TK播放量停滞200？火柴AI龙虾系统助你轻松破千
许多从事阿里国际站的工厂负责人，希望借助TikTok拓展客户资源，但发布数十条视频后，播放量始终徘徊在200左右，甚至没有收到任何询盘。问题根源并非产品不佳或视频质量差。TikTok的首要关卡在于设备环境是否符合海外用户特征。火柴AI凭借自主研发的真实硬件与AI技术，已协助数十家工厂将播放量从200提升至数千乃至上万。以下为详细操作指南，普通业务员也可轻松上手。一、手机基础配置（90%的用户未正确设置）TikTok风控机制首要判断设备是否符合海外真实用户特征。以下设置必须到位：使用真机设备，安卓或三星S8
让AI更节俭：OpenSquilla的省钱之道
01事情是这样的。我今天刷到一个项目，叫 OpenSquilla。它给自己的定位很直接：别再只想着换更贵的模型了，先想想你每一轮对话里，有多少 token 是被白白烧掉的。（Token-Efficient AI Agent）这个角度我觉得还挺有意思。因为过去一年，大家聊 Agent，基本都在聊三件事。更强的模型。更多的工具。更长的上下文。听起来都对，但问题是，这三件事最后都会指向同一个东西：钱。你让 Agent 多读一点，多想一点，多调几个工具，多跑几轮，账单就开始往上蹿。而 OpenSquilla 想讲
AI赋能全球减灾事业新路径
人工智能正在深刻改变人类的生产与生活方式，这一趋势已成共识。然而，将这一技术置于防灾减灾领域审视其机遇与挑战，则是截然不同的视角。当前，人工智能已从实验阶段步入大规模部署时期，2026年人工智能影响博览会等活动的举办，为引导技术向善发展，使其惠及高风险、低韧性社区提供了重要平台。本文写于2025年7月，当时国际电信联盟在日内瓦召开“人工智能向善”峰会，我在多个分论坛深入研究了生成式、预测式和集成式人工智能在灾害防控与应急响应中的应用前景。随后，我在纽约参加哥伦比亚大学国家防灾准备中心的学术研讨，与青年学者
企业AI财税实战：从认知到落地（第四讲）
本节核心：首先明确企业在AI大模型浪潮中的定位；其次掌握大模型的三大核心优化路径，这将直接决定企业的实施策略。专业界定：大模型通用赋能指的是大语言模型在跨行业共性场景中的标准化应用，范畴涵盖：智能问答、文档解析、内容创作、代码辅助、数据洞察、流程自动化等，无需特定行业知识即可释放价值。通俗解读：无论身处何行，AI皆能胜任某些任务：撰写文案、提炼文档要点、解答疑问、生成报告。这些构成了大模型的【通用技能包】。企业财税系统的通用能力（即插即用）：智能问答 → 用户咨询税务政策，AI即时作答文档理解 → 解析合
人工智能时代的人才需求与培养路径
5月13日，在人才助力国有企业科技创新提质增效对话活动高端对话环节，嘉宾们就“构建‘企业出题、人才答题、联合攻关’的协同创新机制”这一主题进行交流。5月13日，人才助力国有企业科技创新提质增效对话活动在济南举行。来自产业一线、高等院校与科技企业的代表围坐而论，面对“人工智能+”行动纵深推进的现实，一个共识愈发清晰：人工智能不是简单的工具叠加，而是关乎管理范式与组织形态的系统性变革。在这场变革中，人才是核心变量。浪潮集团总工程师肖雪向参会嘉宾抛出一个核心问题：我们究竟需要怎样的人才，才能托举起这场波澜壮阔的
AI时代的大脑升级策略
最近看到一个知名知识类公众号的一组建议，讲怎么防止长期使用 AI 之后，大脑越来越懒。大意是：遇到问题，先自己判断，再问 AI。 写东西时，先自己写，再让 AI 修改。 用 AI 查完信息后，自己复述一遍，或者让 AI 出题考自己。 平时主动制造一点“无聊”，不要一遇到空白就马上求助 AI。这些建议看起来都很对。严格说，它们也确实有道理。问题是：它们大概率不可持续。因为这些办法本质上都在要求人做一件事：在 AI 已经能更快、更省力地给出答案时，主动让自己慢一点、累一点、麻烦一点。这是一种短期负反馈。你先自
七大核心芯片，定义AI性能边界
未来十年的科技竞争，表面看是AI应用的角逐，实则底层是芯片系统的全面比拼。近年来，提到人工智能，许多人首先想到的是英伟达和SK海力士。这不难理解。大模型训练需要大量计算资源，算力芯片和存储芯片是关键需求，而GPU在并行计算方面表现优异，因此英伟达成为本轮AI浪潮中最受关注的企业。但若仅关注GPU，容易对整个芯片产业形成片面认知。因为AI运行并非依赖单一芯片，而是依靠一整套芯片系统协同工作。GPU负责运算、CPU负责调度、HBM负责数据传输、网络芯片负责连接、功率芯片负责供电与能效、MCU负责终端控制，而S
透视 AI 编程的边界与局限
