当AI解决作业时，你的能力可能也在流失
我无意将生成式人工智能（generative AI）视为学习的阻碍。它能从多个角度解析难题，也能在深夜协助初学者调试代码。真正令我警觉的是：工具越便捷，我们越容易混淆“完成任务”与“掌握技能”。两者表面相似，结果却可能截然不同。AI产出的内容日趋一致，自然引发对审美和表达趋同的忧虑；但更紧迫的风险在于注意力被其掌控。屏幕浮现一个流畅、自信、语气完美的答案，人们极易放弃追问：它为何正确？我真正领悟了吗？一项涵盖约1000名土耳其高中生的数学实验揭示了令人不安的发现。直接使用普通ChatGPT的学生，作业表现
Kimi K3：能力突破驱动模型价值重估
核心观点 7月16日，Kimi推出K3模型，具备2.8万亿参数、100万Token上下文及原生视觉功能，进一步拓展长时编程、知识处理与复杂推理场景。与市场聚焦开放权重和评测分数不同，我们关注其生产案例中数千次网页查询、终端数据调用、递归迭代及多子Agent并行所体现的推理负载演变。Kimi K3建议采用64张以上加速卡组成的超节点部署，凸显高带宽互联、推理集群、上下文缓存及Agent基础软件的关键性增强。K3智能水平的提升直接带动token定价上涨，进一步巩固了国产模型的商业化潜力。 模型规模与稀疏架构协
AI时代，孩子究竟该拼什么？
近来，我深切地体会到：时代的步伐正在加快。前几日，我和跳跳的亲舅舅进行了一次交谈。他目前在国内一线科技公司从事AI相关工作。聊天时，他提到一个让我有些震撼的概念。他说：“你现在就可以开始记录跳跳成长中的语音、照片、视频，甚至她每天说过的话。未来这些都可能成为她专属的个人多模态数据。”“等她长大后，技术完全有可能训练出一个属于她自己的AI分身，一个与她共同成长、持续学习、甚至长期存在的数字生命体。”听到这里，我突然意识到：AI已经不是未来。它正在融入这一代孩子的成长。与此同时，我也越来越频繁地听到来自家长们
人工智能浪潮下，学什么才能保值增值？
如今，人工智能技术正以惊人的速度席卷全球，学习AI成为热门趋势，但许多人走入了歧途：一味钻研各种AI工具的操作方法，误以为精通工具就能在智能时代立于不败之地。实际上，AI最擅长执行、检索、产出和运算，这些根本不是人类的优势所在。在AI时代，真正能拉开个体差距、永不过时的，是四种AI无法模拟的人类底层核心素质。AI只会被动回应，无法主动界定问题。面对相同的AI工具，普通人只能抛出模糊、表层的疑问，得到的也是雷同的平庸结果。而高手善于剖析需求、抓住要害，通过精确的提问引导AI输出优质成果。说到底，一个深刻的好
挑选AI求职工具的关键：先想清楚这5个问题
第一个核心问题：练习场景与实际应用是否明确区分？在Skillver，模拟面试仅供演练使用，不能作为正式面试或简历投递凭证；唯有正式AI面试才会生成可在平台投递链路使用的正式报告。第二个核心问题：分析结果能否实现持续追踪与复盘？Skillver会按不同岗位分类整合简历核验报告、模拟/正式AI面试评估以及能力档案。第三个核心问题：工具是否关联后续职位与投递进展？建立机会连接并不等同于承诺结果，对于任何“保offer”的宣传都应保持谨慎。第四个核心问题：待开通功能是否如实标注？Skillver的导师赋能目前仍在
制药行业AI浪潮下，QA岗位何去何从？
2026年4月，FDA向整个制药行业投下了一枚重磅炸弹——发布了首封针对"AI违规使用"的GMP警告信。事件起因是一家美国实验室利用AI自动生成药品质量标准、SOP和批生产记录，在未进行人工审查的情况下直接投入GMP生产。当FDA检查员询问工艺验证缺失的原因时，企业的回应令人震惊："我们使用的AI系统并未提示需要进行工艺验证。"这不只是一家机构的失误。这是对我们所有QA发出的关键警示——关于AI，关于行业的未来走向。因此今天，我想认真探讨这个问题：AI来了，QA会失业吗？我
AI 已至，真正赋能普通人的并非聊天机器人，而是专属智能体
当下，众多人士正投身于 AI 的学习热潮。有人不禁发问：“AI 是否真的强大无比？”“未来大量工作会不会被 AI 取代？”“普通人学习 AI 是否还有前景？”事实上，大众对 AI 最大的误读在于：将 AI 仅仅视作聊天工具。你抛出问题。它给出回复。仅此罢了。但真正精通 AI 者深知：未来能重塑普通人生活的，绝非仅是一个对话框。而是：一个能洞察你的需求、紧扣你的目标、持续辅助你的智能体。你是否察觉到一个现象？面对同一款 AI 工具。有人用它撰写文章。策划方案。开展营销。提升工作效率。甚至开辟新的营收渠道。然
