AI驱动业务新范式
AI驱动业务新范式 第一，有真实业务支撑 懂行业、有整套解决方案，AI形成业务能力增强器。有真实的业务场景、真实的客户、真实的数据。模型越强产品越好用。 第二，形成完整数据链路 在真实业务中跑着，每天都在沉淀数据：企业库存变化、销售记录、客户偏好、历史合同、风险规则、审批流程等等。用这些数据训练、微调、优化自己的AI，形成反馈闭环，越用越聪明，越用越懂行业。私有业务数据形成“数据飞轮”护城河。 第三，真正具备工程能力Agent 一个靠谱的Agent应用需要：任务拆解能力、子任务调度、执行监督、错误恢复、结
资料海量为何AI仍无法识别？企业信息杂乱是主因
不少企业主感到疑惑：公司建了官网，公众号积累了数百篇推文，短视频平台也日更不辍，线上信息明明很丰富，为何客户向AI咨询时，AI却无法准确描述企业的核心业务？根源通常在于信息过于杂乱。资料丰富，不代表逻辑清晰。官网宣称是“综合服务商”，公众号强调“深耕行业解决方案”，短视频却天天宣传产品报价。AI将这些数据汇总后，很难界定你的核心业务究竟是什么。以某家具公司为例，官网标榜“高端家居整体方案”，公众号主推装修干货，短视频则持续展示实木生产流程。当客户询问AI：“成都有没有实木整装厂家？”AI大概率不会推荐该企
AI一年抵半生？真相未必如此
每当听到这类观点，我总会心生疑问：这究竟是实至名归，还是表面光鲜？近来此类言论屡见不鲜。“借助AI，一年可掌握他人十年所学。”听来振奋人心，但每当目睹此类说法，我总会反问：这“顶”是名副其实，还是仅止于表象？客观而言，AI在若干领域确实将门槛降至极低。此点毋庸置疑。然而隐患在于：它混淆了“知晓”与“践行”的界限。AI能助你迅速“知晓”某事如何操作，却无法让你迅速“做到”。AI可助你快速入门，但入门后的进阶之路，它无法代劳。那段路途，往往最为艰辛，却也最具价值。我观察到一种现象：善用AI者，普遍知识更广，但
Token的真相：AI理解语言的方式与人类有何不同
本次消耗：XX TokensToken不就是“字”吗？一个字等于一个Token？在AI的认知中，既没有“字”的概念，也没有“词”的概念，只有Token。“大模型真的很厉害”大 / 模型 / 真 / 的 / 很 / 厉害这种拆分方式既不是按字拆分，也不是按词拆分，而是由模型词表和训练统计规律共同决定的结果。Token不是语言规则的产物，而是“压缩后的语言表示”。人类处理的是语义整体，AI处理的是Token序列模型用来表示语言的基本计算单位。一种基于统计压缩得到的语言片段编码。把输入文本转换成Token序列，
AI的最高境界：让用户感觉不到AI
2026年的AI硬件市场出现一个耐人寻味的趋势：几乎所有产品都在标榜搭载了大模型。AI音箱、AI学习机、AI耳机，无一例外。大模型成了万能标签，如同十年前‘智能’被贴满每件家电。但翻看用户评价，‘AI不够智能’的抱怨少了，取而代之的是‘不好用’‘操作繁琐’‘用几次就闲置了’。过去三年，行业资源几乎全押在模型层——参数更大、推理更快、准确率更高。到2026年，大模型能力已足够强大，在多数消费场景中不再构成瓶颈。真正限制体验的，是模型之外的问题：AI如何与硬件自然交互？用户开机后第一动作是什么？他在何种环境、
万亿参数之后，AI的进化方向是“读懂人心”：连心云闪耀智东西大会，技能蒸馏时代我们选择让AI“理解”而非“替代”
当你的行业具备了“洞察人心”的能力，你会用它来解决怎样的难题？若为这场峰会绘制一份热词图谱，“千亿参数”“多模态对齐”“推理效率”依旧占据着话题的核心。过去两年，整个行业都在追逐同一个目标：让模型更大、更快、更接近某种理想中的“全能”。参数持续攀升，效率不断优化，成本逐步下降。但会场内外，一个追问正变得愈发清晰：当AI足够“能言善辩”之后，它离“真正实用”之间，还存在什么距离？连心云在本届大会上给出的答案，指向了一个被技术叙事长期忽视的领域——人心。我们以“洞见人和”人本世界（心理）大模型（连信数字自主研
荣耀方飞：移动终端将转型为智能体平台，Agentic OS首秀锁定MagicOS 11
专题：MWC26上海 新浪科技讯 6月24日下午消息，在2026MWC上海开幕首日，荣耀首次系统定义下一代移动终端操作系统Agentic OS。该操作系统以人为核心，具备意图驱动、自然交互、主动智能及天生跨端四大核心特征，让移动终端从"工具"向"伙伴"演进。 荣耀产品线总裁方飞在主题演讲中指出，在 AI 时代，终端厂商具有独特位置，下一个十年的终端将不再是"应用的容器"，而是"智能体的舞台"。终端一端连接用户，理解真实的人、真实的场景；另一端连接云端模型、算力供给和整个AI服务生态。同时，终端自身也是算力
借寓言叩开AI之门：文科生领悟人工智能的蹊径
