物理智能：AI进化的下一个必争之地
当GPT-4o能够实时对话、生成视频、理解复杂文本时，许多人认为AI已经接近"理解"这个世界了。然而复旦大学通用物理智能研究院首任院长苏昊，在最新校庆演讲中提出了一个发人深省的问题：当下的AI，甚至连推一下桌上杯子会产生什么后果都一无所知。这并非耸人听闻，而是人工智能领域最核心的未解难题。过去数十年间，我们让机器掌握了"看"和"说"的本领，却始终无法教会它"做"。机器能够识别出这是一把椅子，却不了解椅子的实际用途；能够识别出这是一扇门，却不知道需要多大的力气才能将其推开；能够识别出这是一个纸箱，却无法判断
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素养的三个核心维度
从数字素养迈向AI素养：教育面临的新课题过去二十年间，教育领域的核心词汇聚焦于信息素养（侧重于信息的获取与评估）以及数字素养（侧重于工具的高效运用）。然而，人工智能的兴起正在改变知识创造的逻辑。AI将交互模式从“搜索信息”转变为“对话生成”，算法不再仅仅是工具，更开始辅助甚至取代人类进行推荐和判断。在此背景下，人工智能素养（AI Literacy）已成为国际教育的新焦点。它不再仅仅涉及技术操作，更关乎个体在算法社会中能否保持独立性。AI素养并非单纯的技术技能，而是一种新时代的公民素养研究表明，AI素养不等
生成式AI数学基础导论解析：构建理论根基的178页指南
这份arXiv预印本并非传统实验性论文，而是一本178页的数学入门手册，名为《The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer》。根据用户要求，本文仅解读其绪论部分，内容涵盖Preface下的结构说明、版本信息、复用条款及致谢部分，不涉及后续具体数学推导。绪论传递的主要观点是：尽管生成式AI在模型和应用上更新迅速，但其核心建立在一组稳定的数学原理之上，如潜变量、似然函数、变分下界、可逆变换、随机加噪
Meta探索AI胸针新形态：超越传统可穿戴设备
当整个行业都在卷手表、戒指和手环时，Meta开始尝试一种新的可穿戴形态。根据《The Information》披露，并经路透社报道确认，Meta正在内部测试一款AI驱动的智能胸针（AI Pendant），预计未来一年内启动更大范围试验。这款产品被归入Meta新的"Wearables for Work"计划，重点并非娱乐或运动，而是利用AI持续记录、理解和辅助用户的工作与日常活动。目前公开信息仍然有限，但从曝光内容来看，这款设备更接近此前Humane AI Pin所尝试的方向。设备可以挂在胸前，通过麦克风、
AI优化1.5ms，手写0.02ms！Ghostty作者怒斥AI编程的“平庸陷阱”
大家好，我是Tony Bai。在开源界，Mitchell Hashimoto这个名字几乎无人不知。作为 HashiCorp 的联合创始人，他一手打造了 Vagrant、Tagrant、Terraform、Vault等神级工具。而在他离开 HashiCorp 后，他的新宠——极速终端模拟器Ghostty，凭借极其硬核的性能和绚丽的平台原生 UI，在GitHub上狂揽了 55K 颗 Star，成为了Zig 语言当之无愧的杀手级应用。然而，就在最近，Mitchell 在 X（推特）上发布的一条Tweet，在开发
AI 评分 98% 开心，她却忙着找捐款信封
义卖会落幕，小李突发奇想： 用 AI 分析合照，找出谁最快乐。AI 迅速给出结果： 小红，快乐指数 98%。谁知紧接着，小红急忙问道： “你们瞧见捐款信封没？”表情虽是参考， 但真正读懂一个人，还得靠关怀、发问与倾听。你是否也有过“表面带笑，内心焦急”的时候？欢迎在评论区留言。能读到这，说明你认同，点个关注支持我！
AI素养：重塑人机协作的关键能力
一、引言：为何“AI素养”正成为未来社会的核心竞争力？近年来，人工智能的演进速度远超大众的想象。从智能推荐、生成式AI，到自动决策与智能助手，AI已不再局限于技术人员专用的工具，而是逐渐演变为重塑组织运作、职业形态及社会结构的核心力量。在此背景下，一个核心议题愈发凸显：当AI日益展现出强大的智能时，人类究竟需要具备何种能力，才能实现与AI的有效协同？以往的信息系统研究往往聚焦于AI技术本身，如算法性能或系统功能。然而，人机协作的价值不仅取决于AI的强大，更取决于人类是否具备理解与驾驭AI的能力。换句话说，
AI 机器人如何高效锁定目标客户？
