香港招聘：AI 算法团队负责人
岗位职能主导 AI 算法团队的技术布局与实施，统管智能客服、大模型应用（GPT）、个性化推荐（千人千面）等关键领域引领团队探索前沿 AI 技术，促进 AI Native 研发模式的实现，提高整体开发效能主持 AI 平台化构建，积累算法能力及工程基础架构与产品及业务部门紧密配合，把 AI 技术转化为实质性的业务成果引进并培育算法专业人才，塑造团队技术氛围与工程标准关注行业最新动态（LLM、Agent、RAG、多模态等），提供技术预判及实施路线任职资格硬性条件计算机、数学、统计学等相关学科本科及以上学位，硕士
揭秘【AI 知了社】：赋能组织 AI 落地
🦉我们是谁AI 知了社：专注【AI 知识管理与实战培训】的专业成长社区。我们不搞追逐热点的喧闹圈子，而是协助个人与企业将零散的 AI 资讯转化为可复用的组织资产，把模糊的 AI 概念转化为可执行的业务举措。名号“知了”既含“知晓、明白”之意，也借夏蝉鸣叫、唤醒行动的寓意。Logo 将知了与灯泡合二为一，象征：点亮 AI 认知的灯塔，完成知识的沉淀与积累。🦉四大核心服务1. AI 精选资讯助你避开 AI 信息噪音，甄选最值得关注的 AI 动态，并关联知识管理行业场景进行深度解读。面对媒体 AI 信息的狂轰滥
解锁高效办公新方式：Marvis系统级AI助手
告别工具焦虑在这个AI工具井喷的时代你是不是也经常这样：收藏夹里躺着100个"神器"，却从未打开过？看着别人用AI 10分钟搞定PPT，自己连注册都搞不定？想跟上AI浪潮，却总被复杂的教程劝退？没关系，这里刚好适合你。这个栏目没有长篇大论，没有晦涩术语。只有一个承诺：只需一杯咖啡的时间，带你彻底掌握一个实用的AI工具。DIGITAL FUTUREAGENCYMarvis（马维斯）从“对话助手”走向“系统级 AI 管家”使用地址：点击阅读原文跳转Marvis（马维斯）是什么Marvis（马维
AI不会淘汰税务咨询师，但将重塑行业格局
今天要分享一些不同的内容，这并非营销内容，而是我的亲身体验。不讨论政策条文，不涉及税法细节，而是分享我过去一年使用AI的实践经历——以及这对每一位税务咨询从业者意味着什么。先讲一个业内共识：AI正在逐步接管税务咨询的基础性工作。2025年2月，中国注册税务师协会第七届理事会第三次会议上，中税协相关负责人明确警示全行业：传统基础税务咨询、代理等业务必然被AI工具替代。这不是预测，而是正在发生的现实。发票识别？AI瞬间完成。申报表生成？AI批量处理。一般性税务咨询？AI的回答可能比许多初级税务师更全面。这意味
AI 冲击下软件工程师的职业危机
深夜两点，一位拥有十年后端经验的工程师凝视着屏幕。白天刚上线的新功能，他耗费三周完成，而一名实习生借助 AI 仅用两天便实现了类似成果。虽质量尚存差距，但老板那句让他彻夜难眠的话是："差距正在缩小。"这并非个人的焦虑，而是整个行业潜藏的风向。十年构筑的专业壁垒，正逐渐瓦解这位工程师曾踏上无数人向往的旅程。从 Web 前端转战后端，深耕金融支付领域，PCI 合规、双分录账、资金托管、支付全生命周期——这些术语背后是高昂的价值。他耗费十年光阴，将自己锤炼成领域专家，本以为能在 AI 时代站稳脚
腾讯新闻AI创作大奖赛火热征稿
腾讯新闻特别推出「“AI”创作挑战赛」，专为各类AI创作者打造。不论您是见解独到的行业专家，还是擅长捕捉热点、玩转梗文化的创意高手，均可借助AI技术，将天马行空的灵感转化为精彩作品。我们期待在大赛中见证您的AI佳作诞生！投稿时间：2026年05月13日至2026年06月30日本次征集仅限采用AIGC技术辅助制作的“视频”类内容，重点围绕以下四种形式展开：形式一：AI数字人脱口秀（热点吐槽）针对全网热点、娱乐事件及社会新闻，借助AI数字人（可设定虚拟形象，需具备鲜明性格与表情，参考账号：喜雯姐），以脱口秀或
AI工具使用入门手册
【AI工具使用入门手册】 人工智能时代已经全面到来！你是否真正掌握了这些AI工具的使用方法？本文将为你介绍一些关键方法，帮助你迅速掌握AI工具的使用！无论你是AI初学者，还是希望提高工作效率的上班族，这篇内容都会对你有帮助。一起来发现AI的无穷潜力吧！ 五个重要方法 第一，选择正确的AI工具 写作推荐使用ChatGPT，图像制作选择Midjourney，视频编辑选择Sora。针对不同需求选用专门工具，工作效果会显著提升！不要想用单一工具处理所有问题，选择最匹配的工具才能发挥最佳效果。比如需要撰写营销文案时
业务引入 AI 智能体，为何可信知识图谱是首要前提？
