AI编程：赋能日常工作新模式
同事面临一项艰巨任务，需要处理数百页的标书文件。这些文件中的图片都需要添加公司标志和边框。原本需要逐一将图片拖拽到预设的边框背景中，但这种方式常伴随居中困难和页面变形等问题。最初，我尝试建议她使用Word的图片水印或背景功能，但发现水印的全局应用（整节或整页）难以灵活控制，而图片页面背景的调整也相当不便。随后，我转向了OpenCode，并输入了如下指令：请使用PyInstaller打包一个项目，该项目主要是一个命令行工具，能够接收单个图片文件路径或包含图片的文件夹路径作为输入，然后生成一个名为bg-tes
AI揭秘西门子S7-1507D控制器
🚀专为自动化工程师打造的原生AI社区✦AI赋能：用AI技术解决工程师的工作痛点✦专业分享:让技术应用更简单、更高效✦技术伙伴：每位工程师身边的专属伙伴近日，一位控智社群成员分享了一张包含多个设备的图片，并就其中一个类似S7-1500和S120驱动器的产品提出疑问。该设备型号确实较为少见，于是我们借助AI的力量来寻找答案。社群成员提供的图片展示了一个实验台上并排摆放的几款产品。他特别指出其中一个带有“SIMATIC”标识的设备，询问是否有人认识这个左边数来第二个控制器。根据您提供的图像信息，这款带有“SIM
AI正在重塑工作模式
上个月，一位经营独立站八年的朋友分享了他的近况：他一人，辅以三个AI代理，成功管理七个网站，每月营收高达四十万美元。我询问他是否感到辛苦，他回答说，这比他之前带领二十人团队时轻松得多。这让我想起Ben Thompson在今年三月发表的《Agents Over Bubbles》一文中的观点——他认为AI并非泡沫，真正的转折点在于大型语言模型（LLM）的第三次进化：从ChatGPT的对话界面，到o1模型的推理内化，再到Claude Code和GPT Codex的自主执行能力。每一次进化都在吞噬更广阔的工作流程
AI不淘汰你，差距在会用
工具从来不淘汰任何人，真正会被淘汰的，是你对工具的态度与行动方式。最近AI相关的消息实在太多了。ChatGPT又做了更新，Sora已经能生成视频了，AI写代码的效率也已接近中级程序员。隔几天就会蹦出一条"震撼"式的新闻，评论区总在争论同一件事——"我们要失业了。"我能理解这种焦虑。第一次看到AI写出一整篇文章的时候，我也停顿了几秒。可一旦冷静下来，仔细想想就会明白：一个工具，怎么可能直接"淘汰"你？电焊机淘汰了铁匠吗？没有，它只淘汰了不愿意学电焊的铁匠。Ex
AI招聘偏爱“自家”出品，求职者面临新挑战
去年春天，陈佳慧（Sarah Chen）向旧金山一家科技公司投递了一份市场岗位的简历。她当时并不知道，第一个看她材料的根本不是人——一套AI筛选系统已经把她的申请归入了优先级较低的那一堆。不是因为她资历不够，而可能仅仅因为，她的简历是自己写的。像她这样的人，不在少数。越来越多的研究正在揭示AI驱动的招聘潮流中一个此前被忽视的问题：企业用来筛简历的算法，似乎系统性地偏爱AI写出来的申请材料——尤其偏爱和自己"同宗同源"的那款AI所生成的文本。马里兰大学、新加坡国立大学和俄亥俄州立大学的联合研
物理学家视角下的AI科学应用变革
图源：Unsplash / Andres Siimon摘要：本文提出，人工智能的飞跃，特别是大型语言模型的崛起，其核心意义并非仅仅在于自动化，而在于复杂信息和人类专业知识（know-how）的承载、复制与共享方式发生了根本性转变。从这一视角审视，AI for Science 之所以意义重大，是因为它有可能重塑的不仅是科研效率，还有科学协作、科学发现、科研出版和科研评价的整体生态。文章勾勒了 AI 从科研辅助工具向科研合作伙伴演进的路径，并探讨了 AI 如何可能彻底革新科研出版模式。同时，文章强调，若要 A
2026酒店业AI与自动化落地研究报告
报告获取方式：PDF完整版请在文末查收※每日持续更新各领域最新前沿行业报告，帮助拓展对市场的理解深度，拆解底层商业运行逻辑，挖掘多维度行业洞察，洞察时代演进方向。正文：人工智能（AI）和自动化正在加速改写全球酒店行业格局。然而，多数酒店集团仍难以将技术实现规模化落地，并把成果转化为可量化的商业回报。h2c发布的这份重点调研，系统梳理了行业当前的应用进展与未来路径。在技术变革持续加速的环境下，努力还原酒店从业者最关心的核心看法。本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太以及美洲四大区域，共回收来自171家酒店集团的
库卡引领“自动化2.0”浪潮，物理人工智能赋能未来制造
