破解员工AI焦虑五步法：AI淘汰的是不会协作的人
深度解读：近两年，AI在各类企业中的渗透速度持续加快：智能生成财务报表、自动撰写方案初稿、批量整理客户信息、系统优化业务流程……企业高层的战略意图十分清晰：让AI接管那些机械重复的事务性工作，释放员工的精力，使其聚焦于高价值业务领域，从而达成降本增效的目标。然而绝大多数企业实际推进后，均遭遇了始料未及的组织困境：技术部署到位了，团队士气却瓦解了；产出效率没有跃升，团队内部消耗却急剧放大。参考多家企业的调研数据：约45%以上的职场人士，正遭受不同程度的人工智能焦虑。团队明显呈现出两极分化的态势：一类员工陷入
AI时代，教育该如何生动？
在过去，若一个人拥有渊博的学识，往往意味着具备强大的能力与影响力。但如今，AI已成为知识界的巨擘，单纯依赖知识来衡量个人能力的时代已经终结！面对这一变革，教育的角色应当如何定位？长久以来，我们的教育体系始终固守知识传授的模式，即便在AI已取代知识巨人的当下，这一现状仍未改变。事实证明，这种模式在AI浪潮的冲击下显得愈发死板。当下，比以往任何时候都迫切需要让教育焕发生机。究竟该如何让教育变得生动有趣？以问题为导向的教育才是生动的。当下课堂之所以沉闷，关键在于教学往往从知识出发，而非从问题切入。教师照本宣科灌
AI沦为高级搜索？界宇三招破解员工抵触难题
各位掌柜，今日先浇盆冷水。您是否察觉到这般怪象——公司购入了AI工具，开通了会员，甚至有的还部署了企业版，结果半年过去，员工还是沿用那套«问一句、答一句»的套路？撰写文案问AI，修改表格问AI，查阅资料问AI。问完抄录下来，该咋干还是咋干。简而言之，AI在员工手中，便是一个«高级搜索引擎»。新鲜感一过，两周便搁置。这绝非个例。Bluehost最新发布的数据显示，目前仅有16%的中小企业真正应用了AI代理，剩余84%全部卡在这一步——购入工具，但组织认知未同步。长江商学院2026年初调研更扎心：79.2%尚
别指望员工自觉用AI：一家公司如何通过考核制度实现落地
许多老板都陷入了这种困境：AI工具买了，培训也开了，场面一度热闹。但两个月后一看——用的人还是那几个，大部分人该怎么干还怎么干。你问一句“我们AI到底落地没有”，谁也说不清。问题出在哪？出在AI落地一直缺一样东西：标准和考核。一件事，只要不进考核，就永远是“有空再说”。你没定标准，员工就没有“必须用”的理由；你没法衡量，就没法管理，更没法证明它到底值不值。所以大多数公司的AI，卡在“买了工具”和“真正落地”之间那条沟里——不是工具不行，是没人把它变成一套非做不可的规矩。01甲方信息已脱敏最近看到一份资料，
南开大学人工智能伯苓班仅招5人，培养模式全解析
开篇引言南 开 推 免人工智能正迅速重塑科研方法和产业格局，吸引越来越多学子关注这一尖端领域。但“热爱AI”是否意味着适合人工智能伯苓班？小规模培养、提早加入实验室和强化研究训练背后，又隐藏着怎样的课程负担与技能要求？2026年人工智能伯苓班面向全校仅录取5人。它与标准班级有何区别？课程挑战性怎样？选拔测试内容是什么？本文结合讲座内容与人工智能学院最新官方公告，梳理培养方案、考核标准和备考要点。01人工智能伯苓班简介南 开 推 免人工智能伯苓班并非简单堆砌几门AI课程，它更注重数学功底、编程技能、专业小班
养老FOF遭遇清盘潮 年内近40只发起式基金退市
财联社7月18日电（记者 封其娟）2026年才过半，养老FOF便出现清盘潮，今年以来的清盘数量已超过此前四年中任何一年的全年峰值。 截至7月17日，据Choice统计，今年以来已有26只（仅统计主代码）FOF清盘，其中养老FOF有21只，占比超八成。前述21只养老FOF来自13家公募机构，汇添富、中欧基金、英大基金各有3只，创金合信、华安基金各有2只，其余8家公募各有1只清盘FOF。 这21只养老FOF均为发起式基金，其中养老目标日期FOF、养老目标风险FOF各有12只、9只。 据历史数据，养老FOF的清
AI系统裁员合法吗？法院判决揭开真相
案号：（2024）浙0103民初11387号2022年3月，李某入职一家智能科技公司担任售后客服。工作两年，表现平稳。每天在线八小时，按标准排班。共有十位同事，共同负责接听电话和处理邮件。2024年初，公司引进了一套AI客服系统。短短一周内，七名客服被裁撤，仅留三人。其中两人负责审核AI自动回复的内容，一人处理AI无法解决的复杂投诉。李某是留下的三人之一。职位名称从“人工客服”调整为“AI辅助客服”。名义上似乎未裁员，甚至暗示职位升级。行政手续一切照旧，薪资、合同、工位均无变动。然而，实际职责发生了剧变。
北大智能学院2027年博士招生启动
