OpenAI 携手 Oracle 云开启新篇
6 月 10 日，OpenAI 正式公布与 Oracle 达成战略协作，将其尖端模型及 Codex 引入 Oracle 云基础设施（OCI）的客户体系。此举不仅重塑了 AI 行业的竞争版图，也为企业实现 AI 落地开辟了全新途径。双方建立的合作关系，允许 Oracle 云基础设施用户利用既有的 Oracle 通用积分（Oracle Universal Credits）直接抵扣 OpenAI 模型与 Codex 的使用成本。这意味着企业无需单独建立供应商档案或申请额外预算，即可在现有的云承诺框架内享用 Op
AI真能帮企业省钱？别天真了，成本高得吓人！
过去两年，企业谈 AI，就像在谈论一位完美的员工。它从不请假、不要求加薪、不抱怨，甚至能替掉好几个人。在许多老板的设想中，AI 是一台只进不出的效率机器：投入一笔预算，剩下的全是节省。但到了2026年，硅谷先碰到了一个尴尬的事实：AI 用得越多，账单就越惊人。这并非个别公司的偶然现象，而是几条几乎同时出现的信号。Uber 在推进 AI 辅助编程时，发现预算消耗速度远超预期，管理层开始追问这笔投入到底带来了什么回报。微软收缩了部分 AI 编码工具的授权，将“随意使用”改回“按需使用”。亚马逊也关闭了内部的
AI漫剧制作全流程：8步从零到一完整攻略
制作AI漫剧，最令人头疼的就是毫无章法地“东拼西凑”，最终导致画面质量崩塌、剧情支离破碎。其实，只要掌握了一套标准化的工业流水线流程，即便是新手也能轻松产出高品质作品。我们把整个创作链路浓缩为8个核心环节：剧本→角色→分镜→一致→画面→配音→字幕→导出。只要严格按照这个框架稳扎稳打，就能有效规避各种坑点。剧本是整部漫剧的根本，切忌只写苍白的对话，必须把情绪和动作转化为AI能够理解的视觉指令。例如将抽象的“情绪崩溃”改写为“她站在昏暗的办公室中央，手里紧攥着文件，眼神充满震惊，嘴唇苍白”。此外，单集剧本建议
益博睿发布智能用工验证服务，覆盖全美绝大多数劳动者
全球数据与技术巨头益博睿（Experian）近日推出了名为Experian Verify for research verification的全新解决方案，致力于推动传统人工用工验证流程的数字化升级。该服务现已全面登陆美国市场，服务范围几乎涵盖全美所有劳动人口。 据悉，这一新方案融合了对话式人工智能代理、面向企业的安全在线表单，以及益博睿现有的呼叫中心资源，旨在大幅降低人工验证负担并缩短处理周期。在实际操作中，虽然验证流程仍由益博睿呼叫中心启动，但新系统为雇主提供了更灵活的响应方式：既可通过加密在线表单直
AI 应用：是助力还是累赘？
今日工作中感触颇深：以往检索客户，只需录入姓名即可即刻呈现结果。现今转为 AI 交互模式，须先发起问询，静候后台算力推演，方显最终内容，无端增添数道步骤，实属多此一举。由此联想到推行许久的无纸化办公，二者逻辑如出一辙。表面看似优化流程、节省资源，实则执行中，诸多环节反而由简入繁，平添工作负荷。笔者绝非否认 AI 之价值，新技术本质即为工具，其优势不容置疑。然工具唯有置于恰当场景，方能真正实现提质增效。诸如此类日常高频、简明直接的基础作业，本应追求极速便捷。若生硬套用 AI 流程，打破用户既有的操作习惯，反
AI使用者的进阶之路
近期在教朋友们使用我开发的AIOS系统，我发现整个"教学"环节中，大部分时间都用来帮助大家"培养更优质的AI使用习惯"。这让我想起两个月前Opus 4.7发布时，我在公众号发过一篇文，提到这一代模型效果如何，很大程度取决于人给它的指令是否清晰。有读者留言反对：优秀的AI应该对用户透明，傻瓜式操作就行，凭什么要用户自己去学。这话也有一定道理。真正引发我思考的是另一件事：那些说"凭什么要用户学习"的人，他们平时究竟"怎么用"AI？随后两周，我特意"观察"了一圈周围人与AI的交互方式：一个兼职投资的朋友，习惯在
睿天擎AI消防机器人：3毫秒精准捕捉火情、7秒迅速响应，牢牢掌控火灾防控关键三分钟
火灾一旦发生，最初的三分钟是控制火势蔓延、降低损失的决定性时段。然而复杂工业厂区、锂电池存储区域、地下空间、仓储物流中心……这些高危环境普遍面临巡检困难、发现滞后、处置延迟等安全管理瓶颈，始终是消防安全防护的薄弱地带。当前，国家应急管理智能化升级政策持续深入推进，小型化、智能化、精准化的应急装备成为行业发展的主流趋势。睿天擎工业科技（上海）有限公司研发的AI智能消防预警机器人，以人工智能技术为驱动，构建全流程无人化应急防护体系，将传统“被动灭火”转变为“主动防御”，以科技力量为生命与财产安全筑起防线。📜
2026年AI智能体培训启动：掌握开发搭建，20岁以上可报
