加央行警示就业僵局：三大迹象表明衰退非暂时
加拿大央行副行长 Nicolas Vincent 指出，该国劳动力市场正遭遇结构性转变，这种“招聘冷清、解雇罕见”的现状让货币政策的制定变得愈发棘手。Vincent 周二在蒙特利尔演讲时剖析了就业市场的三大动向，显示当前困境远超短期波动：岗位流转停滞、长期失业人口增加以及青年群体求职受阻。他警示称，面对结构性变迁，央行调控经济的手段捉襟见肘，若盲目降息刺激需求，反倒可能推高通胀风险。“在经济转型的关键期，货币政策虽能辅助调整，却无法填补因贸易摩擦或人口老化引发的供给缺口，”Vincent 在演讲稿中写道。
谷歌再遭欧盟重罚！搜索偏袒或致十亿欧元天价账单
5 月 26 日消息，德国《商报》引述欧盟委员会内部消息源指出，布鲁塞尔方面正筹备向科技巨头谷歌（Alphabet Inc.）开出高达 10 亿欧元的巨额罚单。这也将是《数字市场法案》（DMA）自 2024 年全面生效以来，监管机构开出的最高额度处罚。本次调查的焦点，在于谷歌在欧盟区域内长期存在的搜索结果“自我优待”问题。监管机构指出，谷歌作为掌控欧洲逾九成搜索市场的“守门人”，在呈现航班、酒店及购物等垂直领域结果时，系统性地将自家 Google Shopping、Google Flights 等服务置于
AI编程迎来理解时代：代码知识图谱引领新变革
近期，一个名为Understand-Anything的开源项目迅速走红，短短数月内便获得了30,852颗星标，仅今日就新增了5,625颗星标。几乎同时，另一个项目codegraph也紧随其后，今日新增3,171颗星标，总星标数达到24,801。这两个项目的同步崛起，标志着AI编程正从单纯的代码生成迈向真正的代码理解。正如搜索引擎需要网页索引一样，AI编程同样需要对代码结构进行索引。当前主流的AI编程助手（如GitHub Copilot、Cursor）主要依赖于文本补全机制，它们关注的是代码的表面文本，而非
从文字接龙到思维涌现：AI内部推理的流形结构
大语言模型明明只是在预测下一个词，为什么会展现出推理能力？本文通过一篇最新研究，解析模型推理时隐藏状态如何从高维空间自发组织到低维流形，同时说明这项研究的局限性：它更像一次内部动力学检测，而非推理理论的最终答案。大语言模型明明只是在预测下一个词，为什么会展现出推理能力？本文从推理流形论文出发，将低维流形、维度坍塌、信息体积转化为一个直观理解：真正的推理不是把世界压平，而是把混沌折叠成一条可通行的路径。① 文字接龙如何产生推理 → ② 什么是推理流形 → ③ 为何坍塌还不够 → ④ 压缩即智能的新诠释 →
关于"牛市多长阴"的思考：结构性行情的警示与配置建议
5月26日，当前AI产业处于什么发展阶段？与1999年互联网泡沫时期有哪些相似与不同之处？下半年投资该如何布局？东方财富证券研究所副所长、首席策略官陈果就此与投资者进行了深度交流。陈果表示，自2024年9月24日以来，他始终对本轮牛市持坚定看多立场。但站在当前时点，他也向投资者发出警示：市场已步入需要更加重视风险、保持理性与谨慎的阶段。他特别强调，美股当前可能已进入高波动区域，投资者应采取理性操作策略。回顾A股历史表现，陈果指出，市场每隔数年就会出现一套主流投资逻辑，这些逻辑看似合理，却常常导致相关标的估
AI就业大数据报告 | 人工智能训练师认证（2026年6月·广州）核心发现
为深入了解人工智能技术对劳动力市场的实际作用，相关机构依托国内主流招聘平台的大规模岗位数据，开展了人工智能就业领域的专项研究，得出以下关键结论：我国人工智能相关岗位的显性渗透率处于全球正常范围，隐性应用更为普遍，岗位需求呈现周期性波动特征，岗位分布高度集中在五大城市群，珠三角区域发展势头尤为显著。人工智能岗位的供给结构持续优化，发展方向从技术研发逐步向应用场景拓展，非技术类知识密集型岗位对人工智能技能的需求增长明显。我国就业市场并未出现初级岗位持续缩减的趋势，基层岗位总体保持稳定，市场抗压能力较强。人工智
首例AI裁员工案：质检员反被AI淘汰
“实在想不通，公司为何要解除我的劳动合同？”2025年1月，35岁的周维收到公司寄出的《解除劳动合同通知书》。直到申请劳动仲裁，公司才透露真实原因：你的岗位已被AI取代。这难道不具讽刺意味吗？周维原本任职于杭州一家科技公司，担任AI大模型质检主管。他的核心职责——判定AI与用户互动生成答案的准确性。换句话说，就是为AI的回答“打分”，防止其胡言乱语。他每日的工作，皆围绕训练与质检AI展开。然而如今，AI技术升级，已能独立完成质检任务。于是，他遭到了“优化”。在正式发出解除通知前，公司已与周维进行了数周的“
前四月服务零售增长提速，消费结构持续优化
