AI 浪潮下，我们该如何重塑自我
阅读·前行·遇真我——3650 天日更计划首日：开篇寄语我下定决心开启一项征程：创立专栏《阅读·前行·遇真我》。坚持日更三千六百五十篇。历时十载，每日一篇，风雨无阻。篇幅无需冗长，千字左右即可。这并非盲目立誓，而是一次郑重抉择。为何选在此刻？只因 AI 已至。纳瓦尔曾言，代码与媒体是无须许可的杠杆。无需他人审批，无须资本注入，只要你创作，它便存在。在 AI 纪元，这根杠杆愈发沉重——AI 实现了能力平权，却难以拉平信用。信用唯有靠岁月点滴累积，靠事事亲力亲为去承载。写作，乃是普通人在 AI 时代所能握有的
视频|俞浩奖学金升级：助力学子圆梦全程
来源：追觅科技俞浩 去年首届俞浩梦想奖学金资助了100名学生完成大学梦想，目睹他们一年来的进步，我深受感动。因此今年，我决定将奖学金的资助范围扩展至整个大学四年。追觅伴随这个时代成长，理应回馈社会，扶持新一代。期望这份支持能赋予这些学生勇敢追梦、不断前行的动力！ 责任编辑：杨赐 新浪财经声明：本文转自合作媒体，新浪财经发布此文旨在传递更多信息，内容仅供参考，不构成投资建议。 郑重声明：1.依据《证券法》规定，严禁编造或传播虚假及误导性信息，扰乱证券市场；2.用户在本社区发布的所有资料、言论仅代表个人观点，
AI 重塑制造：智能设计与虚拟验证的三阶进化之路
专题连载33 个核心场景AI 赋能制造数智化连载 4人工智能在智能设计与虚拟验证闭环场景中的应用智能设计与虚拟验证构成了产品研发的关键枢纽。借助人工智能技术的分阶段注入，企业能够实现从辅助设计、智能闭环到自主进化的层级跨越，从而显著压缩研发周期、削减试制开支并增强产品可靠性。依据技术纵深及应用成熟度，该过程可拆解为三个实施阶段，各阶段的核心要点与执行方法如下。一、第一阶段：AI 辅助设计与基础仿真，达成设计—验证初步联动此阶段聚焦于降低成本与提升效率、规范作业流程，主要依靠 AI 工具取代重复性设计任务，
2026年工业AI全面落地，见证智能制造新变革
83%的中国企业已引入AI，高于全球平均水平预计到2026年底，60%的企业将在关键环节部署AI人工智能必须跨越“虚拟分析”障碍，迈向“物理执行”阶段✅预测性维护2.0：提前3-6个月预判设备寿命，停机率降低67%、备件费用减少40%✅AI工艺自进化：实时优化生产参数，良率提高7%、新产品导入时间缩短30%✅视觉检测准确率99.2%：汽车零件漏检率从2.1%降至0.03%，实现近乎零错误✅全链路数字孪生：虚拟调试结合实时映射，产能增加20%、产线切换时间缩短50%✅生成式AI工程师：倍福和微软推出工业Co
AI编程助手Codex功能概览
Codex 是由 OpenAI 打造的软件编码智能代理。ChatGPT Plus、Pro、Business、Edu 以及 Enterprise 各版本均内置 Codex。它能协助您完成：代码生成：只需描述构建目标，Codex 即可产出契合您需求的代码，并自动适配现有项目架构与规范。解析陌生代码库：Codex 能够阅读并阐释复杂或遗留代码，助您快速掌握团队系统的组织逻辑。代码审查：Codex 深入分析代码，识别潜在缺陷、逻辑漏洞及未覆盖的边界场景。问题排查与修复：出现故障时，Codex 可协助追踪异常、定位
AI音效神器Woosh：免费部署与使用指南
上和弦匠心设计全新校区Audio Matrix本文作者：辰谙近日，SONY正式开源了一款专为音效设计的基础模型Woosh，为声音创作者、游戏开发人员和影视后期人员提供了新的创作工具。01Woosh简介与部署方式Woosh是SONY AI近期开源的音效生成基础模型，支持文本生成音频，也能根据视频画面自动生成同步音效，适用于影视、游戏和视频创作等场景。用户可通过官方源代码、ComfyUI插件或一键整合包三种方式部署Woosh。源代码部署适合有Python开发经验的用户，可直接从GitHub下载文件进行本地部署
陈景辉：论司法裁判的属人本质与 AI 角色的边界
编者按：司法裁判的属人性：人工智能司法角色的限度中国人民大学法学院教授本文刊发于《中国法学》2026 年第 3 期，受篇幅所限省略注释。作者身份信息以发文时为准。人工智能问世之初，便迅速成为广受青睐的司法辅助手段，但其职能原本局限于辅助范畴。然而，生成式人工智能有望突破这一局限，具备成为类似人类法官的司法主导者的潜力。究其原因，生成式 AI 已能像人类法官那样理解法律规范并生成裁决，且拥有人类法官所欠缺的某些优势，从而产生了替代人类法官的可能性。但是，司法本质上是关乎人类实践的事务，必须契合三种属人性要求
第二天：零基础创业者必备的4个免费AI工具
【定位】新手专用工具表，拿来即用不必囤积上百款AI，大多闲置无用。专为中小店主及个体创业者精选4款必备软件，免费版功能足够，涵盖文案、设计、视频及数据四大领域，零基础也能轻松上手。主要功能：搞定“不会写、不想写、写不出”的难题。生成内容：商品描述、朋友圈文案、沟通话术、活动策划、合同范本、问答素材、行业洞察。操作指南：无需钻研晦涩指令，只需套用模板填空即可：主要功能：搞定“不会修图、设计费贵、效率低”的痛点。生成素材：海报、主图、价目单、宣传单、配图、店铺装修图。操作指南：搜索模板 → AI自动生成 →
