阿里Qoder企业版全球上线，赋能企业智能知识管理
【TechWeb】7月3日消息，阿里正式推出Qoder企业版，为每位员工打造专属云端知识库QMind，支持跨产品、跨设备、跨团队的知识共享，实现知识自动同步与持续迭代。Qoder企业版采用资源池化的Credits付费机制，管理员可灵活为成员动态分配额度，实现企业内部资源高效流转。 Qoder企业版整合QMind与RepoWiki两大企业级知识库。QMind融合RepoWiki、本地文件、URL等多源数据，将零散信息转化为可复用的资产。例如，开发者在Qoder Desktop中进行跨库开发时，无需切换窗口或
解密AI术语：提示词、技能与智能体的本质
但从另一个视角来看，这些概念并不复杂。许多人工智能的新词汇，最终都指向同一个根本问题：人类如何把自己的目的、规范、数据和评判准则，精准地传递给AI来实现。首先得搞清楚，AI并非某个特定程序。ChatGPT、豆包、DeepSeek、Gemini这些都是AI应用，而非AI本体。AI是一个更宽泛的范畴，过去的语音辨识、人脸辨识、推荐系统、图像辨识，同样属于人工智能领域。只不过这一波AI热潮中，最引人注目的是“大语言模型”，也就是LLM。大语言模型的核心本领，是处理并产出语言。它能领会疑问、生成答复、归纳资料、翻
报告称欧美贸易去年再创新高，汽车领域却遭关税重创
德国经济研究所（IW）周五公布的一份报告指出，虽然关税压力持续加剧，去年欧盟与美国之间的货物贸易总额仍刷新历史纪录，达到8,750亿欧元（约合1.00万亿美元），然而这一表面繁荣的数据背后，部分核心产业已承受沉重损失。 欧盟对美出口攀升7.7%至5,800亿欧元；美国自欧盟进口则增长2.2%，达2,950亿欧元，由此欧盟贸易顺差扩大至近2,850亿欧元。 单从其数字来看，特朗普政府加征的关税措施及地缘政治摩擦，似乎并未动摇两地的经济根基。但IW研究员Samina Sultan指出，这一表象存在欺骗性。多个
大模型知识迁移与防护策略
根本原因在于，Claude存在隐藏的检测机制。一位开发者在Reddit上对Claude Code进行了逆向工程，发现了一套自4月起就内置的监控逻辑。它会悄悄读取系统时区设置，识别用户所在区域，同时将域名与百度、阿里、字节跳动、月之暗面等国内AI企业进行比对。一旦检测到目标，既不会公开警告，只是在发送给Anthropic的系统提示中暗做手脚，将日期格式替换，使用肉眼难以察觉的特殊字符。Anthropic随后确认这是防御性实验，已在新版本中移除。新版本是否真正移除已无关紧要。此类行为既然已经发生，就不应再抱有
AI让知道变容易，但做到才是真知
01.一个全民\"假装知道\"的时代你有没有过这样的经历？深夜刷手机，看到一篇《如何高效管理时间》，觉得太对了，收藏。第二天又看到《30天学会写作》，觉得说得太好了，收藏。第三天，AI告诉你：制定计划要SMART原则，执行要番茄工作法，复盘要PDCA循环。你觉得自己全都懂了。然后呢？然后就没有然后了。收藏夹里躺着500篇文章，AI对话记录里有1000条建议，但你的生活，和一个月前没有任何区别。这不是你一个人的问题。这是一个时代病。AI时代最大的幻觉，不是\"AI会取代人类\"，而是——\"我问了AI，所以
浙江全力布局人工智能：数据确权、智能交通与算力扩容齐头并进
杭州人工智能规划全面发力：从数据知识产权到车路云协同，浙江豪赌AI未来杭州人工智能规划全面发力：从数据知识产权到车路云协同，浙江豪赌AI未来杭州近期推出的人工智能发展蓝图蕴含丰富细节。数据知识产权流通、车路云一体化、算力设施扩建等项目齐头并进。这已超越普通产业政策范畴，而是将AI视为新型基础设施来打造。我翻阅文件后发现，浙江这次思路与别处迥异，许多城市打造AI园区，重心在招商、补贴和孵化器，但浙江更聚焦底层架构——数据怎样流转、算力如何调配、道路网络怎么智能化。简言之，他们并非为争夺几家头部企业而战，而是
智能时代已至：AI如何重塑我们的世界
就在一年前，我曾撰文探讨AI时代的到来，如今已深刻感受到人工智能对人类生活各个层面的深远影响。关键在于AI依托当前卓越的算力，能够昼夜不停地学习与优化，从而实现了跨越式发展。如今，相信大家已越来越少使用百度、必应等搜索引擎，遇到问题直接向AI咨询。AI犹如一部便捷、智能的百科全书，几乎无所不知。日前我发布了两篇由AI撰写的文章，从现代生物医学视角阐释中医理论中关于“湿气”的概念，内容令我颇为惊叹。在我的日常交际圈中，对中医的态度大致分为两大阵营：质疑派与支持派，鲜少有中立者。质疑派主张中医属于前科学时代的
AI大模型如何重塑建设行业转型路径
