李飞飞新对话：十年后职场，仅存两种工作者
来源：笔记侠 内容来源： 汇编至网络公开资料。 商业思维 被誉为“AI教母”的李飞飞与MasterClass首席执行官大卫·罗吉尔进行了一场播客对话，题目为《AI教母：十年后，职场将仅剩两种工作者》。 主持人询问李飞飞对一种流行观点的看法：工业革命使体力劳动自动化，如今AI要自动化脑力劳动，我们该如何应对？ 李飞飞却指出，工业革命并未实现劳动自动化。它提升了劳动效率，扩大了劳动规模，也确实改变了劳动力市场，但并未自动化劳动。而且我们也不能暗示劳动缺乏智能，这种假设错得离谱。 劳动形式变了，但人在劳动中投入
借助人工智能变现的途径
1. 智能文案代笔2. 智能履历精修3. 智能演示文稿制作4. 智能短片脚本撰写5. 智能自媒体推文代写6. 智能直播与推销话术7. 智能宣传图与配图创作8. 智能网店详情页升级9. 智能店铺客服应答库10. 智能表格处理与数据清洗11. 智能翻译与文字润色12. 智能知识体系梳理13. 智能培训课件研发14. 智能音频内容脚本15. 智能试题与练习册生成16. 智能社交平台种草文案17. 智能私域素材资源包18. 智能自动化流程构建19. 智能模板与指令词售卖20. 智能微应用定制与开发
AI工具精选 6.23：Agent协作与提效神器推荐
本期继续坚持“可落地、可复用、可验证”的筛选逻辑：先看热度趋势，再查实操门槛，最后看是否适配普通团队上手。若时间紧迫，可直接浏览 Top10 热点及行动清单；若正在推进项目，建议将“操作指南”中的步骤直接融入执行流程。一句话：mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills：专注于Agent协作开发...适用人群：自动化工程师｜AI开发者｜需要多Agent协同的团队操作步骤： ① 浏览项目结构与示例 ② 设定Agent角色与任务 ③ 执行工作流并查看反馈老K点评：GitHub
赋予AI执行力：混天灵打造企业级智能超级工厂
深入业务，产出实效"人工智能不乏智慧，商业机构渴求的是能执行任务的肢体。"—— 混天灵新品首发，核心理念6月16日，混天灵举办了一场新品发布活动。这并非简单地上线一款新工具，而是展示了一种全新的商业智能化交付模式。用发布会现场的说法：并非推出又一款工具，而是确立一种商业智能化的全新交付范式。当大众仍在纠结"AI是否足够聪明"之际，混天灵已转换了思考维度：AI能否代我完成工作？◆自2023年至今，大模型跨越了震撼期、调用期与理解期，当下正迈入核心阶段——深入业务期。模型日益强
别再只用AI写文案了!2026年的它早已深入各行各业
AI技术各位，千万别把AI局限在写文案和闲聊上了！2026年的AI早已走出手机屏幕，进入工厂、走上岗位、管理生产，默默完成着过去难以想象的任务。过去的AI不过是个"高级文字复读机"，只会输出答案却不理解底层逻辑。如今凭借世界模型的成熟，AI掌握了物理规律和因果关系，能够预测"下一秒世界的样子"。自动驾驶提前0.5秒预判风险，工业机器人操作精度达到0.1毫米级别——它不再机械背诵，真的开始思考、理解常识了。1从机械到技术工：机器人真的进厂拧螺丝了前几年人形机器人还在靠表演博关注，如今具身智能全面商业化，已经
AI新秀Fugu登场：多模型协同能否颠覆未来?
Sakana Fugu 是否只是 AI 服务的聚合外壳？最新亮相的 Sakana Fugu，自诩为"多智能体编排框架"，仿佛一位运筹帷幄的乐团指挥：包含两种配置：Fugu：在响应速度与性能表现间寻求平衡，适用于常规编程、代码审阅及交互式应用。Fugu Ultra：侧重输出品质的极致追求，专攻高复杂度挑战。在自动化数据科学探索中：先行体验者以近乎无人值守的模式运转 Sakana Fugu，观察到其在鲜有人员介入的情境下依然能够斩获突破性进展。于我方而言，这正是 Fugu Ultra 的核心使命所在：应对开放
AI浪潮来袭！这几大专业堪称黄金赛道
2026年高考已经落下帷幕，接下来对考生和家长而言，最关键的任务便是等待成绩出炉、填报志愿。在今年的志愿填报中，有一个领域几乎无法回避，那便是AI。大模型、智能制造、自动驾驶、机器人、智慧医疗、数字金融……这些词汇看似遥不可见，实则已与本科专业的选择紧密相连。今天时哥就为大家梳理几个与AI相关的黄金赛道专业，特别适合理科基础扎实、未来期望进入科技企业、制造业巨头、互联网大厂，或是有读研深造计划的考生深入了解。人工智能专业无需赘言，是当下最炙手可热的专业之一。根据教育部2026年4月发布的《普通高等学校本科
Agentic AI引领金融业变革：全球竞赛与中国实践