依据《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的部署，“到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率将突破70%”“到2030年，人工智能全面赋能高质量发展，相关应用普及率将超90%”。这一规划预示着，未来AI智能技术将在人们的实际工作和经济发展中广泛应用。为配合“人工智能+”行动号召，致力于培养更多掌握AI智能体搭建技术、深谙AI原理，并能在各类行业场景中落地的专业人才，特举办AI智能体应用工程师培训项目。培训项目：AI智能体应用工程师（高级）培训方式：线上学习报考条件：1.年满20周岁，拥有大专及以
AI 落地≠买工具：组织变革才是关键
麦肯锡最新报告显示：企业 AI 项目的失败率高达 73% 以上。Gartner 的数据更为严峻：预计到 2026 年，至少 60% 的 AI 项目将在概念验证阶段宣告失败。并非 AI 能力不足，而是你的企业尚未做好准备。我曾目睹一个极端案例：一家年营收 3 亿的制造企业老板，投入 120 万元引入 AI 系统，结果三个月后，85% 的功能无人使用。他向我感叹："AI 比我那些员工还难管理。"这话令人痛心，但真相更令人心痛。管理学中有一个经典理论，称为"技术接受模型"（Tec
2026人工智能应用工程师报考指南：复合型人才职业前景与报考流程
人工智能的历史虽可追溯至上世纪50年代，但早期进展缓慢。直至2012年Google DeepMind团队推出“DeepQ-Network”算法，才开启了爆发期。如今，AI已在自动驾驶、语音助手等领域广泛应用，深刻变革了生产生活。2026年，“十五五”规划纲要强调实施“人工智能+”行动，统筹发展与规范，将其列为战略性新兴产业，加大资源投入，推动AI赋能各行各业。职业背景随着AI普及，企业对能将技术转化为应用的人才需求激增。然而，国内此类人才严重短缺，缺口达数百万。为落实规划，工信部教育与考试中心推出考评项目
AI 算法工程师：构建智能核心的关键角色 丨2026 年报考指南与行业深度解析
人工智能技术正以惊人的速度重构全球产业版图，成为驱动社会演进与产业升级的核心动力。在医疗界，影像诊断的精准度已超越 95%；在金融圈，风控模型促使坏账率下降了 30%；在制造端，工业质检算法帮企业节约了逾百亿开支。数据显示，2025 年首季算法工程师职位需求同比激增超 40%，人均月薪冲破 2 万元大关，而麦肯锡预言至 2030 年中国 AI 人才缺口或将达 400 万之巨，这种供需错配的局面正日益严峻。职业背景人工智能算法工程师是联结当下与未来的枢纽，在智能纪元肩负着“筑梦者”的重要使命。该岗位要求从业
揭秘AI：七大步骤解析学习与运作机制
作为人工智能领域的门外汉，我们深知其具备强大实力，能高效精准地处理多项任务。然而，对其底层学习逻辑与作业流程却知之甚少，这对非专业人士而言至关重要，是驾驭AI辅助工作的基石。教育界专家将AI的学习与运作路径归纳为七个环节，为我们有效利用该技术奠定了坚实基础。首要环节是搜集用于构建AI载体或模型的数据，即训练数据。数据收集的数量多寡与品质高低，直接决定了预测模型的性能上限。第二环节是数据预处理，即将采集到的数据导入适宜环境，如云端存储。此过程还涉及数据随机化，并将其划分为两组：一组用于模型训练，另一组用于训
全球风能理事会：2035年海上风电装机量或增两倍
全球风能理事会周二公布报告显示，未来十年全球海上风电装机(14.28, 0.00, 0.00%)容量有望增长两倍，至2035年底达到420吉瓦。 报告核心内容如下： 截至2025年末，全球已建成的海上风电装机容量约92吉瓦，可为约1亿户家庭提供电力。 据预测，未来十年将新增超过327吉瓦的海上风电装机，使全球总容量在2035年底触及420吉瓦。 目前，全球有超50吉瓦的海上风电项目处于建设阶段。预计今年新增装机将翻一番，到2031年增至三倍，并在2035年前突破每年50吉瓦。 中国占据全球海上风电市场的5
数匠云发布全流程工程 AI 协作新平台
近期，数匠云 AI 工程应用平台正式推向市场，该平台专注推动工程行业智能化升级。凭借全流程一体化的智能优势，它成功解决了传统工程中分工繁杂、人力短缺及效率低下的难题，使单人即可胜任团队全流程任务，为行业降本增效提供了创新方案。在传统工程运作模式下，项目推进往往依赖多人协作：有人专攻图纸解读，有人负责施工方案撰写，有人编制投标标书，还有人进行方案审查。一旦项目集中启动，人手紧缺问题便暴露无遗，不仅延误进度，更推高了人力成本。数匠云 AI 工程应用平台的问世，彻底扭转了这一局面。该平台实现了从 CAD 图纸解
博士生的AI科研实践：构建可复现的实证研究流程
近期我一直在探索 Codex 与 Claude Code 的应用。Codex 并非论文代写机：经管博士科研 Skills 配置指南最初，我也容易陷入一个思维定式：以为只要安装几个 Skill，AI就能自动帮我完成回归分析、图表制作、数据整理，甚至顺手把论文写出来。后来我意识到，这种想法存在很大风险。对经管博士而言，AI工具的核心价值并非"替你做研究"，而是将那些重复、琐碎、易出错的环节，变得更为标准化、更具可复制性。例如 Stata 回归中最常见的问题，往往不在于模型本身的复杂度，而在于：变量名称拼写错误