2026 WAIC大会：从展示到实战的AI变革
时间：2026年7月17日—20日 ｜ 地点：上海（世博中心／世博展览馆／徐汇西岸／张江科学会堂）主题：智能伙伴，共创未来本届WAIC在多个方面实现首创，标志着中国AI产业从技术沉淀迈向规模化应用的关键转折：核心定位：今年大会的最大转变是从"看趋势、秀实力"转向"看落地、真实践"。无论是机器人、智能体还是算力，竞争焦点已从单一参数比拼，升级为"芯片—算力—模型—操作系统—终端—行业数据—业务流程"的全栈系统能力较量。国产算力竞争逻辑焕然一新——不再单纯依赖单
AI是一场认知生产方式的重构
过去几年，关于AI的讨论常陷入两极：有人认为它将颠覆所有行业，也有人视其为资本炒作的泡沫。前者忽视了社会适应技术的复杂性，后者则低估了通用技术的深远渗透力。新技术往往被高估短期影响，却缺乏对长期演进的耐心，AI也不例外。若以宏观历史视角，将AI置于技术革命脉络中审视，真相将更清晰：真正深刻的技术变革，从不源于单一工具的诞生，而在于它重塑了社会运行的成本结构。蒸汽机降低了机械动力成本，电力降低了能源分发成本，电报与电话降低了远程协作成本，互联网降低了信息复制与传播成本。而AI降低的是认知与执行成本。人们使用
AI撕掉入场券，却打开新赛道
2026年刚过半，一组数字刺痛了整个职场圈。全球科技行业363起裁员，波及近15万人。AI连续4个月成为企业裁员的第一理由——不是"业务调整"，不是"经济下行"，直接写的就是 "AI替代" 。但真正让人后背发凉的，不是谁被裁了，而是另一组更隐蔽的数据：机器学习岗1年以下经验需求，暴跌71% 图像算法岗降67%，软件测试岗降53%看懂了吗？AI消灭的不是岗位，是行业的 "入口" 。22岁到25岁的年轻人，曾经靠初级代码、基础设计、数据录入拿到职
伊朗议员指出波斯湾地区基础设施防御能力不及伊朗
伊朗议会建设委员会成员穆杰塔巴·优素菲于周六宣称，若双方将基础设施列为攻击目标，伊朗将占据优势，伊朗具备打击以色列铁路与桥梁的能力。 他进一步指出，在基础设施防御强度方面，以色列及波斯湾地区国家均比伊朗更为薄弱。
AI时代就业力天花板!4所美国名校,不拼排名只拼落地
AI浪潮席卷全球，就业市场正在重新定义“核心竞争力”。只会专业技能已经不够，AI+跨学科+实战能力，才是名企争抢的硬通货。今天小编为你盘点4所AI时代就业力超强的美国名校，它们不拼虚排名，只看真实落地：课程对接产业、项目直通企业、毕业好就业、起薪更有竞争力。凭借 CS（计算机科学）爆红留学圈的私立名校，曾在 “CS Rankings” 榜单中连续多年蝉联榜首。当然，领域内的成功绝非偶然，这源于学校对专业的高度重视。学校流行着一种 “人人都爱 CS” 的文化，极客、学霸众多。在这里，AI 能力并非加分项，而
AI工作术：Harness与Loop到底指什么？
AI新名词科普：Harness和Loop是什么意思？通俗易懂地告诉你：Harness是为AI搭建的完整‘工作系统’；Loop则是让AI反复‘执行—检测—优化’，直至任务完成的循环机制。你可以把AI想象成一名新员工。 1. Harness是什么？ AI模型本身仅是‘大脑’，比如GPT、Claude，虽聪明，但单靠大脑无法做事。你需要为它配备： 电脑与软件 文件访问权限 搜索、编程等工具 操作流程与规则 历史记忆与项目资料 结果校验机制 将这些组件整合，使AI真正能执行任务，这套体系就叫Harness。 简单
科技启蒙新方式|AELOS人形机器人点燃孩子创新潜能
当书本知识邂逅真实科技，孩子眼中的世界才会真正绽放光芒✨在人工智能日益普及的当下，最佳的科学启蒙从来不是机械记忆，而是亲眼目睹、亲手实践、亲身体验。今天为大家介绍我们展厅的明星产品——AELOS乐聚人形教育机器人，专为青少年科技创新教育量身定制，是研学展示、课堂教学、科技演示的全能科技助手！
人工智能发展仍处初期阶段
人工智能目前还处于相当笨拙的早期发展时期诸多关键难题如注意力机制、幻觉现象、推理效率等，均未得到有效解决。相较于纯文本模型，多模态系统进步更快，例如文本生成图像，但在严格应用场景下频繁出错，且极难纠正。AI的日常演进模式并非突然爆发，而是逐步渗透。不少人宣称通用人工智能可能在未来三年甚至更短时间内实现，若沿用现有训练架构，我认为真正的AGI十年内都难以到来，底层数学概率问题是其根本障碍。当然，各方对AGI的定义常引发激烈争论，这另当别论，我是从用户角度出发：要求什么就能给出什么，且结果正确。不会爆发的另一