特朗普公布体检结果：认知测试连续满分
特朗普通过社交平台透露，其在沃尔特·里德国家军事医学中心的体检报告已经发布，结果显示健康状况十分良好(15.01, -0.53, -3.41%)。 特朗普提到，历史上历任总统都未曾参与过官方认证的高难度认知评估，而他的测验获得了30分满分成绩，评价为'天赋异禀'。 特朗普透露，这已经是他第四次参与同类型测验，每次测验都获得满分，120道题目全部正确。连续获得满分的情况极为少见，而他却屡获佳绩。 特朗普指出，所有总统及副总统提名人选都应参与高标准认知评估，这一要求理应得到国会及民主党的支持。 责任编辑：何云
AI无法替代的测试核心能力
事情是这样的。上周有个做测试的朋友给我发了一条消息，就四个字，「我慌了」。我问咋了。他说他们组新来了个工具，用 Claude 做接口自动化用例生成，丢一个 Swagger 文档进去，刷刷刷，两百条用例出来了。格式标准，断言完整，连边界值都考虑了。他以前干这活，两天。AI 干这活，三分钟。他说他看着那两百条用例，脑子里就一个想法，我这五年的经验，是不是就这么被抹平了？我非常理解这种感觉。真的，我自己也用 AI 写测试用例，用 Cursor 搭测试框架，用 ChatGPT 做 SQL 查询。坦率的讲，很多以前
AI赋能地层测试：EFDT智能升级新突破
油气与新能源行业的各位专家、学者同仁，大家好！您是否也为繁多的资料检索而困扰？是否在紧跟先进技术潮流时感觉资讯泛滥？是否渴望拥有一个全天候在线的“专业顾问”，能够迅速为您解答问题、验证思路、整理文档？如今，这一切都即将成为现实！我们隆重呈现【油气专业AI专家助手（测试版本）】🎉，它将变身为您的专属领域专家，依托权威数据库与智能化工作流程，为您提供精确、深入、高效的智能服务！
探秘人工智能：从历史演进看其核心本质
试想一下，当你与Siri对话，或利用面部识别解锁手机时。这些习以为常的技术背后，其实蕴藏着人类最疯狂的愿景：打造能够思考的机器。然而关键问题在于——究竟何为“思考”？1950年，计算机科学先驱图灵构思出一种精妙的测试方案：让人同时与两个对象对话（一个真人、一个机器），若无法分辨哪个是机器，则该机器被视为“智能”。这一“图灵测试”巧妙地避开了“智能本质”的哲学困局——无需深究智能为何物，只要表象相似即可。但这引出了更深层的疑问：我们是在创造真正的思维，还是在制造高超的“模仿表演”？要剖析人工智能，首先需明白
AI太听话反而不像人？新研究揭示真相
AI的“顺从”与“拟人化”之间，似乎存在着一个根本性的矛盾。The Decoder本周披露了一项大规模调研：针对超过50款热门对话AI模型进行测试，结果出乎意料——示意图（配图与文章内容无关）01 ‘乐于助人’为何会与‘拟人’冲突专家分析指出：人类行为往往多变且充满不确定性，而“乐于助人”的本质是给出正确、有用且符合预期的回答。两者在训练目标上存在结构性冲突：模型被优化为“直接给答案”，但“拟人化”恰恰需要那种“不总给答案”的模糊感与矛盾性。示意图（配图与文章内容无关）02 对AI产品设计的启示若此结论属
AI进化史：从哲学思辨到现实应用
这是AI系列文章的科普随笔，暂无个人观点，后续会持续更新。如今AI工具日益丰富，无论是搜集资料还是排版，效率都大幅提升。在信息爆炸的当下，知识质量参差不齐，因此更需要严谨地筛选主题，防止内容低质。本文回顾了人工智能75年的演进轨迹：从1950年图灵提出“机器能否思考”，历经数次低谷与算力算法的突破，直至2022年ChatGPT引爆全球，再到如今智能体、空间智能及人形机器人的兴起，指出人类正处于AI“觉醒”的临界点，未来十年将发生巨变。 AI学科的起源与定义 图灵提出“机器能否思考”：1950年，英国学者阿
零基础小白如何入门AI？手把手教学，无需天赋也能掌握（附自测题福利）
错误观念一：认为学习AI必须掌握编程和高等数学错误观念二：盲目收集课程、大量学习却从不实践错误观念三：追求全面精通，不敢动手尝试第一阶段：AI基础认知普及（1-2周，零基础必学）第二阶段：掌握核心能力——提示词工程（2-4周，入门关键）第三阶段：实际场景应用+轻度进阶（1-3个月，学以致用）一、选择题（每题6分，共60分）二、简答问答题（每题20分，共40分）三、参考答案详解四、自我评分标准说明
AI赋能Fuzzing：让程序崩溃转化为可修复的安全漏洞
AI漏洞猎手（四）：AI赋能Fuzzing——让程序崩溃转化为可修复的安全漏洞核心观点一句话：AI无法完全替代fuzzer发现所有问题，但它能大幅降低harness开发、crash解读、原因归纳和回归验证的成本。本文是"AI漏洞猎手"系列第四篇，重点探讨fuzzing技术。这不是关于系统攻击的教程，而是介绍在授权代码和测试环境中，如何借助AI帮助安全团队将"发现崩溃"推进到"修复漏洞"。重要声明：本文仅讨论授权环境下的fuzzing、崩溃分析、修复和回归测试。不涉及真实目标攻击方法、可复现payload、