当企业将 AI 融入业务系统时，关键不在于追问“模型能否给出答案”，而在于审视“企业是否敢信任该答案”。一旦 AI 涉足订单、采购、库存、质检、财务及客服等核心环节，可信度便不再仅仅是体验层面的考量，而是关乎经营责任、流程管控与风险治理的重大议题。核心研判可信 AI 是 AI 入驻业务系统的唯一准入门槛。业务知识图谱的真正价值，并非仅仅绘制一张关系网络，而是将可信数据、业务规则、权限界限、证据链条及反馈机制，整合成 AI 能够理解、调用并接受审计的业务语义体系。图 1：企业业务 AI 知识图谱主视觉在演示
AI时代催生新型知识精英阶层
AI时代预测一个新的松散的士族群体的诞生 AI 像一个低价开放的“超级书院”，人人能进门，但真正能读懂、会用、能做事的人，可能会形成新的士族。 魏晋士族 vs AI时代新士族 垄断对象： 魏晋士族垄断的是典籍、师承、举荐权； AI新士族垄断的是提问力、判断力、整合力。 入口： 魏晋士族看似封闭，明着排斥寒门； AI新士族看似开放，人人都能用。 真实壁垒： 魏晋士族靠的是出身与人脉； AI新士族靠的是认知厚度与元能力。 隐蔽性： 魏晋的不平等是明着的，壁垒看得见； AI的不平等是藏着的，壁垒藏在"人人平等"
AI时代程序员核心竞争力重构
AI真正改变的，不是“程序员会不会消失”，而是程序员的什么能力还值钱。过去大家默认，写代码快、会啃英文文档、会写技术方案，就是核心竞争力。可当大模型把这些工作做到“可用甚至不错”时，市场就会重新定价：你会做，不再等于你稀缺。如果把能力分成五档，会更清晰：S级是没有就很难在AI时代持续吃钱，A级是能明显抬高身价，B级是差异化加分项，C级是有用但非关键，D级则正在被AI快速压价。对程序员来说，最扎心的一点是：很多人过去几年最用力打磨的，可能正是今天最容易被AI平均化的部分。先说结论：对程序员来说，沟通力、提问
印刷业新引擎：Codex 驱动的 15 大 AI 实战场景解析
近年来，人工智能的演进速度远超大众预期。就印刷行业而言，业界焦点多集中于 AI 绘图、自动排版及智能设计，然而，AI 在厂务管理、生产调度、设备维保及客户服务等深层领域，同样蕴藏着巨大的应用潜能。尤其是以 Codex 为首的新一代 AI 编程助手，它不仅能撰写代码，更能助力企业迅速构建各类业务工具、自动化流程及行业知识体系。对印刷企业而言，未来的核心竞争力或许不再单纯取决于设备规模，而在于将内部经验与知识数字化的能力。本文立足印刷业现状，详述 AI 编程助手在行业内的典型落地案例。通俗来说：Codex 是
AI PM 入门指南：不懂算法能否胜任？
完全可以。关键在于明确需要掌握的边界，以及无需深究的领域。────────────────────────────「我不懂算法，能胜任 AI 产品经理吗？」这是每位想转型 AI 领域的产品人最先提出的问题。我的回答始终如一：能，但这个问题本身问偏了方向。真正值得探讨的是：「身为 AI 产品经理，算法究竟需要掌握到何种深度？」因为最佳答案并非「懂得越多越好」——若你耗费三个月钻研机器学习，大概率学成后发现，实际工作中仅能用到不到一成。今日这篇文章，我将「算法知识」拆解为五个层级，为你指明哪些是必须精通的、哪
别再收藏AI工具了，掌握这套方法比追100个工具有用
每隔几天就有一个大模型升级，隔周又有一款AI写作工具刷屏，紧接着AI绘图、AI视频、AI办公、AI搜索、AI智能体接连登场。很多人手机里、电脑里、浏览器收藏夹里堆满了各类AI网站，可真到干活的时候，还是不知道该点开哪一个，不知道怎么提问题，更不知道怎么让AI真正帮自己提效。所以，普通人想高效用AI，第一件事不是追新工具，而是先搭建一套"基础使用框架"。工具会变，模型会升级，平台会改名，但真正决定你能不能用好AI的，永远是这三件事：减少阻力、提升品质、长期沉淀。很多人用AI效率低，第一个问题就是舍不得花小钱
AI 实战指南：大模型、知识库与智能体的黄金组合
当前人工智能已不再是虚幻的技术概念，而是深度嵌入工作与生活的实用利器。许多人虽在使用各类 AI 产品，却未真正理解其运行机理。真正能落地并解决实际问题的人工智能体系，其核心仅由三大组件支撑。这三大核心要素分别是大模型、知识库与智能体，三者分工明确、互为补充。缺失任何一环，AI 便只能充当简单的聊天工具，无法实现高效的商业落地。大模型是整套 AI 架构的中央大脑，是所有智能能力的基石。我们所熟知的各类 AI 大模型，经由海量公开数据训练，具备了基础的理解、推理及文字生成能力。它自带通用认知与逻辑思维能力，足
AI正在演变为科研工作的基础条件
对当代科研人员而言，最昂贵的并非每月几十美元的订阅费用，而是信息鸿沟：当同行已运用尖端方法论、数据集和技术工具攻克难题时，你却可能因信息陈旧而误入歧途，甚至意识不到关键信息本身就存在获取壁垒。这种信息鸿沟具体表现在以下几个核心维度：最显而易见的信息鸿沟源于学术出版机制：AI时代科研工具的更新周期极短，研究者极易因信息更新滞后而陷入被动：比资源差距更具决定性的是认知层面的落差：费曼早已阐明，科学研究犹如降雨，唯有前沿学者的思想智慧持续向下传导至学习者，方能培育出新一代研究者