AI冲击的真相：35岁不是原罪，不懂用AI才是
朋友圈又刷到「35岁危机」了。配图往往是人山人海的简历，文案写：AI来了，中年人先走。这话听着狠，细想却像把一堆账算错了科目。真正被重新估值的，往往不是身份证上的数字，而是你能不能把多年积累接到 AI 的生产流程里。年龄只是表象。能不能驾驭 AI，才是分水岭。有一股流行叙事很顺口：公司要降本，AI 能干活，贵的、老的先砍。现实更拧巴。斯坦福数字经济实验室那份被广泛引用的 AI 经济指标里，样本覆盖上万家企业、数百个职业、数百万工人。就业下滑最明显的，并不是「35岁危机」那一拨，而是 22—25 岁、刚起步
财务人:你对AI的认知未必都正确
部分财务从业者在认识AI时,常陷入两个典型误区👇👇1误区一:AI胜任不了财务的精细工作。认为AI只会写文案、闲聊,无法处理做账、报税、审阅合同等业务。两年前这一看法或许成立。然而当下,AI已能自动识别发票、核对流水、生成科目余额表分析,甚至初步审查合同里的财税条款。原因并非AI"精通"财务,而是它在规则清晰、数据繁多、重复性强的任务上,效率远超人工。👉财务日常中,许多重复性任务正是如此。2误区二:AI撼动不了资深财务。觉得AI只会取代基础岗位,自己深耕八九年、十年,经验深厚,AI无从下手。然而现实是,经验
极觅科技早报：09/04 周末整理企业隐形经验，让AI更普惠
一、今日主线周末是沉淀价值的好时机：梳理企业核心依赖经验的任务。人民日报指出，AI应更公平地惠及大众；对企业而言，普惠并非要求全员掌握复杂指令，而是通过清晰流程赋能更多人完成任务。资讯 01｜AI普惠首先是降低门槛据人民日报8月17日报道，中国正致力深化AI在日常与学习生活中的应用，主张让技术红利更广泛、公平地造福大众。【为什么重要】企业常因经验断层导致效率流失：新人无从下手、老员工无暇传授、文档杂乱无章。唯有整理好经验，AI方能发挥实效。【极觅科技观点】极觅科技建议周末花30分钟梳理工作流：明确准备事项
我打造的不是AI产品,而是把田间智慧植入AI的神经网络
元枢山人 · 算法与天道嗨，我是山人。前两天，AI把我逗乐了。我让它生成一个用户画像，它输出得极快，排版规整，第一眼完全看不出问题。但仔细一瞧，它遗漏了一个关键字段。后来我恍然大悟——AI没问题，是我没把"规则"告诉它。他说：营销关乎的是价值观，不是产品参数。耐克从不强调气垫比锐步强，它歌颂伟大的运动员。苹果售出的不是机器本身，是"坚信热血者能改造世界"。真正触动灵魂的，永远不是数据，是信仰。很多人以为我在做AI工具。其实不是。我专注一件事：将田间地头的经验，注入AI的神经网络。近两年，我在县域经济里趟过
AI时代：读书的真正意义究竟为何？
AI时代：读书的真正意义究竟为何？ 今日大扫除时，发现床头堆着几本旧书，平日里睡前总爱翻阅静心。然而随着AI的问世，我许久未曾触碰它们。难道是书没用了？非也，实乃AI太过强悍。相较于与AI对话的高效，阅读显然慢了许多。这确实是个棘手的现实难题，谁又能抗拒效率的提升呢？一、关于经验知识 书籍是汲取过往智慧的绝佳途径，但这并非一成不变。书本内容的真伪，往往需要我们去甄别，这是其不确定性所在。若书中内容过于严谨枯燥，销量通常惨淡；真正畅销的，往往是迎合当时思维模式的语言与行为。这便引出了时代背景的思考。往昔读书
AI若能教人做总经理，这世间便无贫穷之人 ~AI仅是辅助角色，无法替代你的决断
本文原创：陈旭 ；网名：屠龙有术文章标题与链接：《我击败了"国运级"电脑大模型deepseek !屠龙有术（陈旭）击败了电脑AI大模型deepseek !！~~》张四：龙哥，孙宇晨那件事，我已请AI做过分析。前提是你得懂得如何运用AI，懂得如何发问，如何对AI提出要求，发现偏差时要敢于质疑。换了别人用AI，未必能得出相同的结论。屠龙有术：是吗？既然你如此精通AI，那我请教一个难题——你用你那套"会提问"的本事，去问AI该如何做总经理。然后你明天就照着AI的说法，去履职总经理岗位。张四：……你这番话是何意？
桌面Agent破局,Violoop拿下亿元级融资
让AI在真实工作场景里学会读懂一个人。一台可接入现有电脑的桌面Agent，正在把"持续自我迭代"从实验室课题转化为普通人触手可及的产品。近日，Violoop正式完成亿元级天使轮与Pre-A轮融资。本轮由联想创投、中金保时捷、蓝驰创投、元生资本、启赋资本及清科控股共同参投，向阳资本担任长期独家财务顾问。目前，Violoop已收获全球约1.2万人的订金预订，产品计划于9月正式上线。相比亿元融资本身，更值得关注的是Violoop与全球PC巨头联想之间正在形成的深度产业协同关系。过去三年间，AI行业始终在回答同一
AI浪潮来袭，中年女性最宝贵的资本，年轻人未必拥有
