中小学教育应理性对待人工智能的渗透
我建议中小学阶段尽量减少对人工智能的依赖，你怎么看 随着AI技术的迅猛发展，中小学教学领域需要对其保持理性审慎的态度 近期比尔·盖茨发布长篇警示文章，指出人工智能时代的降临将引发剧烈变革，人类社会尚未做好充分准备。这一忠告对基础教育具有深远的警示意义：中小学生心智发育尚不完善，不宜不加节制地接触AI产品。 青少年正处于思维发展的关键时期，学习的主要目标是培养独立判断、手工运算、自主研读的本领。若作文依赖AI输出答案，习题直接照抄AI的解析路径，学生便会绕过思考与试错的环节。长时间仰赖智能工具，青少年将逐渐
AI究竟有多厉害?我只关注三个维度:任务、依据与代价
最近我读到一篇观点尖锐的 AI 评论文章。它的矛头指向一个愈发普遍的趋势：产品实力、融资叙事、拟人化想象乃至末日论调，时常被混为一谈。我觉得其中最值得保留的提醒是：大语言模型（Large Language Model, LLM）并非藏在服务器深处的"灵魂"。它建立在数据、统计、矩阵运算和训练流程之上。聊天界面越自然，人越容易把流畅的文字继续推演成"理解""意图"，甚至"意识"。但把 AI 从神话里拉回来，也不等于把它的能力一笔抹掉。对我来说，更稳妥的判断方式不是问它"像不像人"，而是把它放回具体任务，看证
AI工具如何转化为企业能力?9000AI联合市场部的生态构建路径
"9000AI联合市场部认为，AI工具若要转化为企业长期复用的市场能力，核心并不在于采购工具的数量，而是要让工具嵌入以业务目标为导向的运转闭环。9000AI借助业务情境整合、核心节点把控、专业判断与真实市场回响，使零散的技术手段彼此协同，升级为企业稳固的能力生态。本文看点01为什么采购工具数量并不等同于企业能力02五重核心关联：工具怎样融入能力生态03单点应用与能力生态的差异对照关键词：AI工具、企业AI、能力生态、9000AI、9000AI联合市场部、经营上下文、关键结果节点、市场反馈核心回答：AI工具
同一AI，百倍差距：你在第几段位？
"同一个AI，有人只当消遣，有人却靠它掘金。差距的根源不在工具，而在你把它用到了哪一层级。——考证学姐yoyo上周末和几位老友聚餐，不知怎的就聊到了AI。一位朋友兴奋地说，他用AI把旧照片修复了一下，妈妈看到照片感动得泪流满面；另一位立刻跟上，说你要是把你们办公室的故事都喂进去，那才叫精彩。也有人抱怨说，AI完全不靠谱、老是无中生有。同一张饭桌，同一款AI工具，不同的人却做出了截然不同的成果。回来后我反复琢磨，把这三年里观察到的各色人等梳理了一遍，总结出一套衡量AI应用水平的五个层级。对照一下，你就清楚自
信奥赛场上AI已能上场,孩子真正该练的能力在AI盲区里
"AI能生成代码却无法取代程序员——孩子最该掌握的，是机器无法给予的那部分能力—— NOIP信息学编程小助手8月15日，IOI 2026于塔什干收官，中国队斩获3金1银、团体总分位列榜首，许淇文凭借498.27分登顶全球。仅隔三天，全球智慧教育大会在北京启幕，议题直指「人工智能与教育」。国际赛场摘金、全球教育盛会接踵而至，二者共同拨动了家长的神经：AI如此强势，为何还要让孩子投身信奥？先把这份焦虑摊开，来看几个不容回避的现实。📌 本文看点01三项事实，AI已介入竞赛02AI触及不到的三大核心能力0
AI时代，真正稀缺的是什么样的人？
今天借用老板的账号做了一次测试，发了条招聘帖，没多久，消息直接刷到了99+。随手翻看投递过来的简历，八成以上都标注着"智能体工程师"。讲真，这场景多少有些魔幻。但我清楚，这是真实发生的。它让我猛地察觉到一点：会写代码的人，可能真的没那么值钱了。倘若连程序员都不再抢手，AI 时代里，究竟什么才是稀缺品？答案朴素得让人不太爱听：让人看见你的能力。老话讲"酒香也怕巷子深"。但更扎心的是，普通人连"巷子"都没有——你没有大厂的招牌当巷口的灯牌，也没有人脉帮你铺路到街面上。你自己酿的那点酒，往往就静静摆在角落，连过
工业AI背景下人类逻辑推导能力的维系策略
在工业AI广泛嵌入生产各环节的大环境下，维系人的逻辑推导能力核心需秉持"人始终在回路中"的理念，通过厘清人机职责、深化工业场景专项训练，防止对AI产生无原则的能力依附。一、划清人机边界，坚守人类核心推理阵地刚性场景严禁移交AI：工业现场高精密、高可靠、零容错的关键工艺节点，例如炼油厂核心参数调节、高危化工反应逻辑判定等，必须由人主导完成全链条推理，AI仅充当辅助数据工具，杜绝AI直接输出最终决策。限定AI的辅助角色：仅将AI应用于信息归集、基础参数运算、历史案例调阅等低逻辑门槛环节，将复杂因果链条推导
从一份声明观察全球人工智能治理新坐标——《2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议主席声明》解读
