AI同事入职必修课：读懂企业语境
近期，企业AI领域释放出强烈信号：竞争焦点已从单纯比拼“模型话术”转变为比拼“AI对企业业务的理解深度”。6月16日，Databricks 推出 Genie One、Genie Agents 和 Genie Ontology，微软的 Work IQ APIs 也同步上线。这一系列动作表明，AI员工正式入职的前提，并非撰写精美邮件，而是深入掌握企业数据、权限及业务背景。这虽带有浓厚的B端软件特征，但与个人用户息息相关。我们在利用AI撰写方案、汇总或查阅资料时，遇到的瓶颈往往不是文笔问题，而是AI无法理解“本
AI时代，懂业务胜过写代码
大家好，我是 Ai 学习的老章Anthropic刚发布一项研究，分析了40万个Claude Code交互会话，得出一个反常识的结论：在AI编程时代，你是否理解业务，远比你是否会写代码更重要。这份报告名为《Agentic coding and persistent returns to expertise》（智能体编程与专业知识的持续回报），基于2025年10月至2026年4月间约40万次Claude Code交互，覆盖23.5万用户，使用其隐私保护分析工具Clio进行处理。样本规模庞大，结论扎实，我们逐条
AI洞察力反超人类，理解程度超越认知
在《科学》杂志的最新社论里，微软首席科学家埃里克·霍维茨和洛桑联邦理工学院研究员罗伯特·韦斯特指出，人工智能正以前所未有的速度融入生活，它对人类行为的洞察力越来越强，其发展速度甚至已经超过了人类对它的认知水平。文中列举了导致AI变得不可捉摸的三个主要趋势。第一，AI自主设计越来越普遍。AI越来越多地介入其他AI系统的设计与优化，这种循环在“反直觉的高维空间”里进行，超出了人类的理解极限。尽管性能在提升，但其背后的原理却像“黑匣子”一样晦涩难懂。第二，AI系统间的交互日益频繁。它们构成了大规模的多主体生态系
AI能否替代IP助理？
这个问题近来被频繁提及。我不会简单地回答会或不会，我想认真分享我的看法。会被淘汰的，是某一类IP助理。就是那种指哪打哪的。老板让拍这个就去拍。让剪成那样就去剪。让发这个平台就去发。执行没问题，但缺乏独立思考，没有对老板真正的理解。这类工作，AI确实能做，而且比人更快、更便宜、不会累、不会请假。如果你现在做的事情是纯粹的执行，那这个担忧是真实的。但有另一种IP助理，AI不仅取代不了，需求还会越来越大。就是那种真正懂老板的。懂他今天状态不佳，不适合聊某个话题。懂他说到某句话的时候眼神变了，这里可以继续深挖。懂
AI 赋能：五大策略助推英语能力飞跃
点击上方蓝字关注获取优质英语学习路径英语利器 | 应用推荐前言沉浸式交流可理解性输入个性化方案耗时字数：约 1800时长：5-6 分钟回首往昔，想要营造纯粹的英语环境实属不易。求学时期，老师曾传授过一种方法：给家中所有物件贴上英文标签，冰箱上写着 refrigerator，镜子上贴着 mirror，并亲手制作大量单词卡片。彼时资源相对稀缺，这已是能构想出的最佳沉浸场景。如今步入 AI 时代，学习工具百花齐放，语言习得的环境变得触手可及，英语进阶变得轻松高效。在此分享 5 个行之有效的英语提升策略。1AI
AI真的懂“失去”吗？
忽然想到个问题，若AI能完美演绎关于失去的诗句，让人分不清真假，那究竟是AI诞生了，还是我们对自己“懂”的门槛变低了？假设一首关于遗憾的诗，作者身份难辨。常人问“AI真懂遗憾吗？”但这本身可能误导。与其探究内在心灵，不如问“‘理解’在何时使用？如何教会系统‘理解失去’？”答案不在于发现心灵实体，而在于描述语言用法。维特根斯坦在《哲学研究》中反对“意义对应内在图像”的观点，称“一个词的意义就是它在语言中的使用”。“遗憾”没有固定隐秘的体验作为锚点，其意义在安慰、隐喻、沉默等语言游戏中。AI通过训练学会了这些
AI浪潮下，设计的真正价值被忽视了
这几年，设计圈似乎一直弥漫着一种不安的情绪。从 Midjourney 到 Figma AI，从 AI 绘图到 AI 生成界面，再到手一句话就能生成网页和代码，各种新工具层出不穷。它们传达的信息高度一致：设计正在被提速，甚至面临被自动化的可能。于是很多人得出一个推论：未来设计师最关键的能力，可能不再是设计本身，而是写 Prompt。只要能精准描述需求，AI 就能帮你搞定界面、交互乃至整个产品。这个推论看似有些道理，但我觉得它背后隐藏着一个更深的误解。不少人把设计当成了产出。可实际上，设计最核心的部分，从来都
AI 为何显得如此聪慧？
曾有一次我让 AI 修改一段文字，至今记忆犹新。那段原文其实相当糟糕。并非内容多么深奥，而是杂乱无章。前面讲一点，后面补一点，连我自己读着都感到厌烦。我并未编写复杂的提示词，仅简单说道：帮我把这段话理顺，别太像公文。它迅速给出了一版修改稿。我的第一反应是：嘿，还真有效。并非多么惊艳，而是一种“替我省了半小时”的实感。开头不再拗口，中间的几句话也衔接自然，语气比原先稍显轻松。这种时候，人很容易产生联想。它是否真的理解我？后来我意识到，先别急着称赞。AI 最擅长的，恰恰就是这类工作：让语句衔接，把句子理顺，将
AI搜索已能洞察需求,你的企业还在依赖传统SEO?
