AI正在蚕食工程师经验值，但解决方案并非远离它
近期不少开发者陷入一种矛盾心态：AI确实让效率提升了，但自己是否真的在进步却说不准。以前接触新框架，需要啃文档、跑示例、踩坑、排错，好几天后才能逐渐找到感觉。如今问AI，几秒就能得到答案、代码、解析和风险提示，甚至能直接修改项目。速度确实快了。可问题随之而来：如果整个学习过程都被AI代劳，你究竟还能学到什么？这才是AI编程真正的隐患所在。问题不在于它能否替你写几行代码，而在于它可能把你本该积累经验的过程一并剥夺。很多人觉得软件工程师的核心竞争力是"会写代码"。其实不然。代码只是入场券，真正让工程师值钱的是
AI 浪潮下，数据构建核心竞争力：三案揭秘为何高手产出领先十倍
你曾尝试存储各类资料，却越积越焦虑，真正需要时却难以检索。这三个困惑的根源在于同一问题：你将"数据"仍视为 2020 年之前的旧概念。案例一：七岁男童的睡前故事某 AI 创业者育有一子。为增进亲子互动，他偶尔为孩子讲述原创故事。讲述三四个故事后，灵感枯竭。于是他求助于 AI。第一轮：直接输入提示词，结果"连我一半水平都不如。"第二轮：将前几次故事录音转写为文字，积攒四五篇存入笔记，让 AI 模仿——质量显著提升，但表现极不稳定。第三轮：让 AI 从这四篇范文中提炼故事创作的
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
OpenAI破解80年数学难题，人类教育该何去何从
前言：五月，OpenAI宣布推翻了埃尔德什单位距离猜想的关键思想，这是在组合几何领域持续了人类八十年的难题。AI是如何做到的？当它能轻松解决数学问题，人类的学习重点又在哪里？教育思考本文约1789字，阅读需8分钟📖五月，数学圈和科技界同时炸锅。OpenAI称其模型成功推翻了一个困扰离散几何学界近80年的猜想——埃尔德什单位距离猜想，也称埃尔德什第90号问题。该猜想由匈牙利数学大师保罗·埃尔德什于1946年提出：在平面上画n个点，求距离恰好为1的线段的最大数量。起初看似简单，但随着点数增加，问题迅速超出了常
AI时代提问艺术：如何提出高价值问题
关注我，了解更多AI 技术与产品形态讲解想要与我讨论问题公众号发送 "QQ"前阵子，OpenAI 模型推翻了离散几何领域的核心猜想，作为准菲尔兹奖的突破，这项成功也让不少锦恢学数学的朋友非常担心自己的就业前景。Agent 的出现和基础模型能力的提升开始让解决一个数学问题的智商资源看起来越来越不稀缺了，不少学界的大佬都在自己的博客或者视频里表示，提出问题将比解决问题更加重要。openai自己的原文在这里：https://openai.com/zh-Hans-CN/index/model-disproves-
对话式AI深耕者思必驰冲刺IPO，端侧智能迎来爆发
智东西6月3日讯，上周，江苏对话式AI厂商思必驰科创板IPO申请获受理，正式进入上市冲刺阶段。自2007年创立以来，思必驰始终专注于全栈对话式AI及端侧智能技术的自主研发，并致力于智能人机交互产品的设计、开发与销售。随着国内智能终端产业从技术探索迈向规模化应用，公司重启上市进程，已处于商业化落地、技术升级与产业扩张的关键交汇点。根据最新招股说明书，思必驰的财务数据展现出亏损持续收窄、研发投入保持稳定、毛利率维持高位等显著特征。2023年至2025年，思必驰净亏损由1.36亿元缩减至0.80亿元；若剔除股份
AI浪潮下法学教育的转型之路
一、法学教育正站在十字路口 设想这样一个画面： 法学院课堂里，教师在讲台上声情并茂地阐述"表见代理的三项构成要件"。学生瞥了一眼手机里的人工智能——仅用3秒钟就给出了更为详尽、系统的解答，并附加了5个典型判例。 学生抬眼望向教师，目光中流露着这样的疑问： "我为何要坐在这里？" 这并非玩笑，而是2026年法学教育面临的真实困境。 生成式AI横空出世后，法学教育猛然意识到自己陷入了尴尬境地——我们传授的知识，AI都能驾驭；我们考查的内容，AI都能应对；我们引以为豪的知识积累，AI比你丰富一万倍。 于是，法学
Chime携手Invest America启动系列项目，助推美国家庭早期财富增长
金融科技企业Chime与Invest America于昨日在新泽西州泽西市正式开启了Compound Combine系列项目，这是双方合作推出的首个面向社区的金融教育举措，致力于帮助美国家庭理解财富如何随时间逐步累积。 数据显示，目前仅有不到5%的美国儿童拥有投资账户。Compound Combine系列项目通过类似足球联合训练营的互动形式，生动呈现早期投资的重要性。活动现场还提供相关资源与实操体验，以提升公众对特朗普账户的认知与参与热情。特朗普账户是由美国财政部推行、Invest America倡导的新
