AI 处理数据靠谱吗？实测四张表全过程
近期，我参与了几所高校的 AI 办公与科研培训，其中数据清洗与处理是最具代表性的环节，下面我将通过一次完整的实操来分享经验。在高校行政工作中，通常涉及学生名册、课堂考勤、请假审批以及学情预警规则。单看每一张表格似乎都正常，但一旦组合起来，往往会出现数据不一致的情况。比如考勤表中的“缺勤”，可能对应一条已获批的请假条；已经办理休学的学生，系统中可能仍残留考勤记录；甚至学生编号少一位、签到状态多出一个空格，都会导致跨表匹配出现错误。最为耗时的环节，在于逐一排查这些异常，追溯数据来源，明确修正原因，并确保最终结
ESCE线下AI实操公开课|让AI投入转化为经营成果【课程预告】
ESCE AI公开课2026/08/15 · 周六 | 14:00 - 17:00飞书调整之后，ToB经营必须重新审视形式ESCE线下AI实操公开课程地点长寿路652号F栋805室AI正逐步深入企业运营的核心环节。从前，企业讨论AI，大多停留在工具、效率与应用层面；而今，一号位真正需要思考的核心问题在于：技术投入之后，是否切实转化成了经营成果？特别是ToB领域，客户愈发复杂，交付日趋非标，项目体量不断加大。表面增长之下，利润却未必同步跟进。核心议题飞书组织变动之后，ToB企业更应深入反思：究竟什么样的增长
AI上岗后，管理者应先升级任务设计而非工具技能
许多管理者学习AI时，首要念头是掌握更多工具：如何编写提示词、如何制作表格、如何撰写方案。熟练运用固然关键，但如果仅停留于此，管理者容易沦为团队中效率更高的执行者。当AI开始承担整理、生成、检查与提醒任务时，管理岗位的实质变化并非“个人效率提升”，而是如何引导人与AI围绕同一目标协作。管理者最需提升的，并非工具熟练度，而是任务设计能力。传统管理中，大量中间工作涉及信息收集、要求传达、进度催促与结果汇总。AI能自动整理会议内容、提取待办事项、追踪状态后，单纯的“传达”与“监督”价值将减弱。管理者需将模糊要求
特朗普黄金时段讲话引关注 或为质疑选举结果埋伏笔
从伊朗冲突，到华盛顿改革，再到中期选举，美国总统唐纳德·特朗普近期事务繁多。他将在今晚一次少见的黄金时段电视演说中触及其中部分话题。 距离11月中期选举还有四个月，预计特朗普的演说将部分聚焦选举公正性。他早前在椭圆形办公室已作出类似暗示。 “没有比这更重大的事了，因为没有自由和公正的选举，就没有国家，”特朗普表示，并称“我们也会探讨其他事项。” 特朗普的高级幕僚和盟友对他究竟会谈什么内容守口如瓶，但一种可能是，如果11月选举结果对他不利，他将为日后可能质疑结果做预先的铺垫。 外界普遍预计，共和党将在众议院
AI时代：别拼流程，拼结果
AI浪潮的来袭，不仅是技术升级，更是职场底层逻辑的彻底重塑。过去几十年，我们习惯于埋头流程、严守规范、按部就班完成标准化任务，只要不出错，就被视为优秀员工。但在大模型普及的今天，这套规则已不再适用。在AI之前，工作的核心成本集中在执行环节。以软件开发为例，写代码、做测试、落地功能都需要大量人力，成本高昂。正因产能有限，企业只能靠严控流程来降低风险，员工的价值评估也以「是否走完流程」「是否完成任务」为标准。哪怕最终产品无人使用、业务无提升，只要流程完整，就算合格。如今，AI彻底颠覆了这一模式。大模型能快速生
AI时代，企业最缺的不是会用AI的人，而是对结果负责的人
这一番见解，源于 AMD CEO Lisa Su 在 MIT 2026 届毕业典礼上的致辞。作为 AMD 首席执行官及 MIT 校友，Lisa Su 在演讲中探讨了 AI、技术演进以及人类判断力与担当的议题。她传递的核心观点十分明确：技术本身无法主宰未来，掌控未来的始终是人。尽管 AI 能胜任诸多任务，但它无法甄别哪些问题值得去解决，无法在信息不全时做出艰难抉择，更无法为最终结果买单。管理者之所以应重视这段论述，并非因为演讲者身份显赫或场合高端，而是因为它精准回应了众多企业当前在 AI 面前所面临的真实焦
近七成美国民众赞成AI企业股权公共化
科技巨头持续裁员、人工智能投资不断攀升之际，普通员工对"工作被算法取代、利润被硅谷独占"的担忧日益加剧。最新民意调查显示，近七成美国人支持政府设立人工智能主权财富基金，并强制科技企业将半数股份划转至公共基金。7月13日，市场调研机构Verasight于6月对1690名美国成年人开展全国抽样调查，报告于本月公布。调查结果显示：69%的受访者赞成"强制人工智能公司将50%股份转移至公共主权财富基金"——即便在向来对"政府干预市场"持谨慎态度的美国，这一主张仍获得近七成民意支持。Verasight首席执行官Be
乔晓春王文博警示：AI时代只会死读书的孩子正在被淘汰