张建平教授认为，AI大模型为建设行业数智化转型提供动力，关键在于打造组织智能能力。当前，建设领域AI应用正从“撰写文案、编制总结、问答交互”等基础工具型应用，向理解工程场景、融入业务流程、积累组织能力的深层变革演进。张建平教授指出，随着数字经济、人工智能、智能建造等领域不断推进，建筑业高质量发展的核心驱动力，正逐步转向工程数据、行业知识与智能技术的融合应用。行业数智化转型并非简单地堆砌信息化系统，而是依托数字基础设施、AI技术与工程场景的深度结合，推动生产模式、管理体系和行业治理能力的整体升级。她梳理了当
AI 浪潮下信息检索的不可替代性
当下，人工智能正深刻变革我们获取知识的途径，甚至重构我们的能力体系与知识架构。有人或许会疑惑：“既然 AI 能直接提供答案，为何还需研习信息检索？”鉴于此，图书馆凭借高校信息素养教育数据库，特别策划了“AI 时代信息检索为何依然不可或缺”专题分享会。本次分享将从哲学、图书情报学及认知科学的理论维度切入，引导大家超越“简单搜索”的表层操作，深入探究信息检索的核心逻辑。诚邀各位踊跃参与，按时观看！01直播时段2026 年 5 月 7 日 19:0002分享主题AI 时代信息检索为何依然不可或缺03分享详情伴随
SSCI征稿：人工智能与国际商务领域新探索
本期征稿期刊：Journal of World Business【主题】人工智能与国际商务：理论挑战与战略启示【关键词】人工智能，国际商务，跨国企业，知识创新，战略决策征稿期刊Journal of World Business期刊指标IF 6.6 (JCR 2025)SSCIQ1 (BUSINESS 56/323)ABS 4 / ABDC A* / FMS A新锐期刊大类1区TOP年发文量40征稿主题AI and IB: Theoretical Challenges and Strategic Impli
人工智能之心
人工智能之心不知何时，我们已然迈入了人工智能的新纪元。AI为人类带来的最大益处在于便利与降本增效。昨日我前往南郊某处场所，观赏了一期《文明之旅》，节目播至片尾时，赵总提及该片段系AI生成。若换作以往人工操刀，花费至少五至十万元，且需投入大量工时。随后众人谈及写作话题。小贾称日后撰文无需人类亲力亲为，AI无所不能。郭老师对此持保留意见，他认为AI不过是将既有知识进行拼凑组合，缺乏真正的创新能力，更遑论灵魂。世人向来笃信人类拥有灵魂，然而灵魂究竟是何物，源自何方、归于何处，我虽长久思索，却始终未能洞悉其奥秘，
企业AI如何掌握隐性知识 | 经济学人
01 资料来源6月27日-7月3日 ｜商业【Para. 1】企业规范化数据是AI运作的基础【Para. 2】隐性知识难以言表，AI学习面临障碍【Para. 3】训练数据中蕴含隐性知识，AI能自行发现数据规律【Para. 4-5】静态数据无法还原操作细节，视频能提取工人经验【Para. 6-7】监控采集员工数据虽可行，但会引发抵触和隐瞒【Para. 8】监控存在局限，可通过专家评分来优化AI模型【Para. 9】挖掘隐性知识利弊交织，引发多重伦理和权属问题03 原文音频【Para.1】人工智能在了解其运作环
AI赋能制造业：三家工厂借智能体实现200万降本的实战路径
当下，工厂管理者普遍认同 AI 对效率提升与成本优化的价值，然而实际推进却举步维艰。据德勤 2025 智能制造调研显示，我国制造业 AI 实际应用率仅为13.5%，多数企业虽认可其前景，却因顾虑重重而驻足观望。AI 备受瞩目，落地却障碍重重AI 在互联网与服务业已然风生水起，为何进入工厂便寸步难行？症结在于企业常误入歧途：急于对整条产线进行智能化改造、追求全自动化 AI 管控，动辄投入数百万乃至上千万元，最终因模型精度不足、风险难以把控而导致项目搁浅。这也导致众多 AI 概念验证完成后，难以实现规模化复制
AI编程仅是起点，AI科研才是未来十年的主战场
——当人工智能从代码编写迈向知识创造，一场更为深远的变革已悄然启幕纵观历次技术变革，总遵循着某种相似的演进轨迹。技术率先颠覆的，从来不是价值最丰厚的岗位，而是最易规范化、最易衡量成效的环节。第一次工业革命，机械最先淘汰的是纺织工人，而非设计工程师；互联网时代，软件最先重塑的是信息流通，而非学术探索；当今的大模型浪潮中，AI最先拿下的是程序开发领域。回顾过去两年，整个AI产业几乎被一个核心议题所牵引——AI编程。从Cursor、Claude Code、Codex，到Gemini CLI、Devin、Wind
AI能力出众，为何落地企业却难掩青涩
同一套大模型，面对公众提问时表现如天才，踏入企业环境却沦为实习生。 并非 AI 能力不足，而是缺乏企业的专属话语体系——哪些客户属于核心层级、哪些数据严禁外泄、哪些订单受到特定监管……这些规则深植于资深员工的认知中，模型无从习得。 让 AI 真正胜任岗位的关键，并非追求更庞大的模型参数，而是构建本体：一幅可被机器解析的业务导航图。 蓝象智联将本体打造为动态系统——AI 自主提取信息、持续迭代优化，将数月工作量压缩至一周内完成。 大模型如同引擎，本体则是掌控方向的舵盘。 下期探讨：本体如何在理解业务的同时保