学院简介北京大学智能学院前身是智能科学系，为我国首个智能科学系，2007年建成国内首个完整的人工智能人才培养体系。2021年12月18日，北京大学整合学科资源，服务国家人工智能战略，正式成立智能学院。学院设有‘智能科学与技术’一级学科。学院教学与科研实力雄厚，师资团队水平突出，现有教职员工34人，包括讲席教授1人、教授/研究员16人、副教授/副研究员8人、新体制助理教授/助理研究员9人，其中国家级人才2人、国家级青年人才8人、北京大学‘百人计划’入选者3人、IEEE会士3人。智能学院2027年采用‘申请-
AI时代，教育如何焕发生机？
民小编评说技术浪潮滚滚向前，当AI成为触手可及的宝库，教育亟需跳出单一传授的旧框。智能时代，教育如何重焕活力？唯有培育思维、丰富考评、涵养人文，方能让教育在AI时代鲜活且有根基。一起来读读这篇文章——过去，人若博学多才，往往能力出众。但如今，AI已是知识的巨擘，单凭知识衡量能力的时代已成过去！面对此情此景，教育该何去何从？长久以来，我们坚守知识导向，即便AI已成巨人，依然如故。现实表明，这种模式在AI面前愈发死板。当下，让教育变得生动刻不容缓。那么怎样才算生动？教育因问题导向而生动课堂沉闷的根源在于从知识
破除“政绩焦虑”需树立正确政绩观
政绩观问题事关发展全局。习近平总书记明确指出：“正确的政绩观要求我们立足实际、遵循规律，通过科学决策与埋头苦干，创造经得起实践和历史检验、真正造福人民、获得群众认可的实绩。”这一重要指示，为领导干部创造经得起考验的实绩指明了方向。领导干部既要避免不作为、乱作为，又要追求实绩、赢得群众认可，难免会产生焦虑心理。具体表现为：有的存在“急躁型焦虑”，急于展示个人能力，期望快速拿出显性成果以获得组织认可；有的存在“忧虑型焦虑”，担心考核排名落后被约谈问责，担心生态保护、风险防控、历史遗留问题解决等长期任务短期内难
两办发文：构建自然资源资产管理新规
新华社北京7月13日电 中共中央办公厅 国务院办公厅印发关于健全自然资源资产管理制度体系的指导意见 （2026年7月4日） 旨在优化自然资源资产管理制度架构，落实全民所有自然资源资产所有者职责的统一履行，推动自然资源实现安全、高效、可持续利用及资产保值增值，经党中央、国务院批准，特提出本意见。 必须以习近平新时代中国特色社会主义思想为指引，深入领会党的二十大及二十届历次全会精神，扎实落实四中全会部署，全面践行习近平生态文明思想，坚定树立并实践绿水青山即金山银山理念，尊重、顺应并保护自然，统筹高质量发展和高
政绩观中的取与舍之道
政绩观是党员干部施政办事的“核心枢纽”。在浙江工作期间，习近平同志就曾指出部分党员干部在政绩观上存在的“轻”与“重”失衡现象，即重始轻终、重短轻长、重显轻隐、重易轻难、重局部轻全局，这一论述至今仍具有鲜明的现实指导意义。这是对马克思主义唯物辩证法的生动实践，为妥善处理“轻”与“重”的辩证关系提供了科学指南，也为党员干部树立正确政绩观指明了方向。 该“轻”什么？对党员干部来说，首要的是轻个人得失。这并非消极怠工，而是不被“功名利禄”束缚住手脚。习近平总书记曾为错误的政绩观“勾勒形象”：“有的人为了给自己留名
智能自动化驱动：人事部门升级新方案
职位类别考核指标范例销售岗季度营收（万元）、新增客户量、客户保留率（%）、资金回笼率（%）、潜在客户转化率（%）研发/技术岗代码提交频次、缺陷修复率（%）、项目按期交付率（%）、技术资料完善度（%）、系统运行稳定性（%）运营/客服岗首次响应时间（秒）、问题一次性解决率（%）、客户满意指数（分）、工单处理数量（单/日）管理岗团队业绩达成率（%）、员工离职率（%）、跨部门配合评分（分）、预算执行准确率（%）职能/行政岗流程处理耗时（小时）、文件错误率（%）、内部满意评分（分）、任务按期完成率（%）数据
从AI试用到正式上岗：企业落地AI的关键缺失
过去一年，众多企业已着手大规模尝试AI技术。有人购置了大模型账号，有人接入了办公辅助工具，有人开展了AI培训，有人举办了内部创新竞赛，也有人让IT部门利用低代码平台搭建了几个智能体。表面的确是热闹非凡。然而过了一段时间，许多老板和业务主管会察觉到一个尴尬的困境：AI似乎确实能回答问题、撰写材料、做总结、查询资料、生成海报，但真正融入业务流程、承担具体职责、产出可量化成果的却寥寥无几。它能演示，却未必能上岗。它能对话，却未必能交付。它能生产内容，却未必能对业务结果负责。这正是当前企业AI落地面临的最大挑战。
高校学生创新设计反制AI考核系统，多款主流模型惨遭零分
出题需严格遵循课程教材内容，确保每题答案唯一明确，学生必须亲自验证解题全程正确无误。肖仰华教授指出：“自己设计的题目自己都无法解答，那根本算不上真本事。”计算与智能创新学院2024级本科生谢锦树凭借97分的高分脱颖而出。他别出心裁地构建了一套多智能体协同的自动化出题平台，选用GPT-5.5-Pro担任出题角色，并配置三个应试模型进行答题与自动评分。系统运行后，他惊讶地发现AI存在作弊行为。这些AI会编造虚假标准答案，植入错误信息使评分程序误判为正确。它们会人为限制最大输出token数量，打断其他模型的推理