人工智能时代高等教育面临的新形势与变革方向
回溯人类文明演进轨迹，每次重大技术突破都会深刻改变知识的创造方式，并由此推动教育形态的演变。农耕时代，教育主要履行经验传递与文化传承的职责；工业时代，规模化学校体系成为培育规范化人才的核心制度。21世纪以来，以大模型、生成式AI、大数据与智能计算为标志的新一轮科技革命蓬勃兴起，人类社会正快步进入数字文明新时代。在此进程中，AI对教育最深远的影响，并非单纯提升效率，而是正在重塑知识创造、传播和应用的基本规则。长久以来，知识具有显著的稀缺特性。大学、图书馆与教师掌握着知识生产与传播的核心主导权，教育体系因而形
多模态AI的认知困境：为何能感知万物，却难以真正"理解"？
The AI Frontier | 前沿公开课多模态AI的认知困境：为何能感知万物，却难以真正"理解"？斯坦福CS25公开课：一位跨模态研究者，揭示了"原生多模态"最核心的矛盾原生多模态智能 · 斯坦福 CS25 Transformers United V6"我们几乎把语言模型的整套方法论，照搬到了多模态领域。但我想说——这只是起点，远非终点。"—— Victoria Lin｜Thinking Machines Lab 技术成员，前 Meta AI / Salesforce AI 研究科学家你可能每天都在
AI 最大陷阱：误以为自我变强
AI 最大的陷阱，是让你误以为自身变强了 AI 真的在推动能力“平权”吗？ 若从当下视角看，它确实在践行“平权”，全方位补齐多数人的能力短板。 例如，过去不善写作的人，利用 AI 能产出精彩文字，甚至格律诗也游刃有余，此外涵盖设计、绘画、音乐、动画及视频制作。 若某人的能力雷达图在 AI 时代前呈现高低波动，那么在 AI 时代后，其能力雷达图很可能转变为均衡的 75-85 分水平，差异可能源于模型选择、AI 运用的精准度以及“耐心”，即钻研的耐心与“筛选”的耐心。 然而，这未必对每个人都是圆满结局，虽然目
AI时代，文科理科该怎么选？
最近看到几条新闻，确实值得家长们深思。首先，巴黎政治大学校长的观点是：在 AI 时代，人文社科与博雅教育的价值愈发凸显。其次，有个学金融且不懂编程的人，利用 AI 工具参与开源项目，甚至登上了贡献榜前列。再者，Anthropic 等顶尖 AI 公司，正以高薪招募具备政策、教育、安全及社科背景的人才。综合来看，大家很容易产生一种错觉：难道文科未来更抢手？孩子是不是该少钻研数学，多提升表达？我觉得不能这么片面看待。实际上，变化的本质并非“文科战胜理科”而是人工智能大幅降低了“执行类技能”的成本。过去，写代码、
AI 的核心价值：让人回归思考，而非操作机器
指导学生在项目实践中，常因一些极基础的实操问题受阻。并非项目本身复杂，而是操作层面的障碍。诸如无法切换浏览器、不会截图、下载后不知文件存档位置等。每次都得停下教学，可学生往往转头就忘，下次依旧发问。然而，更令我深思的是另一现象。班里部分学生操作电脑时格外谨慎，尤其是女生。她们并非缺乏技能，而是不敢尝试。新建文件夹不敢点击，分不清保存与另存为，下载物品后不知去向。她们自我暗示无法驾驭电脑。久而久之，这种心态会筑起高墙。未及开始，便认定自己无能为力。你是否察觉，许多成年人亦是如此。面对新软件，第一反应并非好奇
AI浪潮下，核心竞争力如何培养
家长与青少年面临的核心困惑AI替代焦虑：当人工智能能够创作满分作文、解决学业问题、承担脑力工作时，人类的角色与价值正经历重新定义。核心问题：个性、判断力与独特经历是否更加重要？教育该如何应对这种转变？沈奕斐认为，这一命题隐含了**“应试教育能让孩子变聪明”的假设，但这个前提并不成立**。传统应试教育追求标准答案，本质是培养“基础思维能力”，与AI提供的“完美答案”相比未必更具优势。新时代“聪明”的定义：不再是机械记忆的应试技能，而是联系实际的运用能力、内省自我的成长定力、超越自我的进取动力。AI使用的关键
AI创业热潮中，这几类人需谨慎入局
上周和一位朋友聚餐。他曾在大厂担任八年产品总监，去年底毅然辞职，全力投入AI领域。我好奇地询问他的具体项目。他介绍了一个复杂的企业级AI Agent平台概念。我继续追问，你的首批付费客户是谁？他略显尴尬地表示产品还在开发阶段，连演示版都未完成。喝完最后一口汤，我对他说道：你可能是最不适合AI创业的那类人。他显然不服。于是我给他讲了三个真实案例。陈浩是我认识的技术顶尖高手之一。985计算机硕士，曾在字节深耕后端架构五年。GPT-4o发布后，他敏锐察觉到机会，召集两位同事共同创业。他们的产品是一款对标Curs
AI浪潮下，女性如何重塑决策优势