销售人员在触达客户这一环节，实则蕴含着深厚的学问。尤其在电话销售这一垂直领域，从让客户接听电话、愿意倾听、认同观点或产品，到乐于保持联系乃至最终签约成交，其间涉及的技巧不胜枚举。然而，销售人员乃至中小企业主，常因电销全流程中效率低下、成本高昂、数据不准及获客艰难等痛点，白白错失大量优质商机。招聘门槛高，人力负担重：员工底薪、提成、社保、通讯费及场地租金等开支，令企业管理者倍感压力。人员流失快，培训周期长：资深员工易产生职业倦怠，离职率难以控制；新人胜任岗位耗时久，其培训成本往往是老员工的三倍。信息记录乱，
AI 新纪元：数据储备胜过算力引擎
🎬 快手 Keye-VL-2.0：视频解析能力首度力压谷歌 Gemini今日上午，快手正式推出自主研发的多模态大模型 Keye-VL-2.0，该模型在多个权威视频理解评估项目中全面胜出谷歌 Gemini 3.5 Flash——这标志着国产模型在视频理解领域首次问鼎全球。核心黑科技：首创引入 DSA（动态稀疏注意力）机制。传统模型往往对视频每一帧进行均等分析，导致算力严重浪费；而 DSA 能自动锁定关键帧与核心信息，宛如观众观影时只关注主角而忽略路人。成效如何？推理速度提升 2 倍，成本降低 60%，并支持
AI原生电网：智能电网的进化形态
AI原生电网并非仅仅在现有电网中植入若干AI功能，而是从设计、运维、调度、管控及评估等全流程，彻底重构为以AI能力为核心的组织架构。传统的智能电网，其本质依然是“自动化+信息化+规则管控”。AI在此更多扮演辅助角色：预测负荷、排查故障、协助客服及生成报表。它并未触及电网运行逻辑的根本变革。AI原生电网的核心变革在于：AI不再作为外部工具存在，而是深入电网的运行机理、业务流及控制闭环，内化为电网系统的基础能力。美国能源部的报告指出，基础AI与成熟技术的融合将重塑电网的建设与管理。这意味着AI不仅是提升效率的
人工智能的长处与局限
要理解人类的独特价值，首先需要认识AI的专长所在。人工智能在逻辑推理和大数据处理方面表现出色，但在理解能力、环境感知以及道德判断层面，仍远不及人类的水平。AI的核心优势体现在： • 迅速搜索并组织信息资源。 • 洞察图片、语音、文本中的潜在模式。 • 高效率处理规范化工作（例如制作报表或图表、执行标准程序）。 • 拥有持续工作的耐力，可全天候运行。然而AI的不足之处同样明显： • 缺少共情和情绪感知功能，难以真正体会他人感受。 • 缺少实际生活体验，难以真正领悟人类行为动机。 • 无自我意识，也不能承担法
AI编程迎来理解时代：代码知识图谱引领新变革
近期，一个名为Understand-Anything的开源项目迅速走红，短短数月内便获得了30,852颗星标，仅今日就新增了5,625颗星标。几乎同时，另一个项目codegraph也紧随其后，今日新增3,171颗星标，总星标数达到24,801。这两个项目的同步崛起，标志着AI编程正从单纯的代码生成迈向真正的代码理解。正如搜索引擎需要网页索引一样，AI编程同样需要对代码结构进行索引。当前主流的AI编程助手（如GitHub Copilot、Cursor）主要依赖于文本补全机制，它们关注的是代码的表面文本，而非
AI的"感知力"觉醒：从被动响应到主动理解环境
导语：真正的智慧不在于识别图片或执行指令，而在于对"场"的理解。能够感知氛围、洞察意图、把握情境，在这个转折点，AI从工具进化为一种全新的感知系统。未来的技术不再依赖界面和命令，而成为一种"无声的判断力"，在你未察觉时主动与你的生活同步。过去十年，AI本质上是一个"任务执行器"——识别图像就输出结果，接收命令就采取行动。它能识别物体，但无法理解场景；能判断事实，但无法感知氛围。而AI正悄然跨越一个关键能力——场感。场感是对环境整体的理解能力，不仅仅是识别具体事物，而是把握"正在发生什么"。当技术具备场感时
知行科技艾摩星大模型成功备案
知行科技（01274）近日发布公告，江苏省网信办发布《江苏省生成式人工智能服务已备案信息公告（2026年5月21日）》，公司自主研发的"艾摩星"大模型已正式完成生成式人工智能服务备案。这一成果标志着知行科技在人工智能合规化应用方面取得重要进展，为智能驾驶领域的技术创新与商业化落地提供了有力支撑。 艾摩星大模型是专为自动驾驶领域打造的专业AI模型，具备城市道路、高速公路及停车场等复杂环境的感知识别、语言理解、路径决策等综合能力。该模型通过大量自动驾驶相关数据训练优化，能够显著提升交通场景的识别准确率、预测精