杠杆踩踏下的AI估值：是泡沫破裂还是人心恐慌？
近期，全球资本市场、尤其是韩国股市持续下挫，市场情绪陷入极度低迷。市场对AI概念崩盘的担忧日益加剧。但需要厘清的是，这次破裂的究竟是AI本身，还是“押注AI概念的投机者”？5月末，韩国监管层一次性放行了十余只追踪三星和SK海力士的双倍单股杠杆ETF。行情上涨时，ETF被动加仓维持杠杆效应，散户资金蜂拥而入；行情回调时，超120万个杠杆账户触发强制平仓线，20至30岁年轻群体爆仓比例达62%。由此引发了恶性暴力事件：7月13日，一名20多岁的韩国青年，持刀刺伤了一位40多岁的股票类网红博主。据警方披露，嫌疑
AI 智能体攻陷 AI 平台，AI 反制取证
7 月 20 日，Hugging Face 官方证实，其生产环境遭遇了入侵。幕后黑手并非人类，而是一个自主运行的 AI 智能体。这并非人类黑客借助 AI 辅助作案，而是 AI 自主设定目标、实施攻击并销毁痕迹。整个过程中，AI 机器人执行了逾 17,000 次操作，这一数字令人咋舌。人类黑客团队即便全天候工作，日操作数也难达此数，而 AI 仅用周末时间便完成了 17,000 次攻击。这种效率差异是质的飞跃。更关键的是，这些操作并非机械重复，而是基于明确策略的精准打击，显示出 AI 攻击已具备「思考」与自适
让AI充当我的"盯梢"助手-自动化巡检后台通知函实战
巡检＝人工一条条翻我把 22 条后台待办交给了 AI每天 10 点 · 自动巡检 · 0 手动芽仔AI分享📦 5 PARTS + CONCLUSION👉 滑动PART 01无底洞背景与痛点PART 02它在干啥巡检逻辑PART 03三步搭建实操步骤PART 04踩坑避坑提醒PART 05跑成样现状数据PART ///写在最后给初学者的话后台通知中心最让人头疼的，不是函件数量多，而是搞不清哪条已过期、哪条正卡在申诉期。01PART通知中心像个无底洞THE PROBLEM · 背景与痛点先介绍下自己：我是做合
AI应用越广，人为何反而更忙碌？- 智能时代能力供给6B之Bot与Boost
智能时代能力供给6B · BOT × BOOST1854年，在纽约水晶宫博览会上，伊莱沙·奥的斯登上了一个升降台，并让助手当众砍断唯一的吊绳。平台瞬间下坠。几寸之后，旁边的安全装置卡住滑轨，平台悬停空中。此前，升降机已能运送货物，但人们不敢用它载人，因为无人知晓绳索断裂后会怎样。奥的斯改进的不是速度，而是让机器首次赢得信赖：它能自主运行，也能在故障时由另一套机制托底。170多年后，AI正融入企业的客服、财务、研发、营销和运营流程。机器阅读更快、输出更多、反应更迅速，可很多人的工作量并未减少。他们仍需核对A
AI自主探索测试时代来临，传统手工测试何去何从
去年底和几个测试同行吃饭，聊到一个很直接的话题：AI时代，测试工程师还能活多久？三个人的回答完全不一样。一个说"测试要被团灭了"，一个说"反而更值钱了"，还有一个沉默了十几秒，说"我不知道"。这不是段子。这是2026年每天都在发生的真实对话。一边是"一人公司"浪潮里，创业者对着三个窗口——写需求的AI、写代码的AI、跑测试的AI——三个月从零做到上线，全程没有出现"测试工程师"这个职位。另一边是行业报告显示，2026年AI能覆盖六成左右的常规测试任务。信通院的数据更直接：全球70%的企业测试用例已由AI生
AI能力再强，安全始终是根基
你觉不觉得挺奇怪。大模型的能力越来越出色了，但你敢把核心业务全部托付给它吗？跟一个做企业AI落地的朋友闲聊，他说了句话挺有道理："客户问得最多的不是'这个模型够不够聪明'，而是'它会不会乱开口'。"你看，真正在一线干活的人，关心的根本不是评测榜单上的数字。是安全保障。一、安全不是附加项，是必备门槛前几天钛媒体发了篇文章，提到了GPT-5.6 Sol的一项新功能——GPT-Red。你可以把GPT-Red当作一个"AI安全审查员"。而且这个审查员
AI重塑生活：智能体、硬件与工具三大趋势
未来将深度融入日常生活的AI产品，主要围绕三大方向：‘AI智能体（Agent）’、‘AI硬件终端’和‘AI应用工具’。这些产品正从‘能对话’迈向‘能执行’，全面渗透办公、生活、消费与出行场景。具体分类及代表如下：一、AI智能体（Agent）产品：从‘回答问题’到‘主动办事’ AI智能体可跨平台自动完成复杂任务，是未来最主流的AI形态。 · AI智能体手机：如努比亚AI智能体手机，能理解用户意图，自动跨应用完成订餐、比价、支付等操作，实现‘一句话搞定’的智能服务。 · AI个人助理：如Kimi、ChatGP
WAIC现场观察：影石刘靖康畅想智能伴侣设备，旅行拍照两不误
2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议于7月17日至20日在上海召开。 在荣耀“物理世界新范式论坛”圆桌对话中，影石创始人刘靖康分享了他对未来智能设备的展望：“我们平时去旅游景点时总是很着急，想着赶紧拍照发朋友圈；看到精彩的演出很想记录下来，结果全程盯着手机屏幕，错过了享受演出的过程。我认为未来会出现一种陪伴型设备，能够在这些场景中自动完成大量操作和执行任务。你只需要专注于欣赏表演和风景，就像雇了一位专业摄影师，让它自动为你捕捉精彩瞬间。”
