仅掌握 AI 应用已滞后！亟需开启人的“价值觉醒” | AI 时代创新领导力课程正式发布
身处 AI 纪元，人与智能的本质差异究竟何在？AI 精于既定框架内的优化，人类却能在不确定性中创造。当效率与规则交由 AI 处理，直觉、想象力、情感及常识，方是人类无法被取代的壁垒。创新诞生于例外，领导力源于破局——这些 AI 难以触及的能力，正是未来人类的价值基石。AI 时代创新领导力班，不止传授 AI 用法，更立足第一性原理，唤醒每个人的价值自觉，重塑 AI 时代的创新领导力！扫码获取一对一咨询左右滑动浏览更多
投资思考：我是如何提前发现存储板块机遇的
这波AI存储领域的核心标的至今已创造出历史级别的涨幅。闪迪累计上涨高达40倍，美光也有10倍的表现。而作为一个几乎没有任何技术背景的我，却在去年底，远早于市场之前挖掘到了这一重大机会，买入了美光，间接持有了SK Hynix（海力士）等存储龙头，并一路坚定持有至今。当时我非常兴奋地向身边的朋友推荐：下面的对话记录，分别在去年11月、今年1月和今年3月持续提醒身边的好友们我对存储板块的看好。回看历史，哪怕是3月才入场，也实现了相当可观的回报。Looking back，我认真记录和总结自己运用了哪些思维方式抓住
AI 时代元思维的核心价值
元思维至关重要，部分技术细节的掌握或许会显得相对次要。举个通俗的例子，不少人让 AI 续写《红楼梦》。那所谓的“续写”究竟指什么？是要续写前八十回之后的故事，还是程高本一百二十回之后的篇章？是想补全那些可能未完成的段落，还是将一百二十回本视为定本，再创作一个后传？追求的是文字风格的相似，还是神韵气质的贴近？或许能生成一段看似古典小说、具备章回体特征、模仿《红楼梦》语气的文字，但它未必懂你真正的需求，因为你自己也尚未明确想要什么，甚至对《红楼梦》本身理解不深。最终生成的内容，很可能只是大众印象、红学常识与古
直播预约|AI能否将20年材料研发压缩至数月？
人工智能能否发现新材料？若回到三十年前，答案几乎是“绝无可能”。上世纪90年代，国内学者曾尝试利用神经网络预测合金性能，但当时算力迟缓如蜗牛，数据零散似沙砾，AI在材料科学领域更像是一个超前的思想构想。然而时至今日，AI不仅能筛选既有材料，更能推演新材料，材料大模型正将“设计—验证”的周期从20年大幅缩短至数月乃至数周；与此同时，AI已不再局限于计算，它开始介入样品制备环节，接管人类经验，实现无人值守、连续8小时的高效作业。这场跨越“不可能”的飞跃，背后蕴含着哪些可复制的方法论？又面临何种挑战？AI fo
AI 浪潮下，必须摒弃的旧思维与新范式
当机器掌握的知识超越人类，你的认知亟需一次战略层面的跃迁一个正在发生的趋势，想必你也深有体会：你已能用 ChatGPT 撰写方案，却总觉方案里"少了点韵味"。你已能用 AI 分析数据，但面对海量结果，却不知该信赖哪一个。你已能借助 Copilot 编写代码，可调试时却完全无法理解它的建议逻辑。——症结并非 AI 能力不足，而是你驾驭 AI 的思维框架，仍停留在上一代人的模式中。本文旨在完成一项任务：系统性地清除那些在 AI 时代已然失效的旧观念，构建几套真正实用的新标尺。首先剖析哪些思维已
AI物理前沿：徐勇教授深度解析
武汉强磁场科学与技术论坛2026年第12期报告人：徐 勇教授，清华大学邀请人：朱增伟教授，华中科技大学时 间：2026年5月14日（周四）15:00地 点：国家脉冲强磁场科学中心B206会议室第一性原理方法为从原子-电子层次理解和预测物质世界提供了理论基础，人工智能（AI）的发展则为物理与材料科学研究带来了新的机遇。报告将围绕第一性原理与AI的交叉前沿，探讨二者融合如何提升电子结构计算与材料设计效率，推动高质量科学数据生成、物理规律挖掘和新材料发现，并展望AI物理研究的未来发展。徐勇徐勇，清华大学物理系长
AI学习革命：揭秘MIT学神的认知外挂秘籍
当人工智能浪潮重塑世界格局之际，一场颠覆性的知识获取变革正在上演。当今时代，人与人之间的核心差异早已不再是大脑储备了多少信息，而在于如何调度、整合并运用这些知识的能力。遗憾的是，多数人仍困于旧有思维定式，仅将ChatGPT、Claude等大语言模型视作“升级版搜索工具”或“代写神器”。而站在智商金字塔尖的精英学习者——如麻省理工（MIT）学术殿堂中的顶尖高手——却已悄然锻造出颠覆性的“AI原生学习体系”。本文将深度解码这套方法论，揭示他们如何借助AI在48小时内攻克一门艰深课程，完成从机械记忆到专家思维的
AI 强大，程序员需掌握核心原理
如果 AI 已经能写 CRUD、补测试、改 Bug、做性能分析，那 .NET 程序员还剩什么价值？这段时间，我越来越强烈地感觉到：真正容易被替代的，不是不会用 AI 的人，而是只停留在框架表层、只能描述需求、不能解释原理的人。因此，AI 越强，程序员越要把价值建立在‘理解原理、做出判断’上。所以在 AI 狂飙的时代，我反而更想劝你向下扎根。这里说的‘向下扎根’，不是回到石器时代自己造轮子，不是手写 ORM、自己实现 GC、自己造 Web 框架。恰恰相反，今天的 .NET 生态已经足够强大：高性能运行时、成
揭秘马斯克的成功法则：从构想到现实的五步策略
任何人都可以学习埃隆·马斯克成功的秘诀，即他独特的管理方法。 特斯拉前总裁乔恩·麦克尼尔在其新书《算法》中提出了马斯克在特斯拉和SpaceX的运作模式，归纳为五个关键步骤。 麦克尼尔指出，马斯克的公司之所以能涌现众多杰出人才，是因为他们拥有极大的自由度来质疑现状和大胆创新，追求超越常规的目标。 我在观看马斯克最近的演讲时，想到了这个概念。他宣布了特斯拉和SpaceX的合作项目，计划建造全球最大的AI芯片工厂。 马斯克强调，这个名为Terafab的项目将超越全球所有现有芯片工厂的产能。这显然不是汽车或航天公