👇点击关注头豹⭐右上角“···”设为星标*本文参考报告：《短报告_2025年金融智能体行业：智能体AI Agent的创新和应用》，首发于头豹科创网。随着人工智能技术范式从生成式AI向智能体AI Agent演进，全球范围内的行业竞争格局正经历深层变革。AI Agent已不再局限于辅助性的内容生成工具，而是逐步具备自主拆解目标、调度资源、执行复杂任务的能力，并在金融、医疗、教育等多个核心行业加速落地。在此背景下，本报告将系统梳理全球智能体的前沿创新与落地案例，并深入探析中美金融智能体发展路径的结构性差异。本文
HD现代联手英伟达打造智能焊接机器人
据 Herald Economy 报道，HD 现代（韩国现代集团旗下的综合型重工业企业）正基于英伟达机器人仿真平台 Isaac Sim 研发实体人工智能机器人。HD 现代计划将这类机器人投用于焊接等船舶制造核心工序。HD 现代目前正推动基于英伟达 Isaac Sim 平台训练的实体人工智能机器人在其造船流程中的应用。HD 现代一名负责人表示："我们研发这款机器人的目标是投入厂区作业，会先应用于焊接、涂装、板材折弯工序，后续再评估拓展至更多工序的可行性。"据IT之家了解，HD 现代旗下造船厂现阶段在建造作业
AI智能体能助推钙钛矿研发吗？可行与不可行边界全梳理
这一年，"AI agent" 这个词被用得和前两年的"大模型"一样重。每个行业都在讲：agent 会替代 XX、agent 会颠覆 XX、agent 会让一个研究生顶十个。钙钛矿行业不能免俗。融资 PPT 上开始出现"AI 驱动的材料发现平台""智能产线""自动化工艺开发"。我想把这件事拆一下。不是泼冷水，也不是唱高调——就把 agent 在钙钛矿这件具体的事情上，真能做什么、真做不了什么，按物理、按工艺、按产线的真实颗粒度，
告别手动提示！AI编程进入自动化循环时代
当你还在逐条优化Prompt、反复与AI编程助手‘对话’时，顶尖开发者早已转向：他们不再亲自动手发指令，而是构建能自动识别任务、分配执行、验证结果、记录状态并持续优化的Loop系统。这，正是2026年AI开发领域最炙手可热的Loop Engineering（循环工程）。从Google工程师Addy Osmani，到Anthropic Claude Code负责人Boris Cherny，再到开发者社区的广泛讨论，它正将我们从‘人工提示员’转变为真正的‘AI系统架构师’。本文将带你深入解析Loop Engi
零编程基础，我用Coze打造3个AI智能体，首月创收8000元
2026年，AI Agent从科研场景迈向商业落地的进程，远超外界预期。据麦肯锡报告，企业级Agent市场规模年内有望冲破180亿美元。然而真正引人入胜的并非巨头如何布局，而是普通人如何借助智能体实现盈利。本文将毫无保留地分享我利用Coze构建3个AI智能体、首月入账8000元的完整路径。首先要厘清一个普遍存在的认知误区：Agent与ChatBot本质上属于两类产物。ChatBot是"被动响应"——你提问"帮我拟封邮件"，它产出文字，你手动复制。Agent是"主动执行"——你指令"跟进这位客户"，它自主查
日本拟在 17 大战略领域投入 10.5 万亿日元发展物理 AI
IT 之家 6 月 22 日讯，据《日经亚洲》报道，日本政府于当地时间 19 日确立目标，计划至 2040 财年，在 17 个战略方向上实现公私总投资超 370 万亿日元（IT 之家注：按当前汇率约合 15.59 万亿元人民币），其中 10.5 万亿日元（按当前汇率约合 4422.91 亿元人民币）将专门用于物理 AI 领域。 日本政府预计，物理 AI 将在工业自动化、无人运输、基础设施巡检等场景中发挥关键作用，以应对人口老龄化加剧及劳动力市场供需失衡导致的人力短缺难题，进而提升整体生产效率。 与此同时，
如祺出行推出具身智能数据平台，实现第一人称视角数据全链路自动化
新浪科技讯 6月22日晚间消息，如祺出行旗下数据业务板块（下称“如祺数据”）正式推出具身智能数据平台。如祺出行表示，新平台致力于实现具身智能数据服务的标准化与自动化，构建可追溯、可质检的完整闭环，显著降低第一人称数据从采集到训练的整体成本。 如祺数据本次发布的具身智能数据平台，通过构建针对Ego-centric数据的全自动化处理流水线，涵盖数据导入、AI预处理、动作标注、多级质检及标准化格式导出等完整环节，核心宗旨是降低Ego-centric数据从采集到训练的边际成本，从而突破“最后一公里”难题。 Ego
一文厘清：2026年普通人必知的3种AI智能体，超九成人都搞混了
随着AI智能体走进千家万户，几乎人人都在使用Agent，然而大部分用户根本分不清聊天AI、流程AI与本地自主AI之间的差异。不少人心存困惑：为何豆包、Kimi仅凭对话就能处理事务？为何扣子Coze需要拖拽节点来构建流程？为何腾讯龙虾WorkBuddy既能搭建流程，又能通过一句话直接管理电脑文件？关键并非产品优劣之分，而是三种智能体的底层架构存在本质区别。本文摒弃艰深代码与技术黑话，依托主流应用实例，系统梳理类型划分、运行机理、优势短板及应用场景，助您彻底掌握AI智能体的核心逻辑。一、业界共识：目前仅存在三