AI时代的教育与就业·029|持续进化与原地踏步的本质差异
我认识一个做铝合金门窗生意的朋友。他刚入行时，街上已经有七八家竞争对手了。那些老店资历比他深，人脉比他广，客户比他多，他几乎是整条街最晚起步的那个。但你猜结果如何？没过几年，他的分店开了好几家，年收入达到几百万，而那七八家老店，大多数依然不温不火地维持着。我问他，你究竟做对了什么？他说，我没做什么特别的，我只是每天都坚持学习新东西。那七八家老店，一旦发现这个模式能盈利，就停止学习了。然后这辈子就是不断重复。工艺就那么几种，方案就那么几套，一传十、十传百，附近居民都摸透了，最后只能打价格战。而他呢，每隔一段
梅宏院士致青年科研者：善用AI、深耕基础、勇闯无人区
5月30日迎来第十个“全国科技工作者日”。该节日的设立，旨在激励广大科技工作者在建设世界科技强国的征程中砥砺前行。 青年是创新的希望，亦是科技的未来。青年科技工作者如何践行勇攀高峰、敢为人先的创新精神，如何借助AI开展科研，怎样选择专业方向？围绕这些议题，新华网专访了中国科学院院士、北京大学计算机学院教授梅宏。 AI for Science新科研范式下 青年科技工作者如何更好地从事科研？ AI技术蓬勃发展，正深度融入科学研究。“加快探索人工智能驱动的新型科研范式和技术研发模式”已纳入“十五五”规划纲要。在
人工智能发展历程 |并非横空出世:回顾80年演变中的三次"驱动变革"
一、技术飞跃建立在长期积累基础之上二、全球发展呈现分化态势，中国实现多点突破三、八十年历经四个阶段，成长道路波澜起伏（一）悄然播下"智能的火种"（20世纪40—50年代）（二）经历两次"AI低谷"的挑战（20世纪60—80年代）（三）完成"从无到有"的质的跨越（20世纪90年代—21世纪10年代）（四）从"研究室"走向"千家万户"（21世纪20年代至今）四、把握AI发展的核心规律目录Contents今天，我们回顾人工智能（AI）八十年的演进轨迹，分析全球AI格局、四大发展阶段、三次燃料革命以及背后的核心规
ABS3 新指标：解析上市公司 AI 创新成果 (2002-2025)
上市公司人工智能创新产出（2002-2025）领取方式请查看推文结尾数据概述CNPaperData上市公司人工智能创新产出数据，是评估上市企业在 AI 领域技术积淀、知识生成及创新活力的关键微观尺度。伴随人工智能日益成为驱动产业升级、数字经济腾飞及新质生产力构建的核心引擎，上市企业能否持续涌现 AI 相关创新成果，已成为洞察其技术竞争优势、创新潜能及未来增长空间的重要窗口。相比常规创新指标，AI 创新产出能更精准地映射上市企业在算法模型、机器视觉、智能识别等尖端技术方向的研发投入与突破进展，因而对于探究企
普通人用AI没那么难，复盘AI航海心得
奇思妙响 · 2026这周总算把AI航海的结营作业全部交齐了。真的挺意外的，这次复盘——不是说内容有多深奥，而是它把“普通人如何运用AI”这件事拆解得非常细致，细致到让你觉得不亲自上手做做都不好意思。跟完整个流程，最大的感触只有一句话：方向比努力关键，积累比天赋可靠。（这句话是AI自己生成的，它确实越来越懂我了___这是我自己补充的。）这次AI航海的核心架构，是五大AI核心能力——① 思考能力② 积累能力③ 表达能力④ 产品能力⑤ 执行能力五项能力，六次作业，作业与能力一一对应。这五项能力，说实话，我觉得
AI浪潮下年轻人如何建立核心竞争力
写给在校大学生和职场新人AI并没有让学历和专业失去意义，但它正在重塑年轻人的能力排序。核心在于能否界定问题、筛选信息、运用工具、产出成果，并将过往经历转化到实际场景中。近年来，不少年轻人一提到AI，就会下意识地感到焦虑。我的专业还有前景吗？文科生就业是否更加艰难？程序员是否会被取代？我要不要立刻转行、学编程、投身AI领域？这些担忧都很正常。你之所以紧张，不是因为你内心脆弱，而是因为变革确实来得太快。但这篇文章想先把调子定稳：AI不会让所有人突然失去价值，也不会让某条赛道稳赚不赔。它真正带来的改变，是重新定
人工智能时代的技能鸿沟
一、核心矛盾 • 表象分析：AI技术普及带来能力均衡的假象 • 真实情况：能力差异呈爆炸式增长，专家级人员与新手的成果落差从2倍跃升至10倍以上。现实案例：大型科技公司如Meta等裁员数千员工同时高薪聘请顶尖人才，印证了这一趋势。二、能力分化的四个层面 1. 经验驱动的倍增效应： • AI把专业积累转化为效率杠杆 • 核心因素： 行业历练沉淀（10-20年资历）、 挫折经验宝库、产业洞察力。 因此，我们专注于原有专长领域，借助AI技术强化自身并服务客户。2. 语境信息浓度悬殊： 输入品质左右产出水准。&#