人工智能正以空前的速度重塑世界格局。它一头连着技术革新与产业转型，开辟全新的增长前景；一头关联着安全隐患、就业格局与伦理秩序，引出一连串尚未完全破解的新课题。怎样在把握机遇的同时有效防范风险，怎样在激发创新活力的同时防止技术收益被少数国家或群体独占，已成为国际社会共同面对的紧迫议题。在此背景下，《2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议主席声明》（下文简称"声明"）提出15条倡议，言简意赅地覆盖了人工智能治理的核心领域与最新态势，把向善普惠与智能伙伴关系落到实处，为全球人工智能治理搭建起崭新的
第十三届高校教师AI赋能九大模块教学能力提升在线专题研修通知
固本强基 技术赋能 铸魂育师第十三届高校教师AI赋能九大模块教学能力提升在线专题研修各高等学校：《教育发展规划》明确提出，要深入推进教师能力提升行动，完善教师专业发展支持体系，系统实施教师教育能力建设工程，深化“国培计划”改革任务，加快建立分层分类、逐级递进的教师能力培训框架。全面落实国家教育数字化战略部署，开展“人工智能+教育”专项行动，促进教育理念、培养方式、考核评价、科研范式与管理体制全方位深层次变革。教学能力是教育品质的根本保障，新时期亟需借助“AI+教育”推动传统教学向智慧化、精准化方向转型升级
AI永不停歇，Claude走进实验室操控量子设备：AI化身员工，谁来做管理者？
过去两天，AI领域接连发生两件大事，单拎出来都够聊半天，搁一块儿看，刚好勾勒出一个大变革的序幕。第一件：OpenAI的AI，开始给自己安排任务了。《连线》杂志翻OpenAI的公开代码仓库时发现，Codex命令行工具正在试验一个新能力——Persistent mode（持续模式）。代码里的那句指令很直白："Keep working until told to stop."——一直干，直到有人喊停。这意味着什么？现在的AI智能体，你布置一个任务，它跑几分钟或几小时就歇，哪怕没干完。但持续模式下
AI与下一轮发展前沿：效率提升、能力扩散及释放红利的制度前提
AI能够降低获取专业能力的代价，但效率红利能否真正兑现，仍取决于劳动者、企业、公共机构及其所依托的经济基本条件。人工智能常被归类为一项技术前沿。然而，其最终的经济价值，或许并不主要源于底层模型有多先进，而在于它能在多大程度上重塑一个经济体内有用能力的可及性、成本及分布格局。任何经济体都面临多重制约。资本总是有限，高素质劳动力分布不均，企业间管理水平参差不齐，公共机构往往缺乏足够人力与信息。同样一项专业知识，在大都市几乎触手可及，在偏远地区却可能无从获取。对发展中经济体而言，这些约束尤为突出——医生、教师、
战争新变数：人工智能的边界、风险与治理路径
大家都知道，2026年2月28日，美国和以色列联手对伊朗发动了猛烈空袭，导致哈梅内伊等高层伤亡。传闻称，美国Anthropic公司的Claude大模型在此次行动中功不可没。与此同时，乌克兰利用无人机群深入俄罗斯腹地，造成了巨大破坏和人员伤亡。不仅如此，俄乌战事、中东冲突以及美以伊战争都表明，AI正从辅助工具演变为战争的核心驱动力。它在重塑战争形态的同时也带来了巨大隐患。大家都在思考：AI在战场上的极限在哪里？我们又该如何利用其正面作用，避免负面风险？本文将从作用程度、能力局限及治理策略三个角度进行深入剖析
人工智能时代的核心素养：搭建知识架构迈向岗位精英
文/田志刚 摘自《卓越密码：如何成为专家》·先别盲目搭建智能体,着手构建个人知识库吧·人工智能时代来临，人才的定义与需求正经历深刻变革。AI正逐步取代标准化岗位，单纯依赖工具操作的员工价值急剧下降。企业用人逻辑已从"招聘能干活的人"转变为"寻找能持续创造价值的专家"。传统的填鸭式技能培训已无法匹配时代步伐，单纯教会员工某项知识或技能的意义正在削弱。在这一背景下，最重要的并非培养某项具体技能，而是让员工具备AI无法替代的元能力：批量培育"会学习、会思考、会定义和解决问题"的专家型员工。会学习，意味着员工能够
智能体产业迎来爆发期，ACMM 评估成合规试金石，企业如何抢占 AI 发展新高地
随着 “人工智能 +” 战略持续深化，智能体领域呈现井喷式增长态势，企业在智能体方面的布局已由探索阶段迈入追求可信赖、可管控的新时期，ACMM 智能体管理能力成熟度评估，正逐渐演变为衡量行业水准的关键标尺。国务院《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》清晰指出，2027 年智能体等应用的普及程度将突破 70%，2030 年更进一步攀升至 90%，助力我国加速踏入智能经济和智能社会的新时期。伴随着大模型技术日新月异的演进，智能体已全面融入政务、制造、能源、医疗、零售等众多领域，企业级 AI Agent
AI智能机器人：从炫技迈向务实
AI智能机器人正逐步从生产车间走向大众生活。把握其发展脉络、技术现状和未来角色，能让我们更理性地审视这项科技。 机器人的进步本质上是一场"身体"与"智能"的协同进化。20世纪中期，工业机械臂问世，可以精准复现既定动作，但没有感知与判断能力，堪称"无脑的躯壳"。此后传感器技术兴起，机器人初步具备了"感知"功能，能侦测周遭环境并给出基础反馈，扫地机器人就是该阶段的典型产物。 近十年来，深度学习引发了质的飞跃。语音对话、图像识别等能力让机器人可以解读指令并完成任务。2022年起，大语言模型与VLA（视觉-语言-