问：为何文科生接触AI时，往往感到难以亲近？答：关键缘由在于，AI包含太多抽象名词。诸如“模型参数”“训练”“泛化”“注意力机制”“涌现能力”等，看似硬核术语，实则蕴含着关于经验、法则、决断与表达的知识体系。若开篇就抛出公式、框架与算法，许多非理工背景的学子极易丧失兴趣。这并非智力不足，而是他们尚未构筑出明晰的“意义图景”。掌握繁复概念，有时不宜从定义着手，而应从能引人入胜的情境切入。问：那么，能否避开技术行话，依然让学子领悟AI概念？答：可行。一种极见效的途径，便是借助寓言来拆解概念。寓言绝非简单比喻，
AI真的懂人话吗？
你以为模型在 "读汉字"，其实它先做了一道 "切分题"。模型会把输入的句子切成一个个最小处理单位，叫做token。一个 token 可能是一个字，可能是一个词，也可能只是词的一部分。比如 "地铁站" 可能是一个 token，也可能被切成 "地铁"+"站"，取决于模型的分词规则。切完之后，每个 token 会被转换成一个数字编号。但编号本身没有意义。就像身份证号 141121xxxxxxxxxxxx，你能看出这个人是内向还是外向
观仔科普：AI究竟是什么？
大家好，我是观仔。今天想和大家探讨一个热门话题：AI 到底是何方神圣？初次接触AI时，很多人都会感到惊讶：它似乎很懂我。无论是提问还是投喂文字、图片、表格，它都能迅速总结、解析、润色，甚至给出专业建议。但这并不代表它像人类那样真正理解世界。本期我们暂不探讨复杂的论文公式，而是通过生活中的比喻来剖析：文字积木、填空题、常见搭配、工作台、规则与权限。记住一点：AI很强，因为它擅长处理信息、发现规律并给出答案，但它缺乏人类的亲身经历。所以，我们今天拆解的重点不是“AI像不像人”，而是：它是如何将你提供的信息，转
AI 时代如何筑牢职业防线：人机协作的关键
点击蓝字，关注为好优求职为好优，提供有温度的职业辅导我从事职业辅导已逾十二载。面对诸多社会议题、职业规划及个人抉择，我坚信我的回应比 AI 更为出色，更契合人性底层逻辑，且挖掘更为深入。这份自信源于何处？首要在于，我见证过更多结局。这绝非单纯的知识堆砌，而是经验的沉淀。AI 知晓“考研失利后想再考”这一现象，却未曾见过那人次年真的上岸、三年后归来诉说“依旧不快乐”的模样。我见过。因此我会从考研的动机与状态入手担忧：或许此人即便考上，症结仍在，迷茫未解。其次，我深知人会有何种困扰。故而总能审视：“此人此言，
AI写代码，谁来背锅？
大家好，我是老田。最近半年我用AI写了大量代码。说实话，写得是真快——以前搭一个CRUD后端要半天，现在十分钟搞定。但上个月我接手了一个三个月前自己用AI写的项目，打开代码那一刻，我懵了。我完全不记得这段代码为什么这么写。这不是段子，这是InfoWorld最近一篇文章里定义的"AI编码债务"——而且它跟传统技术债完全不是一回事。传统技术债是你明知写了烂代码但为了赶进度先上线，你知道烂在哪。AI代码债呢？代码看起来规规矩矩，测试也过了，但你没读过它，不理解它的设计决策，甚至不知道它有没有隐藏的边界条件Bug
AI赋能文档理解：两周实践的深层思考
"昔者仓颉作书，而天雨粟，鬼夜哭。"《淮南子・本经训》6月以来公司逐步开放了AI模型服务及智能代理工具。上周使用WorkBuddy时突然萌生一个想法：能否借助AI将之前难以理解的ESOW文件转换为自己的语言？反正用的是公司服务器，虽然速度慢但无需额外付费。周一晚间向Claude下达了分析ESOW的任务，周二查看结果时原本期望不高，却收获了超出预期的成果。意料之中的中英转换之外，还实现了不同领域要求的关联分析、关系图绘制，以及行业背景知识的补充。这些输出澄清了我在ADAS领域四年来的诸多模糊认知，也解答了一
AI时代，孩子最该培养的是思考力
过去多年，教育默认的目标是：记得多、算得快、做题熟、答题标准、表达规范。因此孩子从小被训练：背知识点。刷题型。套模板。找标准答案。把阅读变成阅读理解题。把写作变成开头结尾素材库。把数学变成题型反应速度。这些训练曾有效，因为人与人比的是谁掌握更多信息、谁更熟悉规则、谁能在考试中快速输出稳定答案。但AI出现后，底层逻辑已彻底改变。从能力结构看，AI最擅长的，正是这些：海量记忆。快速检索。模式识别。资料总结。语言组织。题型归纳。标准答案生成。规则明确条件下的推理。也就是说，凡是“规则清晰、答案固定、流程可复制”
硅基与碳基：当人类模仿AI
最近看到一篇新闻。硅谷兴起一类新型高端陪伴者，时薪高达3000至6000美元，客户多为AI初创创始人、英伟达工程师与持有巨额期权的技术新贵。文章反复强调一个卖点。这些女性懂AI：能聊AGI、Agent、脑机接口与未来社会，甚至能现场写代码。初读时，我觉得挺有意思——每个时代都有自己的社交语言。几十年前名媛的标配是红酒、游艇与高尔夫；后来是奢侈品与金融黑话；如今，老钱风终于吹到了AGI与大模型。但继续读下去，我感到一种诡异的违和：这些所谓‘AI名媛’真正做的，并非理解AI，而是学习如何显得懂AI。她们背诵热