AI回升后，下一个真正的增长点在哪？
过去两天，全球市场出现了一个显著转变。此前市场的交易主线是：油价攀升→通胀压力上升→利率维持高位→科技股估值受压；但伴随美国最新通胀数据出炉，市场逻辑开始转变：通胀回落→利率压力减轻→科技成长重新吸引资金关注；美股止跌回升，科技板块成为市场主要支柱。但如果仅看到“AI又涨了”，可能忽略更关键的信号：AI行情尚未结束，但玩法已经改变。过去市场关心：“AI未来空间有多大？”现在市场关心：“AI投入的资金，何时转化为利润？”美国最新数据表明：6月CPI环比下降0.4%，同比上升3.5%。随后公布的6月PPI同样
中国推动全球南方人工智能均衡发展
中国于2024年9月发起的“人工智能能力建设普惠计划”，是一项旨在促进全球南方人工智能均衡发展的国际合作举措。该计划聚焦基础设施联通、产业赋能、人才培育、数据安全与技术创新五大方向，涵盖数字基建共建、国际协作平台搭建等十项具体行动。计划遵循主权平等、发展导向原则，通过南北及南南合作落实联合国2030年议程。全文如下：为了缩小数字智能鸿沟，特别是确保全球南方国家在AI发展中受益，中方主张坚持联合国在发展合作中的统筹协调作用，秉持主权平等、发展优先、以人为本、普惠包容等原则，通过南北、南南及三方合作，切实落实
AI时代，新员工入职第一课学什么？
北电数智聚焦战略理解、跨域协作到产业落地，寻求人才培养的新路径企业对待新人的方式，直接体现了其对人才的认知与重视程度。是优先传授规章制度、工作流程和岗位技能，让员工快速"适应环境"；还是先引导员工理解企业使命、业务价值创造方式，以及个人在组织中的角色定位？近期，北电数智为新入职员工设计了一套涵盖战略规划、业务运营、技术应用、产业趋势、企业文化与职业使命的综合性培训项目。表面上看，这似乎只是一次常规的新员工入职培训。然而，在AI产业迅猛发展、职业边界日趋模糊的当下，这引发了一个值得企业和职场人士深入探讨的问
AI 智慧已成熟，为何迟迟未融入企业？——Databricks CEO Ali Ghodsi 对企业 AI 的深度剖析
每日清晨8:30，为你速递全球前沿AI产品、设计、技术领域的播客与峰会洞察，助你紧跟最新认知步伐。全文逾3000字，可路上收听，亦可先收藏后细读。AI 怎样步入企业？我相信你与我同样好奇，这也是我持续收集相关实践与观点的缘由。在2026年 Data + AI Summit 上，Databricks 联合创始人兼 CEO Ali Ghodsi 直面这一疑问：为何当下大模型已极其强大，企业却仍未掀起真正的 AI 变革？并且Ali 还给出了极为明确的论断：AI 的智慧难题已基本攻克，企业真正匮乏的是让 AI 领
AI赋能保险创新开篇：透视保险智能化转型的四大技术支撑
为了全面展示AI技术在保险领域的落地情况，清华大学五道口金融学院中国保险与养老金融研究中心依据《AI保险行业应用创新白皮书》策划了"AI×保险应用创新系列"专题内容。该系列将围绕技术基础、应用起点、应用全景、难点堵点与监管建议五个层面深入探讨，梳理AI助力保险业高质量发展的核心逻辑与实践路径。本文作为系列开篇，重点关注保险AI应用的技术基础，深入剖析数据与知识、算力资源、模型能力、安全合规四大技术支柱。保险行业AI能力的构建，并非单纯依赖某个模型或单一应用，而是依托数据与知识、算力资源、模型能力、安全合规
AI成长足迹(六)为何AI突然掌握对话能力？Transformer：AI理解能力的开端
前文我们探讨了互联网，它首次将人类文明整体转化为AI可汲取的知识资源。昨日有个议题未深入展开，即为何当前互联网数据已不再是优质的AI训练材料？原因在于，如今的网络空间已遍布大量AI自动生成的内容，且这类内容正持续增长。若继续用此类数据训练新的大模型，近亲繁殖般的后果将导致模型性能持续下滑。如何获取最新、最真实的数据，已成为亟待攻克的新挑战。我猜想，未来人类的价值或许就在于为AI供应数据
AI学习随笔 | AI驱动学习变革,上海率先探索
AI × EDUCATION × SHANGHAI当知识能够随时获取，真正宝贵的，将不再是"知晓什么"，而是善于提出优质问题、进行精准判断，并将思考转化为实践。Tips： 2026年6月13日—14日，在线聆听了2026上海基础教育论坛，本次论坛聚焦【"人工智能+"：学习的革新】（点击可跳转）。论坛上，上海市教委副主任、上海市未来学习研究与发展中心主任杨振峰，正式发布并详细解读《上海市未来学习研究与发展报告（2026）》。随后又收到Classin李静老师惠赠的两本著作，细查之下发现作者同样是杨振峰主任，不
当AI日益人性化，人类却在变成什么？——借《系统论》透视智能时代
