AI浪潮下，DFT学习是否过时？7.8直播揭秘
机器学习势能否替代第一性原理计算？为何实验研究愈发依赖数值模拟？近几年，人工智能正迅猛重塑材料科学的研究范式。涌现出机器学习势、高通量筛选、大模型等新兴技术，促使众多研究者反思：🤔 面对AI冲击，DFT依然有必要掌握吗？机器学习势会取代VASP的地位吗？从事实验研究是否仍需涉猎计算模拟？零基础的初学者还能切入材料计算领域吗？本次直播将聚焦上述疑问进行深度解读，协助大家构建AI背景下材料计算的全局视野。▲ 扫码锁定直播名额核心看点① AI时代，材料科研经历了哪些变革？从传统DFT演进至高通量计算与机器学习势
AI代笔作业：分数上升18%，高考却下降18%
AI时代·14坛·第十三天用AI写作业，分数涨了18%，高考跌了18%（一）第一性原理——回到那个不可省略的起点。把这个追问落到最切身的地方：教育的不可省略，是什么？经济政策研究中心（CEPR）对中国中部某县26811名中学生追踪了两年半。结果：用AI写作业6个月后，作业成绩平均提高18%；但闭卷月考成绩下跌20%。两年后，高考成绩下降18%，中考成绩下降24%①。作业得分涨18%，高考跌18%——这个对称不是巧合。而且81%属于"作业外包型"——把AI当代写工具，完全绕过了产生学习效果所
AI时代，教育的根基是什么？
AI教育热得发烫，但真正的核心究竟在哪？不少人以为，就是教孩子用AI工具、背提示词、紧跟最新技术。机构这么教，家长这么报，孩子这么学。可一旦Agent登场，调用工具的逻辑彻底颠覆——昨天刚学会的技巧，今天就成废纸。所有人都在追赶一个永远跑不动的靶子，越追，离本质越远。这不是努力不足，而是方向一开始就偏了。第一个致命误区，是把AI教育等同于工具操作。工具迭代的速度，远超任何课程体系的更新节奏。今年教Midjourney的提示词写法，明年模型已原生支持多模态理解；今年练复杂Prompt，明年Agent自动拆解
多Agent协作的核心逻辑：构建AI组织而非模拟人脑
大多数人对多Agent的理解，停留在“同时运行多个AI处理任务”的层面。这只是最表面的认知。多Agent真正要解决的，并非“人手不足”的表象问题，而是更根本的系统性挑战：Agent的认知容量存在天然边界，而实际任务的状态空间却是无限开放的；单个Agent的注意力范围、上下文容量、执行流程，无法同时容纳复杂系统中多角色、多状态、多因果链条的并发处理。单Agent犹如被禁锢在玻璃容器中的思维体。它具备推理能力、语言能力和短期记忆，但其“感知器官”和“行动器官”都被压缩在有限的上下文窗口内。任务越复杂，就越容易
AI 时代领导力新课上线：仅学工具已过时，亟需人类价值觉醒
身处 AI 纪元，人与智能的核心差异究竟何在？AI 精于既定范畴内的优化，人类却能在未知变数中开创。当效率与规范交由 AI 掌控，直觉、构想、情感及常识，方是人類无法被取代的坚固壁垒。创新诞生于特例，领导力的关键在于打破僵局——这些 AI 难以触碰的能力，正是未来人类价值的核心坐标。AI 时代创新领导力课程，不仅传授 AI 应用技巧，更立足第一性原理，唤醒个体的价值意识，重构 AI 背景下的创新领导力！9 月正式启航！扫码获取一对一咨询左右滑动浏览更多内容点击下方名片关注我们要点不错过最后再次提醒，切勿遗
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，
第一性原理与可解释AI协同设计HER/ORR催化剂
将第一性原理计算与机器学习融合的策略已取得显著成就，为快速精确预测化学物理性质及虚拟设计材料奠定了基础。然而，这类技术常被视作“黑箱”，侧重于追求高精度却忽视模型得出预测结果的具体逻辑。引入机器学习的可解释性不仅能改善这一现状，还能挖掘材料化学与物理学的新见解。因此，下一代模型必须通过嵌入可解释人工智能（XAI）工具来确保可解释性。特别是机器学习辅助的材料发现与设计，能从XAI中获益匪浅。开启解释机制能增强方法的影响力，不仅给出候选材料列表，还能阐明材料为何优于他者。基于此，本文以产氢和发电用的非均相催化
AI对人类思维的危害远超想象：大脑正在被悄悄"蚕食"
桥水基金创始人瑞·达利欧最近在社交平台发布了一段视频，深入探讨人类与AI的相处之道。他强调：AI与人类应当建立协作关系，而非遇到问题就向AI寻求标准答案并照单全收。未来的理想模式是优秀人才与优秀AI共同携手编程专家，构建决策系统。因为依靠人脑反复权衡再做出最优决策的传统方式已经落伍。你需要一位AI伙伴，才能有效完成这些工作。那么，若过度依赖AI，我们的思维会产生怎样的变化？最新研究给出了令人警觉的结论。仅需10分钟，AI就能让你的大脑开始"偷懒"卡内基梅隆大学、麻省理工学院、牛津大学和加州大学洛杉矶分校的
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