AI提示词真的无关紧要吗？
学习AI无需从提示词入手？对于这一观点，我坚决不敢苟同。作为一名深度使用AI的用户，我的实际经历恰恰相反：提示词不仅没有失去价值，反而是驾驭AI的关键竞争力。提示词的水准，直接左右AI的输出品质。许多人误以为AI足够智能，随便说几句就能获得理想答案。但事实是：质量低下的提示词所能激发的AI能力与前者判若云泥。敷衍了事的问题只会换来泛泛而谈、甚至偏离主题的回复精心设计的提示词则能唤醒AI深层次的推理能力、条理分明的输出结构乃至跨领域的整合本领撰写提示词的本质并非与AI闲聊，而是精准调用AI的能力。你调用的接
人工智能浪潮下哲学学习的价值思考
看到AI巨头争相招募哲学专业毕业生的报道，不禁萌生了认真学习哲学的念头。这类消息已经不是第一次出现了，不过相关职位数量有限，通常只有名校高学历人才才能获得这样的机会。工作中使用AI工具后发现，AI确实缺乏真正的创造力，基本上就是一个便捷的搜索整合工具，无法独立产出新内容。不知道是否因为我用的是免费的低质量AI，感觉还不如去年的版本。AI时代最珍贵的或许就是创新能力，办公室里重复性的事务和低价值的劳动很快就会被机器替代，这甚至不需要任何人来预测。AI的影响力正全面融入人们的日常生活乃至行为习惯，人机协作能力
AI浪潮中的终极赢家：具备这三种特质的人才
AI的广泛渗透正在深刻重塑职场生态，文字创作、代码编写、信息处理等流程化、重复性任务正被智能系统以更高效率承接。在算力资源日趋均衡、技术工具开放共享的当下，单纯比拼操作技能、累积知识存量的模式已走向终结。真正握有关键竞争力的精英，已不再是通才型执行者，而是懂得借助AI赋能、捍卫人类专属优势、不断突破自我的成长型个体。精英人才的首要标识，在于掌握人机协作的底层逻辑。他们从不将AI视为对立面，而是当作高效的智能搭档。区别于普通用户对AI的被动依赖和盲目接受，精英深谙工具的能力边界，能够精准匹配AI功能，将繁杂
职校生AI素养：内涵解析、框架构建与演进路径
职业院校学生人工智能素养的内涵、框架及发展管 秀，李 梦，韩锡斌【摘要】《职业院校智慧校园规范（试行）》已将学生人工智能素养确立为智慧校园建设的关键要素，然而其发展仍受制于能力结构失衡、应用场景匮乏及课程供给乏力等难题。基于智能时代对人工智能素养的新要求，结合职业教育作为类型教育的实践特质，本文系统剖析了职业院校学生人工智能素养的核心内涵、架构体系及未来走向。研究指出，智能时代的人工智能素养已从单纯的技术理解与工具操作，演进为基于生成内容的重构能力、面向复杂任务的人机协作能力，以及对技术边界与伦理责任的研
AI驱动业务新范式
AI驱动业务新范式 第一，有真实业务支撑 懂行业、有整套解决方案，AI形成业务能力增强器。有真实的业务场景、真实的客户、真实的数据。模型越强产品越好用。 第二，形成完整数据链路 在真实业务中跑着，每天都在沉淀数据：企业库存变化、销售记录、客户偏好、历史合同、风险规则、审批流程等等。用这些数据训练、微调、优化自己的AI，形成反馈闭环，越用越聪明，越用越懂行业。私有业务数据形成“数据飞轮”护城河。 第三，真正具备工程能力Agent 一个靠谱的Agent应用需要：任务拆解能力、子任务调度、执行监督、错误恢复、结
Vol.1598 国际观察 | 人工智能能作为独立法律实体吗? |《AI的法律主体地位》(2026)
1. 中心问题AI成为法律主体的前景与局限 随着人工智能技术突飞猛进，尤其是其“自主性”不断增强，传统的以人为核心的法律责任框架正面临严峻考验。《人工智能的法律主体性——关于“电子人”赋予理由的研究》一书的核心议题正是应对这一挑战，深入探索一个前沿课题：人工智能能否以及在何种条件下被认可为独立的“法律实体”。作者杰西卡·霍维霍斯特聚焦于欧盟议会曾提出的“电子人”概念，系统分析了赋予高度自主AI系统法律人格的理论依据与现实需求，旨在澄清这一设想究竟是破解法律难题的有效途径，还是超越现实的法律幻想。2. 论证
智能时代工程教育新路径：复杂工程问题教学创新与认证实践
人工智能正在深刻改变工程问题的本质特征，新版工程教育认证标准对计算机类专业人才培养也提出了全新要求。本分论坛邀请产学研领域资深专家，围绕工程教育认证核心主线，深入探讨标准与AI技术的融合之道及教学改革方向，共同探索智能时代工程人才培养的新模式。FCES 20262026年7月27日至29日，第十届CCF未来计算机教育峰会（FCES 2026）将在重庆召开，大会以“未来教育：颠覆还是改良？”为核心议题。大会期间将举办《智能时代计算机类专业复杂工程问题探究》分论坛，论坛聚焦AI背景下计算机类专业复杂工程问题的
AI自进化：从功能优化到能力跃迁