魏宏森与曾国屏合著的《系统论——系统科学哲学》，这部清华学术著作将贝塔朗菲的通用系统理论、普里高津的耗散结构学说、哈肯的协同理论、钱学森的复杂巨系统思想融汇成一个统一的哲学体系。研读之后我发现，它为我审视当下AI技术提供了一副极为清晰的"分析镜"。目前围绕AI的讨论，充斥着两类声音：技术乐观派宣称"强人工智能即将来临，万事都将更美好"；末日悲观派警告"人类会被替代"。这两种叙述有一个共通的缺陷——它们都在用还原论的视角看待一个系统性的现象。系统论的核心主张恰
零项目经验如何打造高竞争力AI简历？
即便缺乏实战项目，提升竞争力依然可行，核心在于将“已学知识”转化为“解决难题的能力”。展望 2026 年，人工智能岗位招聘更青睐可验证的硬实力：模型洞察、数据治理、工程部署及业务阐述。对于无实习或真实项目背景的同学，简历不应留白，而应通过课程实验、开源复现、数据作品、竞赛记录及岗位化描述，填补“项目实证”的空白。简历需从“经历罗列”升级为“能力证据链”。众多人工智能初学者的简历痛点，并非内容匮乏，而是内容如同课程大纲：学过机器学习、懂点深度学习、会用 Python。招聘方真正关注的是，你能否独立跑通一个小
Redwire再获2150万订单，升级美军追踪者无人机
美国航天防务企业Redwire Corporation公布，已接到美国海军“组合采购执行官 - 机器人与自主系统”部门下达的总额2150万美元新增采购合约。此项订单涵盖向美国海军陆战队交付的第二批“追踪者”Block 30“先进导航”版无人机系统，以及配套的标准系统配置。 本次追加订单紧接2026年第一季度该部门向Redwire授予的约2000万美元合约之后，是另一项关键合同。在上一笔交易中，海军陆战队首次引入了Redwire的“先进导航”版“追踪者”无人机。该部门系美国海军于2025年末新设机构，旨在统
气象局发布农业气象防灾减灾五年发展蓝图
北京7月15消息 记者当日从中国气象局获悉，气象部门日前正式发布《现代农业气象防灾减灾业务能力建设方案（2026—2030年）》，旨在全面推进新型气象服务农业体系建设，重点增强数字化、智能化农业气象防灾减灾业务水平。 面对全球气候持续变化的形势，加强现代农业气象防灾减灾业务能力、促进农业生产系统平稳健康发展，对于确保粮食及重要农产品持续稳定供应具有重大战略意义。 方案提出，到2030年，全国农业气象防灾减灾水平将实现质的飞跃。农业气象灾害风险预警将覆盖短、中、长期各阶段，重点区域预警精度和农业产量预报精度
唐港集团开展AI管理带练人才培养计划
为加速管理人才队伍成长，促进管理能力与数字化转型紧密结合，7月15日，唐港集团举办AI管理带练项目宣贯会议，开辟数字化管理人才培养新渠道。公司党委副书记、工会主席杨志刚出席并对管理人员培养工作进行部署。杨志刚强调，强化管理人员培养是应对市场竞争、实现高质量发展的关键举措，需置于发展全局中统筹规划、稳步落实。要准确洞察行业发展趋势，积极革新思维观念，借助管理效能提升驱动战略转型升级；要着力优化队伍结构，助力年轻管理人员加速角色转变，增强带队育人能力，汇聚团队力量；要秉持学用结合、常态化训练的原则，熟练运用A
人工智能专业选校指南：避开误区，精准定位
"在人工智能时代，大学该如何选择？近期几乎所有寻求规划的家长都会抛出同一个疑问："孩子该不该学AI？"这个问题虽然容易提出，但要落实到具体的选校方案上，却是我们今年被问得最频繁、且最难用三言两语解释清楚的问题。因为“人工智能”绝非一个界限分明的专业。它不像会计或金融那样一目了然，更像是一个庞大的技术生态系统，囊括了计算机科学、数学、统计、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人、认知科学、芯片、伦理治理，甚至产品设计及公共政策，都被装进了“AI”这两个字里。因此，我们始终向家长强
章庆元：国产模型已全面替代，模型差异缩小
新浪科技讯 7月15日下午消息，在今日举行的金山办公(236.710, 14.08, 6.32%)2026 AI 生产力大会上，金山办公CEO章庆元指出，大模型的稀缺性正不断下降，不同模型间的能力差距也在逐步收窄，没有任何一家能形成绝对优势。 “过去三年，行业曾担忧OpenAI会独占鳌头、国内模型难以追赶，但如今回看，模型榜单几乎每周更新，‘某模型超越博士生’的报道已让人感到疲倦。”章庆元表示。 他透露，一个更具里程碑意义的变化来自金山办公：去年公司内部开发仍大量依赖国外模型，而到今年6月，已全面转向国产
AI工坊|停止纠结AI谁更聪明：模型差异核心并非智商
AI工坊 · 第10期欢迎莅临AI工坊第十期。掌握工具是技艺，洞察工具是眼光。今日我们将剖析“模型”，让你明白这个词究竟代表何种含义。许多人开始使用AI后，常遭遇一个怪象：同一问题询问不同AI，答案大相径庭。有的回复迅速，条理清晰，宛如咨询顾问提交的PPT；有的先查阅资料再逐步推理，好似严谨的研究员；有的中文表达极佳，语气自然，但一涉及复杂代码便显生涩；有的基准测试分数极高，可当你仅需其撰写一封邮件时，它却慢如进行数学证明。于是，许多人得出了一个简单结论：那就选用最聪明的。这听起来合情合理，但这恰恰是理解