当AI接管75%代码编写：Cursor创始人重新定义工程师角色
“我们不是在优化编程，而是在终结它。” ——Michael Truell，Cursor CEO1977年，《星球大战》在好莱坞中国剧院首映。那部借助计算机控制摄像机达成动态合成的影片，不仅革新了科幻叙事，更悄然埋下一个预言：人类终将不再亲自动手操作机器，而是指挥机器自主协同。四十八年后，同一城市，Cursor入驻了这座传奇影院的旧址。创始人在此宣布：软件工程已跨越临界点——75%的企业代码由AI产出，30%的Pull Request由Agent全程包办，完全无需人工参与。这不是效率改进，而是一场范式颠覆。
AI浪潮下，黄仁勋的三句真言
英伟达（NVIDIA）联合创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）于 2026 年 5 月 10 日，从卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University，简称 CMU）手中接获该校最高荣誉之一——科学与技术荣誉博士（Honorary Doctor of Science and Technology），以嘉奖其在计算机科学与人工智能领域的开创性贡献。别具深意的“授勋时刻”一个耐人寻味的细节是，亲手为他披上博士袍的，竟是英特尔 CEO 陈立武（Lip-Bu Tan）。鉴于
AI破解数学难题：从解题工具到发现新知
你是否曾思考，AI何时能够自主提出问题？不是人类给它题目求解，而是它自行发现问题、探索未知路径，并指出人类认知的不足之处？昨日，OpenAI完成了一项令数学界震惊的工作——其内部通用推理模型独立证明了埃尔德什于1946年提出的几何猜想存在错误。八十年来，无数数学家在“平面单位距离问题”上屡战屡败。埃尔德什曾悬赏500美元征集解答——如今，一台尚未公开的AI用前所未有的方法推翻了这一猜想。更令人震惊的是：该AI所采用的方法，连专研此问题的数学家都未曾设想过。究竟发生了什么首先明确“单位距离问题”的核心——在
贺兰山雪豹重引入获突破：野外成功繁衍育幼
5 月 22 日，记者从宁夏林草局获悉，2026 年 4 月，贺兰山区域的红外相机捕捉到一只重引入雌性雪豹携幼崽活动的珍贵画面。专家指出，这标志着全球雪豹重引入工程首次完整打通“野放、配对、产仔、育幼”全链路，成功攻克了重引入雪豹在野外难以繁殖抚育的技术难题。作为国家一级重点保护野生动物，雪豹的生存状况备受关注。贺兰山不仅是我国关键的地理分界线与西北生态安全屏障，更是雪豹的核心栖息地之一。受历史因素影响，该区域雪豹曾一度绝迹。自 2020 年国家及宁夏林草部门启动种群恢复计划以来，宁夏贺兰山国家级自然保护
科技狂飙下的生存危机：为何敬畏是文明唯一的救赎
回望2026年的思想史，人们常把库恩的“范式”视为冰冷的工具，用来规范数据或校对螺丝。但这或许正是人类心智萎缩的症状。范式不仅是技术说明书，更是时代的信念与世界观。在机械论未统治人类之前，范式曾是形而上学与实证探索张力的体现。哲学划定边界，神学提供拱顶石。在技术狂飙的时代，神学金字塔被掀翻。神学退守到纸页间，有时沦为死板的文本考古学。当神学家纠结于希腊文翻译而非宇宙奥秘时，神学有退化为“圣经学”的危险。这是人类因丧失面对真实世界信心而进行的退却。我们是否像以色列人一样，任由纯理性解构万物，任由学者玩弄文字
AI重塑新药研发：从提效工具到成功率提升
人工智能正在彻底改变新药研发模式，不仅将早期开发时间缩短了30%到40%，还大幅提高了临床成功率，解决了传统研发中成本高、周期长、转化率低的难题。该技术贯穿了靶点筛选、分子设计、ADMET性质预测及临床优化等全流程，在大小分子领域均取得进展，已有多种AI药物进入临床试验。当前行业的竞争壁垒已从算法优势转变为对高质量私有数据及干湿实验闭环迭代能力的掌握，估值重点转向管线价值的临床兑现。随着全球监管环境成熟，药企与AI企业的合作日益紧密，预计2026年将迎来关键临床数据，标志着行业从效率验证走向价值实现的新阶
国内银行的AI突围:从摩根大通十年实践学什么
当国内众多银行还在犹豫"AI要不要投""投多少能回本"，还在为"替代了多少万工时"的降本数据沾沾自喜时，摩根大通已经用10年时间、累计超千亿美元的投入，完成了从"应用AI"到"成为AI原生银行"的范式跃迁。一组数据足以说明差距：摩根大通已连续三年在"Evident AI Index"全球银行业AI成熟度权威评估中位列榜首，全面衡量银行在人才、创新、领导力和透明度四大支柱上的AI能力。每年170-180亿美元的技术预算、450个全量生产的AI用例、20万员工每日的常态化使用——这不是"技术试点"，而是在用A
AI牵手影视：范式智能入股欢喜传媒背后的商业算盘
权威、专业、及时、全面的研报资讯，助您挖掘潜力主题机会！来源 | 财通社撰文 | 文希5月20日，港股市场迎来一场跨界联姻。这场合作，表面上看是“AI+影视”的新故事，但拆开来看，更像是两家公司在各自困境中的相互借力。一边，是急于证明商业化能力的范式智能（06682.HK）；另一边，则是长期亏损、现金流承压的欢喜传媒（01003.HK）。当天早间，范式智能公告称，公司已于5月19日盘后与欢喜传媒签订战略合作及合资框架协议。双方计划在影视创作、互动文娱、游戏开发、知识产权周边衍生等领域建立战略合作伙伴关系，