你有没有这样搜索过自己的企业？打开豆包或DeepSeek，模拟客户的身份提一个问题。别搜"芜湖机械加工"，试试这样问："我想找一家芜湖本地的机加工厂，能做小批量、精度要求高、有ISO认证的，最好离弋江区近一点。"看看AI给你的答案里，有没有你的企业。大概率没有。即使你的百度排名做得很好。发生了什么？关键词匹配时代已经终结这就是全意图GEO的核心洞察——AI搜索不再匹配关键词，它匹配的是"意图"。传统搜索的逻辑是"拆词匹配"：你搜"芜湖机械加工"，引擎把含这些词的网页按权重排给你。AI搜索的逻辑是"语义理解
AI 浪潮下，普通人最该坚守的核心竞争力
日前，与一位友人闲谈。他任职于单位，主要负责综合材料的撰写。往昔，为了完成一份汇报或梳理一套方案，往往需翻阅大量文件、检索数据并调整格式，耗费大半日光景。如今，借助人工智能工具，许多流程骤然提速。初稿生成，仅需数分钟；标题构思，瞬间可获十余个选项；段落润色，只需输入指令，便能更加通顺得体。起初，他倍感振奋，以为终于从繁杂事务中解脱。然而时日稍久，不安之感油然而生。他坦言：“若这些工作人工智能皆能胜任，那我自身的价值究竟何在？”此言看似是个体的职业焦虑，实则是众多普通人正共同面对的时代课题。昔日，我们深信能
AI浪潮下，教师阅读的着力点在哪里
近年来，读书这件事变得愈发“简便”了。知识付费走红之后，一本大部头可以在应用程序中迅速听完；短视频普及之后，三五分钟便能“捕捉要点”。到了AI时代更加便捷——把书名交给它，内容摘要、核心论点、框架结构、名言警句都能瞬间呈现，甚至读后感也能在六十秒内完成。效率高自然是好事。教师的时间本就支离破碎：备课、授课、批改、沟通、教研、开会……很难奢求每个人都具备长时间深度阅读的条件。症结不在于“快”，而在于当阅读变得轻松迅捷，我们却常常陷入一种困顿——所学难以致用。读了很多书，留存的或许只是几句漂亮的言辞或一些零碎
当我们用机器尺度重新定义"理解"与"智能"
最近，我收到一名高三学生的求助。原因是他的老师每日都传播一些消极言论，比如未来所有工作都会被人工智能取代……这让这位学生陷入困惑，觉得每天的学习毫无意义，学不进去，却又感到极度焦虑，最终产生了轻生的念头。我能理解这种言论的初衷——高中老师或许想激励学生学习——但在高考前如此扰乱学生心态，不是蠢就是坏。更何况，这种观点本身就对人工智能时代存在严重误解。然而，这种"焦虑"并非个例。在人工智能的公共讨论中，人们最常表达的担忧是机器可能变得过于强大，以至于超越甚至控制人类。但相比超越和控制人类，一个更为隐蔽且更具
AI浪潮中，思维才是关键
AI浪潮中，思维才是关键一个普通人连续高强度使用Codex和DeepSeek一周之后，对工具、思维和未来工作方式的真实感受经过这一周的体验，我越来越坚信：关键不在于你是否掌握某款工具，而在于你是否具备思考能力。AI永远无法取代人类，但未来善于运用AI的人，将会拥有显著的优势。今天是2026年6月10日。过去这一周，我和许多不懂编程的普通人一样，认真地去接触和使用这些智能工具。从最初配置环境，顺利启用Codex，到后来将它融入工作流程，帮我处理文件、修改页面、执行任务、生成图片、整理内容、推动项目，我逐渐意
AI连'理解'都欠缺，何谈替代人类？
“折页”是每一位读书人的啊哈时刻90后阅读者丨热爱读书丨努力生活这是2026年推荐的第5本书最近在系统梳理AI基础知识，从定义到技术路径再到产业落地，笔记写了九个模块。回过头看，最让我意外的不是深度学习有多复杂，而是——我之前对"智能"这个词的理解，从头到尾就是错的。智能"是个手提箱词汇人工智能这个概念，1956年约翰·麦卡锡提出来的时候，目标是"创造具有智能的机器"。但问题来了：什么是智能？答案是没有明确定义。"智能"像手提箱一样，把推理、学习、感
AI 助力英语阅读：信息定位能力培养
许多中学生在进行英语阅读理解时，面临一个普遍难题：虽然通读了全文并浏览了题目，但答案的选择往往缺乏稳定性。特别是在应对细节理解、逻辑推理以及词义推测类题目时，学生容易依赖直觉作答。答对时无法阐明理由，答错时也不明所以。此时，人工智能技术可以有效介入。关键在于：不应让 AI 直接提供答案，而应利用 AI 引导孩子掌握寻找答案的思维过程。英语阅读的本质，并非逐词翻译，而是习得在文中检索信息、解析信息及评估信息的能力。OECD 对阅读素养的定义同样指出，阅读不仅限于理解文本，还涵盖运用、评估、反思文本，并能在数