物理机器人两条路径同步推进第二届世界人形机器人运动会于8月22日至26日在北京“冰丝带”举办，共设51个项目、1301场对决，吸引16个国家的666支队伍和2056台机器人同场比拼。相比单纯较量跑跳能力，本届比赛更聚焦工厂、酒店、家庭、应急救援等实际场景中的长链路任务。它既是运
AI持续突破,数据标注的战略价值愈发凸显
AI大模型时代，数据标注的机遇与变革不少人疑惑：大模型性能越来越强、智能标注工具日益普及，数据标注岗位是否会被取代？这个行业还有发展空间吗？事实恰恰相反：AI技术越进步，数据标注的重要性反而越高，只是行业的运作模式正在发生深刻变化。过去，公众对数据标注的普遍印象是：纯人工操作、重复枯燥、劳动密集型的低端工作。但在国家数据要素政策推动、大模型快速演进的双重背景下，数据标注已完成蜕变，从低端劳务升级为AI产业链的关键基础设施。01人工不会被替代，只会“升级”智能标注、AI辅助标注工具确实已广泛落地，能够承担约
AI入口之争白热化：腾讯字节谁能称王，使用体验全面对比
AI的入口之争，腾讯与字节的较量已然进入白热化阶段，恰似PC时代的Windows门户，想要联网就必须穿过这道门，谁能掌控入口谁便赢得天下。结合实际使用感受来看，WorkBuddy在技能封装方面更为完备，不过手机端远程操控电脑的体验稍显不足，且电脑端必须保持开机状态才能运行。豆包的优势则体现在云端电脑功能上，在豆包PC版直接启动任务，勾选云电脑选项后即可开始工作，即便关闭本地电脑它依然继续运行直至任务完成，通过手机App就能直接操控，使用起来得心应手，生成的图片和视频也始终保持着高清晰度。由此可见，你看的是
AI前沿速递·0829 | 国产开源大模型密集发布,Agent迈入长驻运行时代
8月28日，腾讯推出并开源全新一代旗舰模型Hy4 preview：总参数量达770B、激活参数量49B，上下文窗口突破1M，采用Apache 2.0协议在Hugging Face、GitHub、ModelScope、GitCode同步开放模型权重。腾讯内部163名专家在203项工程任务盲评中为Hy4 preview打出2.99/4的均分，略胜于GLM-5.3与Kimi K3。定价延续亲民策略：输入6元/百万tokens、输出18元，已在WorkBuddy、元宝等产品中同步接入。值得关注：Hy4 previ
AI 速递 | 2026年8月29日
今日关键词：Hy4 自我迭代机制 · GLM-5.3 全量开源 · Claude 误删 700GB · 具身数据缺口 · 智元上市8 月 28 日，腾讯混元正式推出并开源新一代旗舰模型 Hy4 preview。总参数量 770B，激活参数量仅 49B，上下文窗口拓展至 1M token，定位「为生产力而生」，在编程、办公、游戏开发、科研等场景表现优异。核心亮点：值得关注的原因： 这是首个公开宣称构建「递归自我迭代机制」的大规模商用模型。若吞吐优化等效果可在生产环境复现，将是「大模型迭代自身基础设施」方向上
2026年AI大模型换代：全面革新与实用化转型
倘若你仍然停留在去年对AI大模型的认知层面，那么这种观念如今已完全落伍。2026年下半年，全球范围内的AI大模型正经历一次集中性的版本升级，不再局限于对话交互、文案生成这类基础功能，而是从基础架构、运行机制、应用形态等多维度实现全面革新，这是普通用户与行业从业者最需要清晰把握的一轮AI变革浪潮。本年度最核心的转变，在于大模型彻底终结"参数规模决定性能"的陈旧理念。此前各大厂商竞相堆叠算力与参数，借助超大模型吸引关注，但缺陷极为突出：运行迟缓、成本高昂、延迟严重，难以融入日常应用场景。而2026年推出的全新
AI重塑陪伴体验：集贤科技亮相东京玩具展推动玩具产业智能化升级