AI for Science的决胜之道：多模型协同编排能力
当业界纷纷追逐「更强大的模型」时，真正的领跑者已经在布局「更高效的协作」。当全球 AI for Science 领域还在较量「谁的模型性能更优」时，真正稀缺的战略资源已悄然转移——核心已不再是模型本身，而是如何让不同代际、不同技术路线、不同学科知识深度的模型，像一个高效的研究团队般协同运作。Anthropic 在 2026 年 5 月发布的 BioMysteryBench 研究中，坦诚指出 Claude「适合辅助角色，难以主导科研进程」；Google DeepMind 通过 6 个分工精细的 Agent
AI军事变革的挑战对象
点击上方“蓝字”带你“透过表象看真相”点击上方蓝字“福卡智库”，再点右上方“···”，选“设为星标”，精彩内容不错过。公元前4世纪，亚历山大大帝以马其顿方阵（由重装步兵组成的密集阵型，手持6.3米长矛，以32列纵深稳步推进，前排战殁则后排无缝衔接）大杀四方，13年间征服约500万平方公里领土，建立起横跨欧亚非、当时全球面积最大的帝国。两千多年后的1916年夏天，索姆河畔的英军仍困在这套古典作战逻辑中。士兵排成密集方阵，以线性队形徒步冲锋，武器从长矛换成了火枪，战术思维却未跳出“密集推进、人海压制”的旧框架
范式智能携手欢喜传媒：拟签2000万美元API服务大单
范式智能（06682）宣布，将于2026年5月19日收盘后，与欢喜传媒集团签署战略合作及合资框架协议。双方计划通过整合范式智能在人工智能领域的专业技术，以及欢喜传媒在影视行业的产业优势，成立合资企业作为合作载体，在影视制作、互动娱乐、游戏开发及IP衍生品等多个领域建立紧密的合作伙伴关系。 合作范围涵盖六大板块：（i）数据合作：欢喜传媒提供影视AI解决方案及模型训练所需数据；（ii）模型研发：共同推进影视大模型及智能代理的开发；（iii）场景落地：探索AI在新文娱场景中的实际应用；（iv）联合制作：借助AI
英伟达CEO黄仁勋CMU演讲：AI浪潮重塑竞争格局毕业生迎来平等机遇
2026年5月11日，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋出席卡内基梅隆大学（CMU）2026届毕业典礼，获颁科学与技术荣誉博士学位并发表主旨演讲。面对AI技术快速发展带来的就业焦虑与行业恐慌，黄仁勋以个人成长与创业历程为切入点，明确提出AI正在彻底重构计算规则与产业格局，将所有人拉回同一起跑线，鼓励毕业生抓住AI革命机遇，以创造与实干拥抱未来。典礼现场，英特尔首席执行官陈立武为黄仁勋授予荣誉披肩，并透露双方正合作开发全新产品，全球算力领域头部企业协同动向备受关注。演讲中，黄仁勋分享了从移民少年、勤工俭学到创办
欢喜传媒拟向范式智能配发7.31亿股并签署战略合作框架协议
立足香港，放眼世界。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票启动！挖掘最具价值的资本力量，你的一票，至关重要 点击投票 欢喜传媒(0.275, 0.02, 7.84%)（01003）发布通告，2026年5月19日，本公司与Phancy International Limited（认购方）（即范式智能（06682）的全资子公司）签署认购协议。认购方有条件同意认购，本公司亦有条件同意按每股0.275港元的价格向其配发及发行共计7.31亿股认购股份。 同日，本公司与范式智能签订战略合作及合资框架协议书。协议各方计划融合本
老板无需钻研AI，AI应主动懂你
老板，为何你的AI始终难以落地？上周，一位建材行业的老板邀我品茶。他坦言，小马啊，我耗费三个月，让公司IT小哥用Coze搭建了一套HR简历筛选系统。系统上线当天，全员士气高涨。随后呢？随后便再无下文。系统运行两周后，HR依旧回归Excel手动筛选。问其原因，她回答：修改评分规则需找IT，增加判断条件还得找IT，一旦IT休假，系统便瘫痪。老板无奈感叹：AI看似强大，为何却非为我所用？听完此言，我丝毫未感惊讶。因为这并非他一人之困，而是绝大多数中小微企业老板面临的共同难题。今日，我想将此问题剖析透彻。01 首
AI模型揭示单原子催化新范式：从材料发现走向理性设计
（1）指标受限：因 Scopus 导出策略变更，其“参考文献”字段被大幅压缩，无法提供完整的引文元数据。因此，本研究的文献计量部分明确剔除了传统的科学图谱分析及本地总引频次（TLCS）相关指标。（2）样本范围界定：出于对同行评议证据链质量的考量，本工作未将灰色文献纳入分析范畴。（3）评价标尺偏差：由于顶尖学者及机构的排名依赖于特定的数学算法（如评估学者时采用的 c-score 权重），部分极具行业代表性但未能跨越特定数值阈值的实体可能未被收录于“前十名”名单中。尽管受到上述方法论限制，本文所凝练的科学结论