AI没变好，只因你搞反了步骤
许多人接触AI的起点就错了。只需排版，尚可。但若让AI代劳选题判断，性质便变了。特斯拉Model Y的一体化压铸便是一例。传统车身底部需众多零件冲压、焊接与组装，而特斯拉通过巨型压铸将约70个零件缩减为1个。此案例的意义不在于技术本身，而在于提问的方式——多数人的本能是“如何优化现有流程”，马斯克的反应却是“这件事真的非做不可吗”。先质疑，而非先优化。AI的运用遵循同样逻辑。许多人刚接触便追问如何提升写作效率、如何批量产出内容，却忽略了先思考：这篇文章真的有必要写吗？这个产品真的有人需要吗？这个流程能否直
扎根乡土的中外政党交流
新华社石家庄5月9日电 扎根乡土的中外政党交流 新华社记者曹嘉玥、邹尚伯 由中共中央对外联络部和中共河北省委共同主办的“人民至上——政党的使命和担当”中外政党专题对话日前在河北行唐举行。来自20多个国家的政党、议会、政府等单位约180名代表齐聚一堂，围绕政党为民初心展开交流，聚焦发展治理探讨良策。 5月8日，由中共中央对外联络部和中共河北省委共同主办的“人民至上——政党的使命和担当”中外政党专题对话在河北行唐举行。新华社记者 朱旭东 摄 一位返乡大学生分享了行唐枣树的兴衰变迁。 坐落在山区的行唐以大枣闻名
AI浪潮下的新贵职业
各位好，我是Y酱前文提到众多AI巨头正在大规模缩减人员然而鲜为人知的是，硅谷已率先涌现出一批全新AI职位，主角不再是纯技术人员01、黄仁勋的100:1计划5月4日，Jensen Huang在米尔肯研究所公布了一组数据英伟达现有7.5万名员工，未来将管理750万个AI智能体人机比例达到1:100，每位员工需管控100个AI智能体这750万个智能体由谁负责管理？AI智能体管理员，这一2024年前尚不存在的职位，现已成为科技企业最紧缺的岗位之一Beam.ai内部数据表明，IT背景者担任此职效率反而较低，而具备服
初探AI视频制作：挑战与心得分享
用时不到两周，我完成了人生中的第一部AI短视频，实践后才深刻体会到，这项工作远比想象中要复杂。工具推荐在此分享一些我使用的工具：撰写剧本初期，我使用了智谱清言和豆包，目前市面上的语言模型众多，感觉它们的功能大同小异。图像生成方面，我选择了midjourney和comfyui。前者在我看来是目前生成概念图的佼佼者，其画面和光影效果尤为出色；后者在图像融合方面表现卓越，无论是工作流还是画布操作，都能较好地实现预期效果，尽管需要频繁进行“抽卡”。在人物和场景资源图的生成上还算顺利，但最耗时的是分镜图的制作。最初
玩家实测：游戏交易平台手续费大揭秘
5 月 7 日，高德地图上线百校路况功能，借助 VLM 大模型技术，将城市道路的实时拥堵监测服务扩展至全国百余所高校校园内部。过去仅限于城市主干道的交通状况显示（红、黄、绿灯），如今已覆盖校园内的关键区域：校门出入口、宿舍区高峰时段路段、食堂周边用餐时段车流、教学楼路口课间人流，以及校园主干道，均可实时查看通行状况。该功能还针对校园内常见的拥堵情景进行了优化。在遭遇恶劣天气（如暴雨、大雪）或大型活动（如校庆、迎新、运动会）导致人流密集时，系统将主动发送拥堵提示，并提供绕行建议。例如，当校门口排队过长时，系
AI智能记忆：赋能烟草制造升级与知识传承
1.缺陷视觉识别与智能剔除现代化的卷烟生产线部署了众多视觉检测装置，这些“智能眼”不间断地监视生产过程，精准识别并剔除任何不合格产品。视觉检测系统能在极短时间内完成单支烟的图像采集、特征提取及缺陷分类，涵盖变形、破损、污渍、划痕、印刷错误等多种问题。然而，传统的视觉检测仅执行“发现即剔除”的功能，其产生的缺陷数据未能充分用于过程优化和根本原因分析——质量部门了解“不合格品数量”，却不清楚“产生原因”，更无法指导设备部门“如何进行预防”。2.知识图谱赋能工艺参数精准关联引入Agent记忆系统后，缺陷数据的价
智能报关，快人一步
为报关企业节省开支提升效率，每票仅需2元！深知报关行业的难处！日日处理海量报关单据，手工输入效率低且差错多？雇佣报关员费用高，招聘不易、留住更难？想引入系统提升效率，又怕价格昂贵、功能鸡肋？别担心！AI智能制单系统登场——专为报关行与货代企业定制开发！✅AI识别又快又准采用先进AI识别技术，自动抓取发票、装箱单、合同等单证核心数据，识别精度极高，省去手工填写的麻烦和失误！✅20年报关领域积淀专注报关信息化二十载，我们深谙报关业务真实需求，功能设置精准对症，界面友好轻松掌握。✅费用锐减一半以上每票操作费最低
AI来袭，经验是否依然靠谱？
1仿佛一夜间，AI已融入日常。其飞速的迭代与革新令我们惊叹，但也迫使我们思考如何与之共存，免于被这股时代洪流淘汰。这种变化常令我们感到：不安。正如硬件遵循摩尔定律迭代，经验如今也步入类摩尔定律时期。更新换代愈发神速。过去那种靠资历和工龄积累的“老中医”模式已无立足之地，获取新知变得迅速且便捷。然而，经验一旦形成，反而愈发脆弱、片面且容易被推翻。那么，经验是否依然值得信赖？2旧经验