当玩具备备记忆功能、独特个性与持续交互特性时，人工智能正引领玩具行业迈入全新的智能化时代。不久前，集贤科技（Uascent）参加了东京玩具展（Tokyo Toy Show），展示了其在AI陪伴产品和智能玩具领域的创新成果，与世界各地的玩具行业同行共同探寻AI技术与玩具行业协同发展的新路径。近几十年来，玩具行业的创新一直聚焦于外观造型、IP价值、玩法设计和交互模式等方面不断进化。从经典积木、毛绒玩偶，到电子玩具、智能机器人，虽然形态千变万化，但其核心意义始终聚焦于：陪伴。当下，人工智能、大模型及智能硬件技术
AI盈利了吗：三大厂的分化答卷
千问App，每入账1元，就要倒贴4.2元——这是阿里最新财报透露出的真实状况。大厂AI盈利了吗？如今这个问题有了初步解答，但答案并不统一。先聚焦阿里。阿里账目清晰，需要分两个层面审视。盈利的部分在云计算板块，阿里云外部商业化收入增长45%，创下22个季度以来的峰值，AI相关产品单季度营收达到123.76亿元，连续12个季度实现三位数攀升，年度经常性收入已突破358亿元，该板块利润率攀升至12%。亏损的部分集中在千问App一侧，单季度营收33亿元，亏损高达138亿元。吴泳铭宣称阿里已步入商业化回报周期，但这
AI 问数总出错？根子在“语义”而非模型
一个屡见不鲜的失误场景：上线三个月，市场部总算愿意尝试你们开发的 AI 查询工具。第一次提问，就是个非常基础的问题——AI 瞬间返回了一个数字。市场部一看，觉得不太对劲，拿去和财务核对，财务摇头：这个数和我们月报差得很远。再拿去和销售对，销售更是一头雾水：这也不是我们要的回款标准啊。三个部门，三组数据，谁都坚持自己是正确的。你回看 AI，它一脸无辜——它确实按照你的指令查询了“销售额”，只是它理解的“销售额”与财务、销售理解的，根本不是同一个概念。本文不拐弯抹角，只想把一件事说清楚：AI 查数为何总是做不
九月或将迎来AI大模型集中发布潮
九月有望成为AI模型扎堆亮相的月份 传闻盘点：以下为目前流传的发布清单——可信度参差不齐。 ° Gemini 3.8 Flash——据传已在谷歌内部展开测试。 ° Gemini 3.5 Pro——有消息称该模型很快会推出。 ° Qwen 4——Qwen刚上线了3.8 Flash Next，这其实是Qwen 4的前身。 因此，后续似乎有不少值得留意的新模型：GPT-5.7"锌"/"镁"——传为OpenAI的下一代产品，但依据尚不充分； OpenAI Astra——区别在于OpenAI已证实Astra确实在筹
AI 正在自主优化 AI，距离我们还有多远？
AI 领域这两天有一则消息值得留意：Anthropic 公布的一项新研究，让 AI 系统自主去优化另一个 AI 模型，并且在全部 10 项评估任务上都收获了正向效果。这并非科幻片中的"AI 觉醒"场景，但它确实释放了一个信号——AI 开始接手部分原本专属人类研究员的工作范畴。普通人为何需要关注这件事？因为它关乎未来 AI 能力提升的速度，也关乎"由谁来监督 AI 不偏离轨道"这一议题。8 月 28 日，TechCrunch 披露了 Anthropic 发布的一篇论文，题为《自动化研究员可以可靠地缓解对齐失
AI 入门者需要了解的 8 个关键术语
AI 入门者需要了解的 8 个关键术语 初次接触 AI，满屏的 Token、Prompt、Agent、MCP 让人晕头转向？ 其实这些概念并不复杂，用通俗的话一句话就能说清楚： Token 是 AI 处理文字的最小单元，好比 AI 领域里的 "文字砖块"； Prompt 是你向 AI 布置的任务清单，描述得越明白，AI 越清楚你的需求； Context 是 AI 当前能读取的全部信息，聊天历史、上传文档都包含在内； RAG 就是让 AI 先检索资料再进行回复，相当于为它配备了一本随时可查阅