AI 人物志：Peter Steinberger 与 Agent 新范式
近期计划开展一项工作，即每周深入探究一位人工智能领域举足轻重的人物。鉴于 AI 技术日新月异，各类新模型与产品层出不穷。然而，我更渴望知晓这些变革背后的推动者曾有何种经历、做过哪些贡献，以及他们如何洞察 AI 的本质。因此，我打算持续追踪此类人物，并将心得公之于众。我首要研究的对象，名为 Peter Steinberger。选择他的原因在于，若回望 2026 年智能体（Agent）的发展轨迹，他或许是一个无法忽视的关键角色。他并非专注于大模型训练的科学家，也未提出全新的模型架构。到了 2026 年，他广为
AI时代，教育该如何重塑？
我认为传统教育已与现实脱节，孩子们在学校所学的内容，早已跟不上AI时代的步伐，仍停留在十年前甚至更久以前。一个孩子每天在校七八小时，十几年如一日，主要在刷题、遵从规则、参加考试。学校用分数衡量优秀，家长用排名评判成功。可当他们步入社会，世界早已天翻地覆。过去，知识越多，竞争力越强；如今，信息随手可得，图文自动生成，代码由智能体编写。企业真正需要的，不再是背诵标准答案的人，而是能发现问题、调用工具、整合信息并落地成果的人。传统教育擅长让孩子记忆已总结的知识，却极少训练他们应对未知。它能筛选出适应规则的人，却
AI时代单人创业：一人即系统，重塑个体力量
01 AI时代，真正的鸿沟往往不在于能力高低我始终认为：AI不会取代人类，但拒绝使用AI的人终将被时代抛弃。作为研究生导师，这几年我常在课堂和组会上告诫学生：切勿恐惧AI，必须主动学习并接纳它，将其视为伙伴。在智能化飞速更迭的当下，书本知识是基础，但顺势而为的思维才是年轻人突围的关键。当代青年并不缺乏努力与天赋，很多人停滞不前、无法突破，往往不是能力不足，而是眼界受限、思维僵化。总觉得“单打独斗难成事”或“资源不够不敢试”，早早自我设限，从而错过了时代赋予的机遇。02 一本书的启发：必须让学生尽早接触读到
企业家必备的三大 AI 认知
部署了 AI 客服，响应速度提升——这属于工具层面的应用。系统思维意指：当客户反馈“商品损坏”时，系统能自动识别型号、核查库存、判定退换策略、向仓库下发工单并同步更新客户档案，全程无需人工干预。ERP 的核心绝非单纯的记账工具，而是企业的神经中枢。其真正价值不在于软件本身，而在于其所支撑的管理闭环。“我在这行深耕二十年，深知该如何行事。”此类论断在当下愈发充满风险。原材料价格一日一变，消费者偏好三月一换，竞争对手甚至可能来自你未曾设想的跨界领域。数据驱动决策并非摒弃经验，而是利用数据去验证经验。“我觉得应
广西探索：以系统思维推动AI与制造深度融合
当下，AI与制造业的深度融合已成为催生新质生产力、驱动新型工业化的关键引擎，先发区域依托人才、科技及资金等核心资源占据优势，而落后地区怎样打破要素桎梏、实现弯道超车，则是区域工业高质量发展的核心课题。广西依托自身产业根基与地理优势，运用系统思维打造差异化发展路线，为后发区域探索“AI+制造”融合路径，提供了一套具备参考价值的落地方案。摒弃全链条追赶的思维定式，通过错位竞争来弥补要素短板。针对研发实力欠缺、资源聚集力薄弱的现状，广西拒绝与先发区域进行同质化竞争，确立了“北上广研发+广西集成+东盟应用”的发展
AI时代：掌握资本与系统思维的最后机会
近半年，随着AI技术演进与智能体普及，算力需求持续飙升。许多人开始探索获取算力的多种方式——开源模型、本地推理、桌边一台设备，无需授权即可运行高效模型，这类案例在各类文章中屡见不鲜。但现实是，若预算有限，本地推理的能力存在明确上限。在硬件成本攀升、模型规模膨胀的当下，上万元投入可能仅换来最基础的算力体验。当AI成为战略资源，普通人将站在新秩序的哪一边？要理解此刻的特殊性，别再把它当作技术变革，而应视作权力重构。过去我们谈论AI，常把它看作一种产品。订阅服务，打开网页，提问，等待回复。体验优劣取决于模型性能
AI落地三重境界：找真问题、消不确定性、破系统瓶颈
第一篇：“帮助企业找到价值200万的问题，然后用AI改变软件，用软件来解决这个问题，从而帮助企业获得更大的收益。”【小师妹解读】AI到底能为企业做什么？很多人的第一反应是写文章、画图。但这远远不够。真正的AI落地，不是停留在浅层的工具层面，而是直接切入业务核心。在香格里拉酒店里，10家企业的七八十位高管热气腾腾地干了一整天。大家在做什么？在找那个“价值200万”的真问题。很多时候，企业不是缺少技术，而是缺少发现高价值问题的眼睛。与其把精力花在类似“小龙虾”这样只能算半成品或弯路的工具上，不如让AI真正变成
学AI，是为了活得更轻松