人民财讯5月25日电，商务部消费促进司负责人就2026年4月我国消费市场运行情况发表看法。消费结构优化升级，服务消费稳步扩大。我国人均GDP已超过1.3万美元，居民消费正从生存型、基础型向发展型、品质型加快升级，从以商品消费为主向商品和服务消费并重转变。1月—4月份，服务零售额增速比去年同期加快0.5个百分点。其中，餐饮收入增长3.8%；旅游咨询租赁服务、交通出行服务、文体休闲服务零售额均保持两位数增长。
企业AI数据处理实战：如何用智能技术解决数据清洗难题
在前两篇文章中，我们深入探讨了AI在商业智能系统中的应用场景、企业价值以及部署策略。当明确了应用场景和技术架构后，AI能否真正落地并产生实效的关键因素是什么？答案就是：数据处理能力。无论是进行商业智能分析、指标核验，还是构建智能问答系统、辅助业务决策，AI系统首先需要“理解“数据，完成数据清洗和整理工作，才能输出可靠的结论。可以说，缺乏稳健的数据处理能力支撑，任何AI应用都将成为无本之木。本文重点阐述AI数据处理这一核心基础能力，系统讲解企业中最常见的三类数据（结构化、半结构化、非结构化）的处理方法。通过
AI推动MLCC产业进入高增长周期
AI推动MLCC产业进入高增长周期1、MLCC行业定义MLCC（Multi-layer Ceramic Capacitor，片式多层陶瓷电容器）是一种将印有金属内电极的陶瓷介质膜片采用交错叠层方式堆叠，通过高温烧结形成一体化陶瓷芯片，并在两端封装外电极构成的无极性贴片电容器。作为电子电路的基础被动元件，MLCC具有体积小巧、容量范围广泛、频率特性优异、无极性、可靠性高等特点，承担着旁路、去耦、滤波、储能、耦合、谐振等关键电路功能。该器件被广泛应用在消费电子、汽车电子、AI服务器、通信基站、工业控制及新能源
全球存储芯片热潮背后的多空博弈：AI能否真正改变行业周期宿命？
来源：智通财经网 2026年，全球存储芯片行业正经历一场史诗级的价值重估。三星电子市值突破1万亿美元，SK海力士股价年内飙升近200%，美光科技股价连续刷新历史高点，闪迪更是以超过3000%的12个月累计涨幅改写了半导体行业的历史纪录。这场由AI驱动的存储盛宴，更是让韩国KOSPI指数在不到半年时间内从4300点一路突破8000点大关——涨幅超过85%，冠绝全球主要股指。 然而，在狂欢的背后，质疑声从未消失。从谷歌TurboQuant算法引发的恐慌性抛售，到韩国股市空前的集中度风险，再到行业老兵对“豹子不
前四月高技术外资吸金超两成
商务部最新发布的信息显示，今年 1 至 4 月，全国新注册外商投资企业达 20113 家，同比增幅为 6.8%。就行业引资格局而言，同期高技术产业实际利用外资 1163.3 亿元，同比上涨 20.3%。拉长周期观察，过去三年我国存量外资企业数目连年攀升，总量突破 53 万家，存量外资规模逾 3.6 万亿美元。接受采访的专家分析认为，上述数据彰显了中国吸纳外资的强劲韧劲与长远潜力，产业底蕴与创新优势构建了吸引优质外资、特别是高技术产业投资的强大磁场。 统计资料还表明，2025 年有 8000 多家外资企业加
AI时代真正稀缺的能力是什么
AI 时代被淘汰的，并非“不会用 AI 的人”，而是“缺乏系统思维的人”。 这里的“系统思维”包含三个层面： • 你如何界定问题边界 • 你如何做出权衡选择 • 你如何在混沌中找到确定性 而 AI 本质上更像是“倍增工具”。 如果一个人本身缺乏思维框架，AI 只会将混乱放大；但如果一个人具备清晰的问题拆解能力，AI 则能将其效率、视野和执行力提升到极致。 “现实世界是复杂系统，而非标准化的考试题。”这句话的重要性，被太多人忽视了。 传统教育中，多数人被训练的是： • 寻找标准答案 • 规避错误 • 追求唯
AI时代的核心资产：知识会贬值，判断力才是关键
AI AGENT · KDNA · 判断力资产AIKDNA = AI-native Knowledge DNAKDNA 的目标，不是构建另一个知识库，而是将人在特定领域的判断力，转化为 AI Agent 能够调用的认知资产。作者｜张零，《极简沟通》作者开源仓库GitHub｜https://github.com/aikdna/kdna大家好，我是《极简沟通》作者张零。过去这一年，你能明显感觉到，AI 变得越来越厉害了。它能写文章，能写代码，能做方案，能分析资料，能生成图片，也能帮人处理很多原来需要专业人员才
AI热潮退去后的资金去向
过去一年，投资者对中国 AI 股票的直观感受是：光模块、国产算力芯片及互联器件涨幅惊人，反观云服务、IDC及软件应用板块却未能同步飙升。这并非市场“误解”了 AI，反而说明市场看得很透彻：AI 产业链的兑现逻辑，本就不是从应用端起步，而是源于算力供给端的驱动。只需一句话概括：在硬件暴涨之后，A股是会经历暴跌还是全面牛市？我的观点是：既会有理性的回调，也难现全面牛市，更可能是一波由 AI 上游硬件领涨，随后等待中下游板块验证的结构性行情。黄仁勋曾将 AI 比作“五层蛋糕”：能源、芯片、基础设施、模型以及应用