自进化大致可分为三种路径：>> 稳定即不动点状态。经过F作用后，x仍近似于原x。系统既不恶化，也无显著提升。许多自然系统、社会结构与个人习惯，长期来看皆如此。看似每日微变，实则本质未动。此为稳定态。>> 坍缩F失效。种瓜不获瓜，或产出愈来愈劣。在强化学习中，这被称为熵坍缩：模型愈发确信，但这种确信未必有益，反而导致单一化、僵化与探索力衰退。自进化系统最忌此态。一旦F坍缩，后续每代都将继承并放大其缺陷。错误自我强化，偏见持续固化，质量持续下滑，组织逐步腐化。（可类比：中国历代王朝兴衰
AI充当作伙计：突破单人创业的效能极限
单人创业最大的瓶颈，往往不在于拼搏不足，而在于技能与体力的固有极限。一个人再努力，也极难同步兼顾内容制作、客户维护、数据盘点、质量把关全流程。而 AI 的广泛应用，等同于为每位普通人配备了一位随时待命的全栈搭档，正悄然瓦解单人创业的效能极限，使单枪匹马化身完整团队成为可能。以往模式中，单干者始终受困于“木桶效应”：不精通写作，产出就迟缓；不熟谙数据，运营就靠盲猜；未涉足供应链，选品质检便易入坑。若要弥补弱项，要么耗数月乃至数年摸索试错，要么破费招兵买马建团队，前者费光阴，后者添开销，诸多创业构想就此夭折于
AI技能认证申报指南
人工智能训练师 扫码即可联系报名 ✔颁证机构:工信部人才交流中心; ✔IITC工信人才岗位能力评价证书 ✔网络授课，网络考核 ✔考核验证采用人脸识别; ✔两回免费考核机会（初次参考+初次补考），若初次补考依旧未达标，学员须在第三次参考时支付补考费用。 ✔考后约45个工作日颁发证书。 ✔专业方向: ❗️人工智能训练师 ❗️AIGC应用工程师 ❗️AI数据分析师 ❗️AI财务管理师 ❗️AI管理会计师 ❗️AI人力资源管理师 ❗️AI心理咨询顾问 ❗️AI营销师 ❗️AI智能建造师 ❗️AI食品安全管理师 ❗
AI基建时代，中国律所如何构建核心壁垒？
5月28日，全球最赚钱的律所凯易（KE）宣布投入5亿美元打造自有AI平台。乍看之下，这似乎又是一则法律科技资讯：一家全球顶尖律所重金押注AI，意在下一轮效率竞争中抢占先机。但若仅将其视为“购置工具”或“自研模型”，恐怕低估了其深层意义。法律行业素来不缺工具。从法律检索系统、合同管理系统，到各类AI法律助手，技术一直在提升律师效率。然而，凯易此次真正的看点，不在于使用了多强的模型，而在于它试图将律所最核心、最难复制的资产——合伙人的判断、项目阅历、交易路径、监管应对及组织记忆——进行系统化沉淀。换言之，这已
中美AI创新力对比与中国进阶策略
一、选题说明（一）研究具体问题本课题立足于全球科技博弈新态势，锁定中美两大AI核心力量，对双方综合创新能力展开全景式比对。具体涵盖五大议题：首先，梳理两国AI顶层设计的政策脉络与执行逻辑，辨析导向、模式及治理异同；其次，对比人才队伍的规模、结构、质量及流动特征，研判储备短板与增长潜能；再次，测算算力、数据、风投等关键资源的体量、布局及效能，分析资源竞争态势与外部干扰；第四，从学术与专利双维度对标知识及技术创新水平，区分数量与质量差距，锁定技术薄弱环节；最后，结合对比结果与现实环境，提出AI高水平自立自强的
AI-FDE组织篇05|协作留痕易,组织能力沉淀难
前文讨论了一个核心问题：客户现场每天都在产生高价值信息，但如果没有入口，这些信息就会停留在个人层面，无法转化为组织资产。上篇明确了：哪些判断值得被资产化，以及这条闭环为何能够成立。本篇要继续探讨的是：这条闭环依靠什么机制才能持续运转，而不是项目一忙就中断。问题还需要进一步深入。因为今天很多企业软件团队面对的，已经不是“完全没有记录”，而是另一种更棘手的局面：记录越来越多，组织却没有因此变得更聪明。使用AIFDE与AI协同工作时，会自然产生大量痕迹。你如何拆解需求，AI如何回应；哪一版方案被推翻，原因是什么
AI圈新鲜事
一款具备300亿参数规模的新模型正陆续发布推理评测成绩，而其测试难度却是系统体量的数百倍之巨。VibeThinker-3B采用课程学习与知识蒸馏相结合的训练范式，而非单纯依赖参数规模的扩张，在数学奥林匹克和实时编程挑战中的表现往往可与前沿大模型相媲美。不过作者们也预先提醒，这能否迁移到需要严格验证的客观任务上仍有待观察。Cursor的开发者提出，人工智能正在重塑创造价值的含义，远不止于提升效率那么简单。在一场关于其所称"接近材质"的分享中，陆亮指出原型设计与最终产品之间的界限正在消融，交互界面理应随之演进
RoboScience机器科学推出通用具身大模型Visics，VLOA架构实现三大维度泛化
新浪科技讯 6月26日晚间消息，近日，通用具身智能企业RoboScience机器科学首次披露自研Visics大模型技术架构VLOA（Vision-Language-Object-Action），并展示了模型在多项真实场景的应用，包括全球最复杂具身操作任务家具拼装。 当前，机器人操作面临泛化能力差、精细操作难、长程任务误差累积三大核心瓶颈。据RoboScience机器科学创始人兼CEO田野介绍，Visics大模型通过自研技术架构VLOA，把机器人“认知”与“执行”彻底解耦，实现了三大维度泛化：指导任意机器人