透视 AI 编程的边界与局限尽管当前 AI 编程能力卓越，但其定位更贴近“超级实习生”而非“全能专家”。它在处理标准化任务时游刃有余，但在深层逻辑推演、系统架构构建、代码归属权确认及动态交互等方面，仍存在显著瓶颈。深层推理缺失：AI 虽能生成“看似正确”的代码，却难以应对复杂的边界状况。它不具备人类工程师般的深度因果推导力，极易在算法调优与并发控制中埋下隐蔽隐患。架构设计短板：让其编写单一函数尚可，但若要求其规划高可用、可扩展的微服务架构或进行模块解耦，结果往往流于形式，缺乏对业务演进的深远考量。上下文记
芯记轻量部署包如何重塑你的AI系统
给AI配“工作证”、建“操作日志”、装“全过程监控”。部署芯记轻量包之后，你公司的AI将迎来三大升级：第一项：每个AI都拥有专属“工作证”公司内运行的每个智能体，都具备唯一的数字标识。开发者信息、责任归属、部署时间——全部可追溯。一旦出现问题，相关责任人无处遁形。第二项：AI的每个操作都被“全程记录”何时接收指令、做出何种决策、最终产出什么结果——系统自动存档。当客户质疑“这个推荐依据是什么？”你可以直接调取记录：“看，当时就是这么分析的。”第三项：AI的“绩效评分”随时可查哪些智能体表现稳定、哪些频繁出
若 AI 参加高考：查分致系统瘫痪，两校争抢被拒
假如 AI 参加高考才残第十一篇：AI 查分引发系统崩溃，竟遭双名校疯抢高考各科终结，大局已定，随之而来的是千万学子最揪心的查分时刻。无数考生与家长紧盯着手机与电脑，频繁刷新页面 F5，既满怀期待又忐忑不安，唯恐分数不及预期。那位在考场制造无数乌龙、操作奇葩的 AI 考生，也准时启动专属查分程序，准备查询高考总分。谁也没料到，AI 一经查分，竟直接导致全省高考查分系统瘫痪崩溃。缘由简单：AI 处理器运算量惊人，海量数据瞬间涌入官方服务器，远超其承载极限，致使服务器过载死机。顷刻间，全省考生均无法打开查分页
开源AI Agent新框架Hermes：突破记忆瓶颈，实现Multi-Agent智能协作
深夜时分，一位工程师对着显示器陷入困境。他的AI智能体在第47轮对话中，完全丢失了用户三天前提出的核心诉求。那句冰冷的"抱歉，我已经不记得我们之前讨论的内容了"，如同冷水浇头，让用户的期待瞬间破灭。这并非独特现象。在企业级AI应用场景中，"记忆缺失"已经成为Agent落地的最大障碍。用户渴望的是一位能够记住对话背景、了解历史偏好、持续进化的智能助手，而现实中的AI却形同金鱼——每轮对话都是白纸一张。如何让AI Agent真正具备"记忆能力"？如何让多个Age
AI论文写作去味指南
专家的AI科研指导、建模培训课程、论文写作课程现已开放，欢迎报名参与学习。专家提供代建模与论文服务，也有一对一全程指导。如需学习系统动力学，包括建模、课程、论文、咨询等都可联系专家。专家的系统动力学知识星球已运营一段时间，目前已有380多位成员加入。以下为正文内容相信到2026年，完全依靠自己撰写论文的人已经不多，大家都会不同程度地借助AI来协助完成论文写作。可以说，纯手工写作几乎已成为"传统"写作方式，估计再过几年可能就要申请非遗了。从历史发展来看，人类社会的技术变迁，通常遵循效率提升与成本减少的基本规
算电协同：AI时代的新基础设施命脉
算电协同：AI时代的新基础设施命脉——六大投资主线与20个核心标的深度解析 开篇——算力与电力的深度融合 2025年，中国数据中心全年用电量达到1933亿度。2026年前两个月，这一数字同比飙升46.2%。如果这个增速维持，到2027年底，数据中心用电量将超过四川省全省的年用电量。这不是危言听从，而是正在发生的现实。当OpenAI训练GPT-5消耗的电力足以供一座中型城市运转一整年，当字节跳动在内蒙古的智算中心单园区功耗逼近吉瓦（GW）级别，一个被长期忽视的瓶颈浮出水面——算力的尽头是电力。2026年政府
AI时代的数据陷阱与挑战
AI报表自动生成，分析自动跑，总结自动写。三个月后，老板拍桌子："这数据根本不对！"你去查原因，发现问题不在AI模型，不在算法，甚至不在那个写代码的工程师。问题出在，喂进去的数据本身就是错的。生产经理们正在经历一场集体幻觉。AI的能力确实在快速进化—— 从最初的机器学习，到人工智能，到现在的生成式AI、代理式AI。这种进化，让人产生一种错觉：技术足够强，它就能把烂数据变成好洞察。就像有人相信，买了一台高端搅拌机，就能把烂苹果榨成好果汁。机器学习领域有一句流传了几十年的老话，今天依然有效：G
解读AI上下文：核心概念与应用
AI里的"上下文"（Context）指的是模型在处理当前输入时，赖以理解含义、消除歧义并保持连贯的周边信息与背景环境。它不是模型自身参数中固化的知识，而是在推理时动态提供的"工作记忆"，决定了模型在特定时刻"知道什么"以及"该以何种方式回应"。 📌 上下文的主要形式 1、💬 对话历史：多轮对话中来回的提问与回答，让模型记住"聊到哪儿了"。 2、⚙️ 系统指令：预设的角色、语气和安全规则，例如"你是一名专业的法律顾问"。 3、📝 少样本示例：在问题前给出的几个范例，引导模型模仿格式与逻辑。这就是常说的 上下