未来最具价值的技能，并非收集资讯，而是甄别何者可信；并非知晓更多，而是抉择更精准。以1%的洞察力，置换100%的主导权。近年来，我留意到一个趋势。众多女性比以往更加勤奋。她们阅读、听课、听播客、追踪行业动向、钻研AI工具、探索副业可能。然而令人困惑的是：她们并未因此感到更轻松。反而愈发焦虑。每日都在接收输入，却更加迷茫。每日都在学习，却更不知该何去何从。每日都在拼搏，却更觉失去掌控。缘由何在？因当下的难题，已非信息匮乏。而是信息过载。往昔，个人的最大优势在于掌握信息。如今，信息几近免费。AI数秒即可概括全
吴清指出：基金行业应聚焦长期回报 避免重蹈规模扩张覆辙
6月6日，中国证券投资基金业协会第四届会员代表大会召开，证监会主席吴清出席并发言。吴清指出，要坚守以客户为中心，坚定维护投资者合法权益。吴清强调，公募基金和私募基金都应恪守“受人之托、代客理财”的根本职责，不断完善制度约束和利益协调机制，加速推进从“重视规模”向“注重回报”的战略转变。当前公募基金改革正处于“关键阶段”，行业形象逐步改善，必须再接再厉、持续发力，不断深化改革成果。要深化利益捆绑，在公司治理、产品发行、投资运营、绩效评价等各环节严格执行监管新规和改革部署，提升投资运营稳定性，增强跨周期经营意
吴清强调：优化产品供给结构，加大稳健型产品研发力度，满足多元化投资需求
6月6日，中国证券投资基金业协会召开第四届会员代表大会，证监会主席吴清出席并发表重要讲话。吴清指出，要强化权益投资地位，这既是行业服务投资者的核心竞争力，也是未来发展的关键方向，必须着力提升投研专业能力，增强权益投资的市场影响力和竞争实力。要深化供需匹配，加大含权低波等稳定性产品开发力度，设计更多契合中长期资金配置需求的投资品种，精准对接不同投资者的个性化理财需求，同时积极推动向以投资者回报为核心的买方投顾模式转型，全面提高投资者的满意度和实际收益。
吴清强调权益投资核心地位，推动基金行业投研升级
6月6日，中国证券投资基金业协会第四届会员代表大会召开，证监会主席吴清出席并发表重要演讲。吴清指出，无论公募还是私募基金，均需恪守“受人之托、代客理财”的信义责任，持续深化制度约束与利益机制重构，加速推动行业从“重规模”向“重回报”转变。 当前公募基金改革已进入“棋至中盘”的关键阶段，行业信誉逐步回升，必须再接再厉，持续巩固和拓展改革成果。要强化利益协同，在公司治理、产品发行、投资运作、绩效考核等各环节全面落实监管新规与改革要求，提升投资稳健性，增强逆周期思维，致力于为投资者创造更可持续的中长期收益，坚决
AI 时代核心差距：非技术壁垒，而在提问能力
上月，我进行了一项小型测试。我将同一项任务分配给五位友人，请他们利用 ChatGPT 完成。任务极为简单——"请帮我制定一份 Python 学习计划"。五人最终获得了五份截然不同的回复。其质量差异之悬殊，令我深感震撼。有人得到的回复宛如教科书大纲，宏大却空洞；有人得到的回复则似私人教练的日程，精确到每周每日的具体行动。面对同一款 AI 工具，执行同一项任务，结果却天壤之别。差异何在？不在 AI 本身，而在于提问方式。我们常言"AI 时代需掌握 AI 技能"，此话 лишь对
AI赋能视频创作 | 《今日人工智能》实战内训营圆满收官
6月5日，《今日人工智能》在长宁信息园顺利开展手搓AI视频实战训练营，吸引了超过80名学员踊跃报名参与。本次培训由《今日人工智能》视频板块合伙人魏巍倾情授课，围绕"AI赋能视觉内容生产流程"这一核心议题展开，重点阐述"两日内构建私有AI创意团队，单人即可完成专业级视觉内容产出"的实战方法论，重构传统拍摄、后期、包装的作业模式，按照系统化课程体系逐步深入讲解。学员们在全程高专注度的学习中迅速习得AI视频制作关键技能，成功突破既有视频创作的认知边界与技术障碍，实现了从"基础剪辑"到"AI智慧生产"在思维与技术
AI浪潮中的核心竞争力
前几天有个读者在后台抛给我一个问题，挺有意思的。他问："现在AI这么厉害，我到底该学什么？感觉学什么都会被取代，想躺平又躺不了，特别焦虑。"这个问题让我琢磨了好一会儿。说实话，我周围搞技术的朋友，最近聊得最多的也是这件事。大家都在讨论AI对职业的冲击，有个做后端开发的朋友说，他最近在研究AI Agent开发，怕再晚就被淘汰了。还有个做产品的朋友则说，他在琢磨怎么把AI能力融入到自己的产品里。你看，同样的焦虑，不同的应对策略。我后来想了想，与其教大家具体学什么技术（因为技术迭代太快了），不如
AI 浪潮下，亟需一位「转化者」
一位疾驰的领跑者，与一群尚未跟上的追随者，如何实现长久且稳定的协同？在任何能力分布不均的生态中，这种张力都普遍存在。当新能力的诞生速率超越了周边系统的消化速率，摩擦便随之而生。通常有三条路径可选：快者主动减速；慢者被迫加速跨越；亦或是中间涌现出翻译层，由专人将快者的语言转化为慢者能接纳的形态。纵观历史，第三种方案最为普遍，却也最易遭到轻视。翻译层的职能常遭误解。表面看它似沟通、像协调——实则它要求你同时洞悉两端的逻辑，明晰何种信息可跨越边界传输，何种信息在传递中会失真。这是高度依赖判断力的工作，而非单纯的