Meta拟明年测试AI吊坠设备
据内部消息，Meta公司将在明年展开一款人工智能吊坠的测试。这项可穿戴设备战略目标远大，意在扭转其硬件部门长期亏损的状况。 根据内部备忘录，公司计划大幅扩展AI智能眼镜产品线，并推出专为企业客户打造的“办公可穿戴设备”服务。该备忘录由Meta可穿戴设备副总裁亚历克斯·希梅尔撰写。他指出，这一战略部署旨在推动公司人工智能模型及相关产品的普及，包括订阅服务和正在开发的消费级智能助手Hatch。 当前，Meta正与OpenAI、谷歌等科技巨头激烈竞争，纷纷推出新型智能硬件以提升AI服务使用率。除了自主研发，Me
AI 未取代程序员，却重塑开发协作
老 A 拆局第二篇：AI Coding 真正改变的，绝非仅仅是编写代码。而是软件开发的职责划分。距离上一期已过了许久，近期忙于差旅，感谢仍关注的朋友们。这两年来，关于 AI Coding 的探讨极易陷入两个极端。一种观点认为：程序员即将被 AI 取代。另一种观点认为：AI 生成的代码质量平平，顶多算是高级自动补全。我认为这两种看法都过于片面。更贴近现实的演变是：AI 将让“编写代码”的成本日益降低。但会让“界定问题、规划流程、核实结果”的价值愈发凸显。代码生成的速度必将加快。但软件能否顺利交付。能否便于维
AI技能库②|技能获取全攻略——定位与安装实战指南
当你准备使用一个Skill时，最关键的问题只有一个：你目前掌握了多少信息？这看似简单，但恰恰是大多数人卡壳的地方。有人手里攥着GitHub链接，却不知从何下手；有人仅有模糊的想法，根本不清楚该选择哪个Skill。这两种情况看起来差异很大，但本质上都是"信息不充分"导致的困境。Datawhale的AI技能库教程第2讲和第3讲，正是为了破解这个难题。第2讲传授在已知Skill链接时如何稳妥高效地部署；第3讲传授在仅有需求时如何从Skill库中筛选合适的工具。两讲相互配合，构建了完整的"
AI独立创业，真的可行吗？
让AI自主创业、自主盈利，这种做法是否真的可行？针对这一疑问，海外研究机构Andon Labs开展了一项持续半年的"AI创业实验"，他们为Claude Opus 4.7、G1 Pro 3.1 Pro 和Grok 4.3四款大型模型各自投入20美元启动资金，让它们完全自主经营网络广播电台。从内容规划、品牌设计，到内容创作、用户增长及收益变现，全流程由AI自主完成。研究人员仅设定了一个目标——让这些AI构建独特的电台"个性"，并实现收益最大化。这项被称作"AI自主创业压力测试"的实验，最终成效如何？我们来深入
贝索斯商业航天梦受挫 New Glenn火箭测试时起火
周四晚间，由杰夫·贝索斯支持的航天企业Blue Origin在新格伦火箭位于佛罗里达的发射场进行测试时发生剧烈爆炸，熊熊火焰腾空而起，这一重大事故对该公司挑战SpaceX行业霸主地位的战略造成了沉重打击。 事故发生时，团队正在为火箭的第四次升空做最后准备。原定发射任务是为亚马逊公司的近地轨道卫星星座部署一组卫星，该网络旨在与SpaceX的星链服务形成竞争态势。亚马逊方面确认，爆炸发生时火箭并未装载任何卫星载荷。 贝索斯在社交媒体X上发文称：“今天确实是个糟糕的日子，但我们会修复一切需要修复的部分，然后重新
视频：美“新格伦”火箭试爆巨响远传十五英里
来源：东南网 责任编辑：尉旖涵 新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内容仅供参考，不构成投资建议。 郑重声明：1.根据《证券法》规定，禁止编造、传播虚假信息或者误导性信息，扰乱证券市场；2.用户在本社区发表的所有资料、言论等仅代表个人观点，与本网站立场无关，不对您构成任何投资建议。用户应基于自己的独立判断，自行决定证券投资并承担相应风险。
AI项目中真正重要的不是代码？
昨天看到一张统计图，差点让我把咖啡喷出来。一位海外开发者分享了他项目的代码统计——Markdown，这个写文档的标记语言，竟然排在“最流行编程语言”首位，把Go、HTML、CSS这些正经技术语言统统甩在了身后。你可能会想：这哥们是不是有点疯？写文档比写代码还多？但仔细一看，他做的项目是AI代理测试平台。更让人惊讶的是，评论区里一堆AI开发者纷纷表示：“俺也一样”。这并非个例。这反映了AI时代软件开发正在发生的静悄悄的权力转移。先别急着嘲笑那个把Markdown当编程语言的哥们。咱们来看看数据是怎么说的。这