“步入社会，没人关心你经历了什么，只看结局。”这句话，你肯定听过。它像一把刀悬在成年人头顶——KPI、业绩、考核、排名。于是，我们也把刀递给了孩子：作业要全对，考试要高分，竞赛要拿奖。但北京大学乔晓春教授的话让我背脊发凉：如果大学也只追求结果，你在社会上只会惨败。最近，乔晓春教授与香港科技大学王文博教授的对话，揭露了AI时代教育最残酷的真相——只追求结果的AI依赖，正在把我们变成“用结果培养的傻子”。一、“唯结果论”的陷阱：你越追求结果，越得不到结果社会的“结果导向”无可厚非——老板只看你完成了多少业绩，
人工智能产品的收费模式远不止订阅制
我以前认为，人工智能产品的付费方式没什么值得探讨的。日常使用 GPT、Claude、Kimi Code，都是按月结算。我们过去开发 AI MV 产品时，脑子里默认的收费模式也还是月度订阅。一个人长期这样操作，容易养成一种思维惰性：既然大家都在按月收费，那订阅制可能就是 AI 产品唯一经过市场验证的盈利途径。ICONIQ Growth 的《State of AI: Bi-Annual Snapshot》中有组统计：58% 的企业仍包含订阅或平台费用组合，35% 采用用量计费，18% 采用结果计费，还有 37
AI时代，技术人最该补的从来不是新框架或新技术
技术能让你拿到入场券，但交付结果的能力，才决定你最终能坐到哪个位置。大家好，我是可遥。身边不少搞技术的朋友，一感到焦虑，第一反应就是去充电。AI 火了，跑去学提示词；大模型火了，拼命补 RAG、Agent；框架迭代了，立刻收藏教程、啃源码、堆技术栈。总以为只要学得够勤、简历够厚，就不会被时代抛下。但有句话可能不太中听：很多技术人真正的瓶颈，不是缺某个框架，而是始终停在"等别人分配任务"的层级。别人把需求理顺、方案敲定、任务拆解、进度排好，然后你只管把代码敲完。过去，这种模式还能给人安全感。毕竟会写代码、写
AI时代，淘汰你的不是智商，而是缺乏交付能力
前些日子我在闲鱼上架了账号诊断服务，售价29.9元。结果来了两位咨询者。第一个人想要我帮忙诊断流量下滑的原因，我分析后给了反馈，对方表示感谢，交易结束。第二个人则追问我是用什么工具，想让我教他怎么写提示词。我提醒他这是付费诊断服务，但他坚持只想学习，聊了半小时后没成交。老实说，以前我也是第二种人。最初接触AI时，我误以为只要学会工具就万事大吉。每天沉迷研究新模型、囤积提示词，看似进步飞快。三个月过去，公众号没写一篇，生意没谈成一单，没有任何实际产出。收藏了几百个提示词，却没带来一分钱收入。后来我改变了策略
李在明支持率首现负增长
新华社北京6月23日电韩国最新民调显示，总统李在明的不支持率攀升至49.7%，支持率则跌至46.7%。这是自去年6月他就职以来，不支持率首度超越支持率。民调机构指出，地方选举选票短缺风波是导致李在明支持度下滑的关键因素之一。 受《能源经济新闻》委托，韩国调查机构“真实计量器”于15日至19日就李在明施政表现对全国2517名成年人进行了访问。22日公布的调查数据显示，李在明支持率为46.7%，较上周下降4.8个百分点，在该机构调查中首次跌破五成大关。其不支持率则为49.7%，较上周上升5.5个百分点。 20
世界杯八强AI预测多轮结果汇总
巴拉圭0-3法国，法国胜。+1+2加拿大1-2摩洛哥，摩洛哥胜。+1+2葡萄牙1-2西班牙，西班牙胜。美国2-1比利时，美国胜。巴西2-1挪威，巴西胜。墨西哥0-1英格兰，英格兰胜。阿根廷2-1埃及，阿根廷胜。瑞士1-2哥伦比亚，哥伦比亚胜。巴拉圭0-3法国，法国胜。+1+2加拿大2-1摩洛哥，加拿大胜。+0（老马呀！啊！老马呀！AI里面就你最叛逆）葡萄牙1-2西班牙，西班牙胜。美国1-1（点球3-4）比利时，比利时胜。巴西2-1挪威，巴西胜。墨西哥0-2英格兰，英格兰胜。阿根廷3-0埃及，阿根廷胜。瑞士
AI猜中胜者，却输在佛得角的韧性
北京时间7月4日06：00，2026世界杯淘汰赛迎来一场焦点之战。阿根廷以3：2战胜佛得角，成功晋级下一轮。对于最终晋级结果，无论AI还是人类嘉宾，都给出了几乎一致的判断。但比赛结束后回看，人们发现了一件熟悉的事情——阿根廷赢了，却没有人真正猜透佛得角。 从小组赛逼平西班牙、逼平乌拉圭，到今天与阿根廷对战，这支本届世界杯最大的黑马，再一次打破了所有人的预期。 AI猜球：猜中了阿根廷，却依然低估了佛得角 赛前，12家大模型全部预测阿根廷将晋级，胜负方向实现100%命中。不过，从比分预测来看，AI依然没能真正
邻里共话：AI 实战中的关键心得
在致胜高尔夫社区，与邻友们探讨人工智能话题时，我基于半年全力投入 AI 领域的经历，得出一个核心体会：面对 AI 推送的庞大信息流，若缺乏专业背景与判断逻辑，极易被误导信息带偏，导致决策失误，从而错失宝贵时机与资源。因此，当下最匮乏的并非海量资讯，而是一位具备专业素养的专家，能借助智能体或其他手段协助你完成精准筛选与决策指引。这不仅是未来专业人士的创收路径，更是大众规避弯路、节约时间成本以快速达成目标的优选方案。这也正是 AI 时代对“读万卷书不如行万里路，行万里路不如阅人无数，阅人无数不如名师指路”这一