最近最深的体会是：学AI不是为了多牛，而是终于能从那些重复、低效、硬撑的事务中抽身。过去很多事，我只能靠经验堆、靠时间熬。现在才明白，真正关键的不是‘会用某个工具’，而是开始重新梳理自己的工作逻辑：哪些任务能交由工具先行处理，哪些必须由人决策，哪些能力值得持续打磨，哪些旧习惯其实正在拖垮自己。我越来越觉得，AI对人的改变，第一步不是取代谁，而是让普通人第一次意识到：原来自己也能搭建一套系统。不一定要一步登天，先从减轻每日重复的负担开始，把思路理得更清晰，让行动更迅捷。慢慢来，但方向确实在悄然转变。最近我边
智能时代知识教育与人才选拔体系深度变革
人工智能时代整体知识架构与人才筛选机制全域升级改革方案一、时代总判断：分科体制已成为制约新时代发展的结构性障碍人类文明的演进历程，本质是知识架构、教育形态、人才选拔机制同步匹配生产力的演进历程。农耕社会对应整体性人文治理知识体系与科举选拔机制，工业社会对应分科碎片化知识体系与西方标准化考核机制。眼下，人工智能已能全面替代标准化、流程化、碎片化的人类劳动与脑力工作，工业时代遗留的整套教育与人才体系已全面滞后、全面失效，且形成严峻的社会发展制约。当前社会最大的结构性发展障碍，并非技术欠缺、人才匮乏，而是旧知识
AI时代提升能力的必读书籍
我认为，在AI时代，拉开人与人差距的关键不在于工具使用的多少，而在于底层能力的强弱。正如马斯克所言，‘美感’是当下AI时代的决胜关键，而这需要长期的积累。工具在不断更新迭代，今天的流行方法几个月后可能就会过时。然而，判断力、系统思维、反馈意识、媒介素养以及反脆弱能力，这些特质永远不会过时。尽管这份书单表面上并非‘AI技术类’书籍，但它们实际上更像是构建AI时代能力的基石。与其说这是一份AI技术书单，不如说它是一份AI时代人类必备的能力书单。《人有人的用处》探讨的是控制论。放在今天，它警示我们：无论AI多么
像打磨AI一样打磨自己
烨哥聊商业今年开年以来我一直在同步研习AI领域的知识与中医的框架体系。在这一过程中，我对学习这件事产生了一个新的领悟：很多人以为学习就是往脑子里塞知识，实际上，学习是在打造一套能够预判、能够修正、能够举一反三的系统。你以为自己是在学习，但很多时候，你仅仅是往大脑里堆砌素材。这话听着可能不太舒服，但你可以回想一下：不少人学AI，囤积一大堆提示词模板；学中医，圈出一堆阴阳五行、藏象经络的笔记；学商业，截图保存一堆案例。结果呢？真碰到问题，还是做不出判断，还是不知道从哪下手，最后只能感慨：这事真复杂。这恰好说明
AI 助力新高考：跨学科解题能力培养指南
作为“AI 赋能学习”系列的第十篇章，今日我们不再局限于单一学科的技巧探讨，而是聚焦于决定孩子未来升学与职业发展的核心基石——跨学科解决问题的能力。近年来，许多家长普遍感到新高考的试题愈发难以捉摸。昔日的数学题往往仅涉及公式运算，物理题多有标准的受力分析。然而当下的试卷中，数学题或许考察“二十四节气”里的日影变迁，物理题可能融入“高铁大国工匠”的机械原理，生物题甚至结合了最新的环保生态数据。这种“无情境不入题”的态势，给习惯于按部就班、死记硬背的学子带来了巨大的不确定感。不少孩子平日单科成绩优异，可一旦遭
AI原生人才如何炼成？腾讯专家深度分享
"智见未来·AI产业技术前沿大讲堂"是重庆人工智能学院打造的产教融合品牌活动，持续邀请产业一线专家分享实战经验，帮助学子明确成长方向。❖6月14日下午，重庆人工智能学院第三期"智见未来・AI产业技术前沿大讲堂"在B6-101报告厅举行。本期特邀腾讯算法架构工程师周耀担任主讲，学院人才培养部副部长孙开伟主持。聘任产业导师 推进产教融合周耀任职于腾讯微信事业群，专注推荐系统架构与AI应用研发，入职四年即晋升至T11职级。在校期间，他曾斩获IJCAI-2017冠军、IJCAI-2018亚军。为强化校企协同，助力
AI浪潮下,人类不可替代的价值在哪里?
✦ ✦ ✦书籍作者介绍今日要推荐的这本著作出自清华大学刘嘉教授之手，他是人工智能领域的权威专家。作为清华大学基础科学讲席教授、北京智源人工智能研究院首席科学家，刘教授专注于人工智能的认知神经基础及视觉智能研究。前不久，刘教授在网络平台提出了一个颇具冲击力的看法：如今考取北大清华的意义已大不如前。原因在于，他判断在AI时代，一个大模型所能赋予的知识与能力，已远超传统名校教育。此观点虽引发广泛讨论，却折射出他对AI发展走向的深层思考。《通用人工智能》这部著作凝聚了刘嘉教授十余年对人工智能的探索与思考。书中不仅
AI时代最稀缺的能力：指挥AI而非使用AI
今天在开发 data agent 的过程中，有同事提出了一个很现实的问题：面对 900 个指标，已经有些力不从心了。 这句话让我深有同感。 过去我们常说，一个人能力强，是因为他能处理很多事情。但现在越来越明显：真正难的已经不是单点处理事务，而是在复杂系统里，懂得如何拆解问题、如何调度 AI、如何验证结果、如何持续优化。 换句话说，AI 时代最重要的能力，可能不是“会不会用 AI”，而是“能不能明智地指挥 AI”。 一、900 个指标背后，不只是数据问题 900 个指标摆在面前，表面看是数据治理问题，实际上