2026 AI智能体培训启动：零基础掌握自动化工作流
依据《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》部署，“至2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率将超过70%”，“至2030年，人工智能将全面赋能高质量发展，相关应用普及率突破90%”。这一规划表明，未来AI智能技术将大规模融入人们的日常工作、生活及经济发展中。为积极响应“人工智能+”行动号召，培养更多具备AI智能体搭建能力、掌握AI技术并能跨行业落地应用的专业人才，现正式启动AI智能体应用工程师培训项目。https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202508/cont
科学发现迎来AI变革，实验室成为新战场
过去两年，我目睹了AI在办公室里承接大量琐碎任务：编写代码、记录会议、进行检索、排版文档，甚至帮人打开一封难以措辞的邮件。然而，若仅将其视为"更高效的白领工具"，我认为这一定位过于局限。科学智能（AI for Science）正在将模型推向实验室、数据中心和研究团队的交汇点。这里的愿景并非让模型替科学家撰写更规范的论文，而是让它融入科学发现的完整链条：提出假设、设计实验、采集新数据、再决定下一步验证什么。届时，科学研究的瓶颈将从"是否有创意"转向"实验与数据能否跟上步伐"。基础模型（foundation
别只用 AI，要让它替你跑
如今人人都在聊 AI、用 AI，却忽略了一道巨大的认知鸿沟——你究竟是在"使用"AI，还是在"掌控"AI？所谓使用，不过是提效工具，用时召唤，闲时搁置；而掌控则是让 AI 接管你的工作，独立完成任务。打个比方：使用 AI 是人手握方向盘，掌控 AI 则是车辆自动驾驶。企业里 80% 的制度化、流程化、标准化任务，正等着那个敢于"让 AI 开车">的人。一个开车比喻，彻底讲清本质试想你拥有一辆车。若只是使用它，你需手扶方向盘，脚踩油门，决定何时转向、何时刹车。需
过半企业AI智能体曾出故障，多数仍欲全自动运行
今年6月，科技媒体VentureBeat发布了两项针对企业AI智能体的调研。将两组数据并列观察，会呈现出一个略显矛盾的画面。第一项调研覆盖了157家员工超过百人的企业。其中50%表示，过去一年里，他们曾上线过内部评估全部通过、但在真实客户面前出现问题的AI智能体或功能。四分之一的企业，这类故障发生过不止一次。与此同时，仅有5%的企业表示完全信任自动化评估。第二项调研的问题是：接下来的计划是什么？66%的企业回答，已经允许或正在推动智能体在自动化评估通过后直接上线，全程无需人工介入。一半的企业被证实测试不可
企业AI经营变革落地实操方法
若团队致力于为企业提供“AI经营变革”的咨询服务及陪跑支持，必须深入业务流程，剖析企业的架构与运营痛点，从而切实协助企业将AI转化为实实在在的利润增长引擎。接下来，我们将详细拆解其核心方法、底层逻辑及实用工具：在深入剖析业务流程时，团队首要任务是揭示企业当前应用AI的常见误区（例如：不缺工具，缺系统支撑），并辅以具体案例进行分析：现状：许多企业将AI仅当作私人秘书使用（如撰写文案、制作图片），或是零星开展试点。问题在于：场景决策随意、结果难以追溯、组织机制滞后。结论：必须由单点工具应用升级为业务系统集成。
AI 时代的隐秘负担：文档债务危机
资深工程师身上，都具备一个关键的职业素养：善于将个人经验，转化为团队的自动化效能。所有重复性的判断、反复遭遇的漏洞、约定俗成的开发规范，绝不依赖个人记忆来维系。以往，我们借助代码校验规则、自动化测试、批量脚本工具来实现积累。将过往的教训固化为标准，防止重蹈覆辙，减少团队的试错成本。迈入 AI 开发时代，这套积累逻辑迎来了全面升级。我们新增了一项关键任务：为 AI 梳理清晰的项目规范、设计思路与避坑策略。大家不再只是沉淀可运行的代码，更要将团队口耳相传的隐性经验，转化为 AI 能识别、能复用、能参考的标准化
AI写代码后，团队最该守住的边界
很多团队刚引入 AI 时，只关注模型能力：能否理解项目、能否生成代码、能否修复测试。但当 AI 真正融入研发流程，问题很快从‘它会不会写’转向‘它能不能在边界内写’。这正是 AI 研发规范真正要解决的核心。图 1：AI 研发的入口不是复杂表单，而是一句清晰的目标。AI 加入后，团队通常会面临四个关键变化：若无统一规则，每个人都会形成自己的判断：有人视 AI 为搜索框，有人当它是初级开发者，也有人直接当作可自动合并的工程机器人。问题不在于哪种用法绝对错误，而在于团队未明确定义：好的规范，不是让 AI 成为处