AI Scientist：从辅助工具到独立研究者的演进之路
截至2026年，人工智能科学家已成功跨越概念验证阶段，初步实现科研全流程的自动化运作，这代表着科学发现正式迎来了“第五范式”。现阶段的核心特点表现为人机协作模式，其中AI系统承担执行与优化任务，而人类科学家则专注于问题界定与价值评估；未来将逐步向分层自主方向推进，最终达成特定研究领域的独立科学探索。目前AI Scientist已拥有构建假设、编写程序、运行模拟实验以及完成论文撰写等多项能力，但在深层逻辑推理与实体实验操作方面仍存在明显不足。该领域将按照“辅助研究”到“主导研究”再到“独立发现”的阶段性路径
AI自动生成SJT测评系统
AI驱动的情境判断测验（SJT）自动生成与优化智启时代，AI赋能人才测评在数字化浪潮下，人工智能正以前所未有的方式重塑各行各业。而在人力资源管理（HRM）领域，如何利用AI提升测评效率，一直是学术界和产业界关注的焦点。今天，我们要为大家介绍一款「AI驱动的情境判断测验（SJT）自动生成与优化智能体」。它不仅是技术的展示，更是一次对“未来招聘”的探索。情境判断测验（SJT）是人才测评中的“金标准”，用于考察候选人在特定工作情境下的判断和行为倾向。然而，传统的SJT开发面临着三大难题：从编写题干、设计选项到专
打通文件在 IM 与 AI 间的流转通道
每天都有文件从群聊里飞来：一份 PDF、一份方案、一张截图、一份表格。它们通常先出现在 IM 里，然后又被你下载、转存、复制路径、再交给另一个工具处理。HydroCoder 正在把这条路变短。当文件抵达会话，它也可以自然抵达你的 AI 工作流。想先体验这次文件传输能力，可以通过下面的地址下载 1.7.83 版本，或者自动升级到位：打开 HydroCoder 下载页下载地址： https://hdupdate.myseek.fun/hydrodesktop_update/index.html视频操作二维码：
初速度港股上市倒计时：基石认购冰火两重天
来源：腾讯财经 文 | 谢照青 编辑 | 刘鹏 港股IPO市场持续升温，但明星项目的光环，已经无法让所有长线资金无条件入场。 6月26日，6家企业在港交所同日敲钟，单日募资额接近200亿港元。过去一年多，热销IPO的基石额度往往供不应求，基金经理既要评估资产质量，也要在有限额度中争取分配机会。即将在港招股的自动驾驶企业初速度科技（Momenta），成为这轮港股IPO热潮中新的代表性案例。该企业于6月18日获得中国证监会备案、6月22日即通过港交所聆讯，并计划7月第一周在港上市。保荐人分别为中金公司(35.
美光业绩暗藏 AI 变局密码：未来十年，由虚入实
昨夜，美光科技发布了一份创纪录的季度业绩。2026 财年第三财季，公司营收高达 415 亿美元，同比激增 346%，Non-GAAP 综合毛利率跃升至 84.9%，连续第五个季度刷新收入纪录。然而相较夺目的财务数据，财报电话会议上一则被普遍忽视的观点，更令整个科技界深思：AI 驱动的存储需求远不止于数据中心，未来将向移动终端、个人电脑、消费电子、智能汽车、工业制造、机器人等全域渗透，其中人形机器人与高阶智能驾驶将引爆持续数十年的存储需求扩张。美光提供了一组鲜明的参照：L2 + 及以上智能驾驶车型的内存与存
国产AI突破与自动驾驶国标发布
本期AI资讯监测到两起行业大事，聚焦国产大模型技术革新及AI监管法规的正式落地。DeepSeek携手北京大学推出了DSpar推理加速框架，并宣布开源[1]。借助半自回归生成和置信度调度算法，该框架在不牺牲输出质量的前提下，使LLM在高并发下的推理效率提升了60%至85%[2][3]。目前该框架已部署于DeepSeek-V4线上服务，上线首日即获GitHub 906星标，标志着DeepSeek在完成500亿元融资后首个开源项目。工信部公布了《智能网联汽车 自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准，并规定自202
零基础转AI应用岗：用实际成果证明能力，解析业务流的系统化AI框架
每天傍晚，当运营或企划人员面对从后台导出的 8 份包含非结构化评价、不同维度标签的异构 Excel 报表时，最常见的动作是什么？打开网页端的大模型，将几万字的凌乱数据直接“喂”进去，敲下一句：“帮我分析一下最近的用户流失原因，写一份报告”。十秒钟后，屏幕上吐出一堆诸如“提升产品体验”、“加强客户沟通”等放之四海而皆准的废话。这就是目前职场中最典型的“伪 AI 化”工作幻觉。很多非技术背景的从业者渴望向 AI 应用岗转型，却始终将具备强大推理引擎的大语言模型（LLM）当成一台“高级打字机”盲目调用。这种停留
AI热浪下，这些交叉专业更值得选