库卡正积极重塑自身定位，以期在物理人工智能时代巩固其全球领导地位，这便是库卡所倡导的“自动化2.0”愿景。2026年4月14日，密歇根州谢尔比镇——库卡AMP，一个全新的开放式自动化平台，旨在融合传统基于规则的系统与基于人工智能、意图驱动的自动化，从而加速制造业向物理人工智能的转型，该平台已在NVIDIA GTC上首次亮相。库卡AMP赋能系统自主感知、决策并执行操作，从而实现更快速、更灵活的智能自动化部署。在近期于加利福尼亚州圣何塞举办的英伟达GTC大会上，一台库卡机器人现身舞台，传递了一个清晰的信号：工
AI赋能：告别人力密集型重复劳动
大家好，我是一名85后创业者。曾于2015年至2019年间经营工厂，深刻体会到传统企业在运营、盈利及效率方面面临的严峻挑战。2019年后，我转向互联网及流量领域，专注于自媒体运营与企业服务。自2023年起，我致力于AI技术的商业化应用，帮助中小型企业构建AI工作流程，实现成本节约、效率提升及AI变现，让AI真正成为驱动企业盈利的利器。AI工作流实战：告别员工的“人肉”式重复劳动一个令人警醒的统计数据表明：到了2026年，仍将有超过七成的中小企业员工每天花费三个小时以上的时间处理机械性任务，例如数据录入、报
AI代码自动化79%：程序员的挑战与未来
前段时间，AWS 的 CEO Matt Garman 在一个内部闭门会上说了一句挺炸的话:"裁掉初级程序员，是企业能做的最蠢的决定之一。"这话怼得非常不客气，因为它指向的，就是过去一年硅谷和国内大厂最时髦的一件事 ——用 AI 替代初级开发。更戏剧性的是，几乎在同一个月，Anthropic 发布了一份叫 Economic Index 的报告，里头有个数字炸了整个技术圈：Claude Code 用户的代码任务自动化率已经达到 79%, 而普通 Claude.ai 用户只有 49% 1 。一边
AI守护者：50个Codex引擎全天候运转，单日清理5000+无效议题，开源项目迈入自主维护新时代
AI造成的杂讯，理当由AI自我清理。就在不久前，OpenClaw创始人兼OpenAI工程师Peter Steinberger完成了一项令人瞩目的突破——他仅用48小时便构建了一个名为ClawSweeper的系统，激活50个Codex实例，实现全天候不间断扫描。在24小时内，该工具直接清除了openclaw/openclaw仓库中超过5000个无效议题，另有数以千计仍在等待处理队列中。这个拥有36万Star的开源巨兽，此前积压了上万个议题和请求。重复的、过时的、早已在主分支修复却无人处理的、以及AI生成的冗
12小时造出可用CPU：AI颠覆芯片设计，却难逃高能耗难题
人类只提交了219字的需求说明，AI花了12小时，就给出了一颗完整可用的RISC-V CPU设计。原本芯片工程师往往要用18-36个月才能收尾的流程，AI用半天就跑完。这并非幻想，而是Verkor.io在2026年3月对外公布的真实研究结论。他们的AI系统Design Conductor从零起步，打造了一颗名为VerCore的CPU：从规格拟定到可流片的GDSII版图文件，全过程无需人工介入。长期被认为是"AI最难替代"的高智力密集行业——芯片设计，其上限似乎被直接打穿。但更关键的疑问随之
老马AI跨境实战营正式启幕
▉4月27日，由豫卖跨境携手老马AI+出海俱乐部共同推出的「老马AI+跨境出海破局实战营」今日正式开营。▉本次为期两天一夜的闭门式实战训练，直击跨境卖家提效难题，现场交付企业级AI自动化盈利系统。学员可获得200+跨境专属技能包、100+AI素材模板及全链路自动化工作流，覆盖选品、文案、设计、投放、售后等全场景，助力卖家搭建“一人公司”式运营体系。▉课程始终以结果落地为导向，不讲空洞概念，直接完成可即用的AI工具与流程配置，帮助跨境卖家用AI重塑业务效率，实现降本与增效。豫卖
AI获客实操指南：中小企业快速上手找客户
AI获客到底该怎么用？这是我平时被问得最多的一件事。今天不讲空泛理论，直接讲实操。从挑选平台到设计提示词，从打通流程到批量开发客户，这份教程能帮你在2小时内摸清AI获客的完整方法。上周一位做装修公司的老板还跟我感慨："我也明白AI是大趋势，可就是不知道该从哪里下手。"这样的情况其实非常常见。现在市面上关于AI获客的内容，要么太偏概念化，要么信息太碎片，很少有真正可以落地执行的完整教程。我亲自测试了8款主流AI工具，用了3个月才把这套AI获客流程彻底跑顺。先把最核心的结论告诉你：只要方法正确
AI编程：撬动全部AI机会的底层能力
你这个问题问得很到位。很多人把AI编程当成一个小工具、一个技能点，但它真正的意义远超“会用”。我说AI编程是所有AI机会的底座，并不是喊口号，而是我自己反复实践过、也看到不少圈友用结果印证过的关键结论。缺了这个底座，你对AI的理解、对商业的判断，往往就只是悬在空中的设想。从"知道"到"做到"的跨越：你跟AI对话，它能帮你写方案、给点子、做分析，这是在给你"补脑子"。而AI编程是在让你"长出手"。只有脑子没有手，再好的想法也很难落地。当你掌握了