AI协作闭环实战速记
🚀 从 55 分到闭环：AI 协作实战速览核心要点：在 AI 工具刚起步的阶段，真正拖慢进度的往往不是功能本身，而是兼容性问题。与其花时间和工具周旋，不如把精力投入到能带来产出的工作上。避坑指南：三段实战教训（问题/根因/解决）坑一：Chrome 调试端口失效。Chrome 会发现默认用户目录里已经有运行实例，于是忽略调试参数。处理办法：务必补上 --user-data-dir，并把它指向一个全新的空目录。坑二：AI 平台连接失败。AI 工具生态的兼容边界叠加（1+1=0），让平台无法正确识别本地服务。投
三条“超级AI”路径：未来三年架构如何演进
近日，业界将AlphaGo和AlphaZero并称为“之父”之一的原谷歌DeepMind研究员David Silver，凭借其新公司Ineffable Intelligence以51亿美元估值完成11亿美元融资的消息引发广泛讨论。David Silver被视为现代人工智能、尤其是强化学习领域的核心人物。他曾担任Google DeepMind首席研究科学家与强化学习研究组负责人，长期在公司深耕12年。其不仅主导了2016年战胜李世乭的AlphaGo，还为后续自我对弈并超越人类水平的AlphaZero与MuZ
把握AI浪潮，七零后不再掉队
是否还记得90年代不敢下海经商、00年代错过电商崛起、10年代忽视短视频发展的懊悔？当初摆地摊卖衣服的老王如今已是千万富翁，而那些迟疑的人们还在用老式手机观看别人的短视频。这一次的AI革命，我们七零后绝对不能再次落伍！历史教训血泪史1998年商品房改革：当初认为“单位分房就足够了”的人，如今面对高房价只能捶胸顿足。2003年淘宝开店：曾经讥笑“网上卖东西是骗局”的批发商，如今仓库里堆满了积压的货物。2018年短视频带货：觉得“拍视频很丢人”的商场销售员，退休金还不如儿媳一场直播赚得多。AI时代三大金矿智能
AI时代：别把智能助手仅当工具
你是否曾思考过一个问题——频繁更换AI工具，你真的能跟上它的步伐吗？因此，我想直言不讳地说一句：在AI时代，将AI仅仅视为工具来使用，是最不明智的做法。许多人误以为，将AI培养成自己的“第二大脑”，就是多与它交流、多让它撰写内容。事实并非如此。真正意义上的“第二大脑”，并非在于你教会了AI什么，而在于AI如何帮助你自身实现成长。本文将为你详细解析我这三个月来的核心方法论。按照以下逻辑展开：为何要进行训练 → 训练的益处（结合具体场景）→ 如何进行训练（结合具体场景）→ 最终你能收获什么。我必须坦诚地说：你
把部门经验装进内部AI商店，一键复用全公司
一个销售团队琢磨出来的客户跟进话术，为何只能被放在他们自己手里的飞书文档里？还有一份法务审合同的检查清单，为什么每次来新人都得从头讲一遍——讲完不一定就能真正用起来？你们公司今年遇到过多少次类似情况？AI工具上线一年后，不少公司的真实状态是：有人在用，有人还不知道怎么用；有人用了，却也不清楚是否用得正确。于是各部门各自摸索，把更好的做法藏在个人电脑里。等下个月那个人离职，积累也就跟着消失。这并不主要是AI的问题，而是经验无法在组织内部顺畅流通。我们要做的，是从源头改变这一点：把某个部门已经打通的成熟工作流
AI时代生存指南：机遇与挑战并存
一、智能助手登场：是帮手还是职业威胁 当AI助手全天候运转在你身旁，不知疲倦地工作，你是否感到焦虑？别担心，它只是在重塑我们的工作模式。二、青年勿困惑：人生旷野不在盲目追随中 无需艳羡他人的'远方'，你的踏实与坚持，便是属于自己的独特风景。三、领域老将：经验大师难以被智能替代 智能工具或许能复刻操作流程，却无法取代你的洞察力、视野和决策力。四、2026热门新赛道：把握趋势事半功倍 人工智能、绿色经济、低空航天……这些机遇，你是否已做好准备？五、智能时代制胜法则：稳固职业地位 搭建知识框架，精进专业技能，巧
AI不会让你变“无价值”，稀缺在于超越平均
自今年2月起，随着 AI 在代码与生产力领域又跃上新台阶，它正逐步进入“更聪明、更稳地把事做完”的阶段。越来越多人开始跨界：产品经理动手写代码，研发也开始写文章……个人效率被持续推到极致。与此同时，大家一方面谈着“AI要全面替代白领”，另一方面又不自觉觉得自己正在变成“十项全能”（好像什么都想试，结果突然发现自己像是患上了ADHD）。在这一轮变化里，我一直在追问：当 AI 让各类知识与技能触手可及、稀缺性被不断稀释时，究竟还有什么东西仍然稀缺？人和组织会朝哪里演进？01 / 底层的转变：知识正在被“平权”