点击蓝字，关注我们早在2025年8月，国务院印发的《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》中就已明确提出，要推动人工智能与制造、装备、交通等全行业深度融合，规模化落地智能技术应用，持续补齐 AI 产业链人才缺口。数据科学与大数据技术自动化电子科学与技术据可靠跟踪调查，自动化本科毕业生从事的行业较为集中的是：仪器/仪表/工业自动化/电气生产能源(电力/石油)/水利 IT服务（系统/数据/维护/软件）/多领域经营 机械制造/机电/重工生产通信技术工程师IT服务（系统/数据/维护/软件电子/电器工艺/制程
AI Agent 重塑数据库：金仓智能运维的真实实力
你或许已经看到了——Cursor 刚拿下 1 亿美元融资，Devin 宣称能取代初级码农，Manus 霸屏那阵子大家都在议论“AI Agent 能否独立办事”。讲真，这股浪潮席卷到数据库领域是必然的。只是速度超出了我的预期。上个月我前往一家金融机构的机房提供技术支持，邻座的 DBA 老赵对我感叹了一句，至今令我印象深刻：“过去是我守着数据库运行，如今是数据库监视着我——它比我提前预知了危险。”起初我以为他在说笑。直到他向我展示了 KES 的告警日志：凌晨 3 点 17 分，平台自主侦测到某张表的索引碎片率
让AI学会说人话
上篇扒了383份简历的稿子爆了之后，我收到一条私信，开门见山：太假了，能不能别用AI写东西？我犹豫了一下，然后决定——不是退回去手写，而是教AI自己学着写得不像AI。一场25轮的自动化实验 · 全程开源那条私信就一句话。"太假了，能不能别用AI写东西啊？"发信的人说得没错，而且我不打算装。那篇383份简历：智谱、MiniMax、Kimi，到底都是些什么人？383份简历是AI扒的、AI总结的、AI统计的，文章也是AI写的。全程只有一样是我的：想法——去看看这三家公司里到底都是些什么人。他戳破的是另一层：哪怕
追溯中国AI起源：70年代已开设相关专业
PART 01PART 02PART 03PART 04PART 05PART 06人工智能已上升为国家战略层面，政策红利持续释放，资金大量涌入，AI与实体经济深度结合，产业规模实现了巨大的飞跃。历史性时刻：2017年，国务院出台了《新一代人工智能发展规划》，确立了AI发展的“三步走”战略，使其成为国家层面的顶层设计；与此同时，AI独角兽企业（例如商汤、旷视等）迅速壮大，在自动驾驶、智慧医疗、工业检测等方面实现了大规模的实际应用；2019年，“智能+”被纳入政府工作报告，AI开始深度赋能传统行业；2021
AI 驱动科研实战：Python 深度学习、大模型与自动化 Agent 全攻略
线上直播直播时段：7 月 18 日 -19 日、25 日 -26 日【含全套资料、源码及永久回放】序言课程架构结业证书与学时注册通道针对真实科研需求，打造由 Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes 四位"AI 研究员"构成的可迭代、可复用科研协作团队实战营直播时段：6 月 26 日 -29 日依托 claude code 与 codex 双 AI 协同的论文撰写及质量校验：覆盖"数据挖掘→初稿生成→交叉评审"全链条直播时段：7 月 25 日 -2
人工智能浪潮下制造业的思维革新
■ PCB · 智能制造 · 实战分享作者 / 江西中络——钟鸿●成本不断攀升：人工费用年增8%-10%，原材料价格起伏不定，能源支出持续上升，环保合规投入加大●品质标准升级：客户对产品质量的期望日益严苛，SMT贴装要求不断提升●订单趋于定制化：生产模式由大批量标准化转向多品种小批量，排程与交付压力增大●技术人才断层：资深技术专家逐步退出生产一线，工艺经验面临失传风险AI可以做什么？●全天候监控设备运行状态●深度挖掘生产大数据中的质量规律●提前预警设备潜在故障（如蚀刻速率监控）●科学规划生产排程提升设备利
AI日报|科技巨头纷纷自研芯片向英伟达施压(1/20) 6月27日
2026年06月27日星期六 · 20 篇优选● TechCrunch● The Verge● Ars Technica● MIT Tech Review# 1TechCrunch9h 前 🔧 芯片尽管英伟达长久以来占据着AI芯片市场的主导地位，然而完全仰赖它的时期或许即将终结。OpenAI近期透露了跟博通联手打造的自研推理芯片“Jalapeno”项目，从而跻身谷歌、苹果、SpaceX等不断扩大的自研芯片企业阵营。这些科技大厂自主研发芯片的关键驱动力包括：提升特定任务（比如AI推理）的运行效能与能耗比、减
揭开AI的真实面目
揭开AI的真实面目 AI并非大众认知里那种“具备思维的机械体”。 倘若谈及人工智能，你脑海中浮现的仅有机械人、科幻大片或某种高深莫测的黑盒，那么你对AI的认知，或许从起步就偏颇了。 最核心的界定仅需一言以蔽之： 人工智能，乃是使机器仿效人类局部智能的一门技术。 须谨记，是“局部智能”，既非全盘的人类心智，亦非机器骤然萌生了灵魂。其效用在于，将昔日需人类裁决的若干任务，借由数据、算法与模型托付给机器执行。 ## AI究竟在运作什么 人工智能最核心的本领，大致可归纳为四项： - 辨识 - 领悟 - 抉择 -