白天上班，做海外短剧。下班以后，我又陆续做了三个账号。三个。每次想到这个数字，我自己都有点恍惚。因为放在以前，做一个账号就已经够折腾了。要找选题，要写文案，要拍摄，要剪辑，要做封面，还要研究数据。光是想一遍，都累。但现在有了AI，很多原本需要不同人配合完成的工作，一个人也能慢慢跑起来。写选题的时候，我可以让AI帮我发散角度。做内容的时候，我可以让AI帮我整理素材、拆解结构、检查逻辑。碰到不熟悉的软件，我也不用先买一整套课程。从不会，到能上手做出一个能用的东西，中间的距离已经被压得很短了。我当然没有一夜之间
才聚诚邀AI课程全职及兼职讲师加盟,待遇优厚可面谈
现同步面向社会招募全职与兼职两类讲师岗位，求职者可根据自身职业发展方向自由挑选，公司将提供全面的协作保障与广阔的职业晋升空间。1. 承担人工智能方向课程的教学实施工作，覆盖AI领域概览、数据标注实务、模型训练入门、人机交互改进及考点深度解析等关键模块；2. 负责为学员提供课堂疑问解答、动手实操辅导，实时跟踪学习成效，协助攻克学习瓶颈；3. 协同公司推进教学资源迭代、课程内容升级以及学员考核辅导等配套事务。●全职讲师附加任务：编制契合学员特点的教学方案，改进教学策略，全面把控教学实施各环节；投身课程开发与教
用好AI只需十二步
用好AI只需十二步前几天刷到数字生命卡兹克的一篇推文，标题是《从0开始，12步学会用好AI》。全文写得相当朴素，留言区汇聚了七百多条讨论，其中几条见解比正文还要耐人寻味。获赞最多的那条评论提到，学AI最大的阻碍，既不是技术门槛，也不是资金问题，更不是网络条件，而是绝大多数人始终认为，掌握一项新技能离不开他人手把手地带。正因如此，AI走到今天，最暴利的生意依旧是卖课。这条评论可以说一针见血。不少人说想学AI，脑海里浮现的还是课堂那一套。先找教程，先下单买书，先把底层逻辑理顺，再考虑实操。准备工作堆得满满当当
AI可代执行，判断难替代
近几年来，越来越多企业高管和行业精英开始尝试'单人公司'模式。有人认为这意味着：独自完成内容创作、销售、交付和运营，同时掌握十几款AI应用，让自己充当一个小型团队。我并不完全认同这种看法。真正的单人公司并非24小时连轴运转，也不是把所有决策都交给AI处理。它的核心理念在于：将可重复的执行环节委托给AI，而将核心判断保留在自身。本人是周锦弘，'锦弘经验成课'主理人，长期深耕于专家经验萃取、AI辅助课程开发、企业内训师培养与知识资产化等领域。AI能够协助你搜集信息、归纳会议要点、撰写初稿、审校文本，甚至将录音
智能制造来袭,为何先感到不安的并非年轻人?
我最近把几条制造业新闻放在一起看，会觉得有点矛盾。一边是机器越来越多。2026年上半年，我国工业机器人产量同比增长28%；规模以上制造业企业中，人工智能技术的应用普及率已经超过30%。另一边，工厂并没有停止招人。7月的一场制造业专场招聘，8500家用人单位拿出了13.6万人次的岗位需求。如果机器进厂就等于人被替代，为什么招聘还在继续？我想，变化没有这么整齐。工厂不是简单地从“要人”变成“不要人”，而是在重新给人的价值定价。有些工作交给了机器，有些岗位正在增加，还有一些过去很吃香的经验，忽然没那么值钱了。人
AI时代，知识IP的决胜点是什么？
AI时代，知识IP的决胜点是什么？我觉得在于培养判断力。因为AI最擅长执行，却不擅长判断。有人或许不信，觉得AI有全球数据和算力，判断力肯定也超人类。其实不然，判断力和聪明是两回事。聪明是算力，判断力是选择。AI能给你一万个答案，但选哪个、为何选、选后怎么做，它不知道。我有个做疗愈的学员，让她用AI写回复。AI写得比她温柔、周全、有耐心。她发出去，用户回了一句：你根本不懂我。为什么？因为AI没失恋过，没半夜哭过，没被人从背后捅过刀子。它咽过一万本书，却没咽过一根刺。它知道所有道理，却没痛过。我还有个朋友最
AI效率提升——技能篇：让你的经验沉淀为AI可调用的资产
他的学习能力不错，交给他的事务，通常很快就能拿到反馈。然而合作几轮之后，你会察觉到一个现象：事情推进得很快，但类似的问题却总在反复出现。症结并不在于他能力欠缺，也不在于他不够用心。而是他还没熟悉你的工作风格、评判尺度，以及团队中默契遵循的行事逻辑。每布置一项任务，你都得再讲一遍：先做什么、再做什么；什么情形需要核实；成果要按什么样式输出。如果把这名实习生替换为 AI，我们当下所处的境况其实大同小异。AI 已经能够撰写文案、处理数据、编辑文档、绘制图像。但每回面对同类任务时，我们依然在一遍遍输入雷同的提示词
AI构建企业SOP的高效流程
企业缺失的往往不是人才，而是将人才经验转化为团队可复制的流程。许多公司面临这样的困境：资深员工休假导致业务停滞；新人入职后频繁询问操作细节；同一任务由不同人员执行，产出质量参差不齐。大家深知问题所在，却难以将经验固化为实用的SOP。AI技术的介入，彻底改变了SOP的构建模式。过去，流程梳理依赖开会记录、文档整理和专家反复修改。如今，AI能参与访谈、提炼要点、搭建架构、生成初稿、设计清单，并依据执行反馈持续优化。需注意：AI并非“一键生成文档”的魔法棒。其核心价值在于协助企业将隐性经验显性化，将模糊的操作转