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AI能守纪律，难替决策
幸福课堂曾探讨一个有趣的对照案例。一位管理千万资产的资深股民，专业素养无可挑剔，却常在应止盈时犹豫不决。数月盈利，数日回吐。另一位失业的前高管，利用AI进行量化交易，设定20元止盈便严格执行，19.9元则耐心等待。在牛市中，其收益反而更加稳健。结论似乎显而易见：AI没有贪婪，人类难以做到。行为经济学有一个经典观点：损失100元的痛苦，是获得100元快乐的2到3倍。越是亏损越不愿割舍，这是赌徒心态，深植于人性之中。AI缺乏这种神经，因此止损时毫不迟疑。听起来堪称完美。但课堂上我又想起另一个案例：某企业的AI
AI治理新时代：从竞争到规则制定
过去两年，全球AI讨论的关键词，一直是两个字：竞争。谁的模型更强？ 谁的芯片更多？ 谁会成为下一代科技霸主？从大模型爆发开始，AI几乎被当作一种新的国家竞争资源。但就在最近，一个有些反常的信号出现了。OpenAI相关人士提出一个值得关注的方向——建立一个覆盖全球、甚至包含中国在内的AI治理机制，某种意义上，类似“AI版国际原子能机构”。这件事，可能比一次模型发布更重要。因为它意味着：AI讨论的逻辑，正在发生变化。从“谁领先”，开始转向“谁来制定规则”。先回到过去几年。2023年，全球AI的主旋律是兴奋。大
构建高效AI智能体的核心方法论
系列导读：上一篇我们拆解了大模型的6个根本问题。这一篇，我们把视角从"用AI"切换到"造AI"——如何设计一个真正能在研发流程中稳定输出的智能体。不讲理论框架，只讲我们在项目中验证过的SOP设计、技能拆分、规则制定和记忆管理的实操方法。很多人搭建智能体的方式是：写一段长长的提示词，塞进去一堆规则和技能，然后期望它能"全自动"完成工作。结果往往是：根本原因只有一个：没有标准化的SOP（标准作业程序）。无法SOP的操作，不建议交给AI。这句话听起来很绝对，但它是