AI法律观察第七十七期：当“第一性原理”碰撞“人类终极智慧”——从金融峰会看算力、能源与合规红线
本文系笔者整理自公开讲座的学习心得与思考笔记，纯属个人记录，旨在梳理逻辑、沉淀观点。文中涉及的观点、判断及对未来的展望，主要源于笔者对演讲内容的理解与延伸，并非对演讲者原意的完整或官方复述，亦不代表演讲者、任何机构或他人的正式立场。笔记可能存在个人理解的偏差或侧重点不同，不能作为投资、学术或决策依据。如有疑问或需引用，请直接参考演讲者的公开出版物或官方资料。特此说明，避免误解。【核心摘要】2026年6月7日，上海市欧美同学会金融分会举办AI创投峰会。以“第一性原理（Principia，拉丁文）”为切入点，
生成式 AI 重塑文化业态：产品新逻辑与商业新图景
解读视角：AI 研创社・产品经理体系_鲍高君 Robert这表明"AI 取代人类创作"纯属谬误，凡是成功的 AI 文化类产品，皆需恪守"人类主导、AI 辅佐"的准则。产品的核心价值并非在于"产出内容"，而在于"倍增人类的创意表达"。产品设计的核心冲突，已由"如何令 AI 生成更多素材"转变为"如何使 AI 更精准地领会人类的创意构想、情感及审美"。譬如，文生视频类产品的竞争关键不再是生成速率，而是对导演镜头语言、角色情绪复刻的精确度。未来 AI 文化产品的层级将极为分明：底层为通用生成工具（同质化竞争白热
8x8“你的力量” Campaign 斩获美洲 The Drum 营销大奖 AI 类金奖
云通信领域的领军企业 8x8 Inc．日前透露，其策划的“你的力量”（The Power of You）品牌推广项目，在 2026 年 The Drum 美洲营销大奖评选中，成功夺得人工智能赛道的金奖殊荣。 该奖项竞争激烈，云集了全球营销界的精英。据了解，与 8x8 一同入围决赛的还有谷歌 (355.79, -5.38, -1.49%)、Adobe(233.9131, -11.08, -4.52%) 以及 JBL 等世界知名巨头。最终，8x8 依靠其独树一帜的创意构思胜出，将这一顶级奖项收入麾下。 “你的
AI视频创作实战营第三期：从创意火花到成片落地
灵感如何转化为完整作品探索AI视频创作新范式2594 AI Workshop活动回顾5月17日，安泰MBA2594班AI工作坊「AI视频创作」在上海交通大学安泰经管学院包兆龙图书馆A507举行。本次活动以「从灵感到成片」为主线，邀请三位在AI视频领域不同方向的实战嘉宾进行分享，并设置了小组实操与作品展示环节，带领同学们完整体验AI视频从创意到成片的全链过程。PART 01Speaker Sessions嘉宾分享本次活动的三位嘉宾分别是：一支烟花AI社区联创、虚拟女友李洛云创作者不辣的皮皮；独立商业插画师、
纽约AI肖像法案即将实施，亚马逊卖家需立即检查合规
先看原文：纽约州《合成表演者披露法》（S.8420-A/A.8887-B，编入纽约州《一般商业法》GBL § 396-b）已于2025年12月11日由州长Kathy Hochul签署，将于2026年6月9日正式生效。今天是2026年6月8日。距生效不到24小时。你可能觉得“这是美国州法，关我亚马逊卖家什么事？”——但如果你用过AI生成模特图、AI合成人物形象放在产品图或A+页面里、且你的广告可能触达到纽约消费者，不好意思，这条法案从明天开始就可能管到你。01这条法案到底说了什么？——“合成表演者”必须披露
人工智能与人文领域融合的C端突破方向
我认为，AI与人文结合在消费端的真正出路，在于为具备创造力的个体打造一套可持续运转的知识生成系统：从具体素材出发，借助AI完成素材的梳理整合，随后由用户进行持续修正、诠释与定义；最终输出的是一套能够被查阅、验证与传承的理解框架。近期注意到两个AI与人文结合的产品方向，都相当值得关注。一类是将书籍或文本转化为应用或游戏。例如将江户川乱步的《诡计集成》打造为推理游戏，或把投资指南类书籍转变为分析工具。其核心思路是：利用AI将书籍内容拆解为结构化知识，再包裹一层可交互的界面。另一类则是《史记》知识库或AI小说图
AI赋能质性研究：方法边界与协作路径——从经验材料到理论建构
随着人工智能技术日益深入管理实践与学术研究领域，求是书院本学期专为管理学部本科生设计了"AI与研究方法变革"系列研讨活动。该系列以助教团队经验分享为核心，面向全校本科生开放，旨在构建长期稳定的学术交流与学习平台。本次讲座邀请唐慧担任主讲嘉宾，深入探讨"人工智能与质性研究方法"的应用逻辑。核心议题聚焦于人机协同中的方法边界：明确哪些任务可交由AI辅助处理，哪些判断必须由研究者独立完成；如何借助AI提升资料整理、编码分析与文字表达的效率，同时规避被AI流畅输出所引导，从而丧失质性研究最核心的经验深度与阐释力度