从AI幻觉看规律：刚性边界与弹性边界的哲学辩证
卷首语：【情境导入】你向AI提问：“为何河南的西瓜比豆角更便宜？”AI可能会一本正经地胡编乱造，编造一个“西瓜产量是豆角的100倍”的数据（这便是AI幻觉）。但若你问它：“如何将滞销的西瓜打造为网红爆款？”它却能给出“西瓜气泡水”、“西瓜盲盒”等一堆创意。【哲学拷问】结合“零向量”理论，谈谈你的看法：AI的“零向量”时刻：当AI遭遇知识盲区（大小为0），它的“方向”为何是任意的？（因为它在概率云中随机采样，从而产生了“幻觉”）人类的“价值”介入：为何AI能助你卖西瓜，却算不准西瓜价？（因为价格是社会规律的
AI会夺走工作吗？历史给出的答案
19世纪初，英国纺织工人勒德（Ned Ludd）砸毁了两台纺织机。他并非愚昧——机械化确实让大批熟练织工失业，工资骤降、失业激增，勒德运动席卷诺丁汉郡。两百年后回望，纺织机的浪潮并未导致工人集体饿死。相反，纺织产量激增，总就业人数数十年内翻了几倍——只是‘织布工’的内涵已彻底重塑。如今，轮到AI了。2025年的焦虑，与1811年勒德砸机器时的恐惧，本质真的相同吗？HISTORICAL PATTERNS回看工业革命史，一个规律反复出现：每一次技术革命都遵循‘淘汰+创造’的模式——旧岗位被取代，但更多新岗位随
花旗警示：八月新兴市场利差交易历史表现最黯淡
花旗集团指出，回顾历年数据，8月向来是新兴市场利差交易绩效最为低迷的时段，拥挤的仓位布局使投资者面对各类市场波动时显得尤为脆弱。 分析师路易斯·科斯塔（Luis Costa）、多纳托·瓜里诺（Donato Guarino）等人发布的研究报告指出：“我们通过回溯测试的数据持续验证，8月市场波动性极强，整体交易环境欠佳。” 这一现象的根源在于“夏季期间市场普遍倾向于利差交易策略，导致8月持仓量处于高位”，一旦遭遇突发重大消息冲击，便会引发剧烈的市场震荡。 与此形成对照的是，7月在历史数据中呈现出相对更优的风险
学习快评丨发挥科技评价导向作用
习近平总书记在“科技三会”上发表重要讲话，提出“用好科技评价指挥棒”，强调要加快“破四唯”，有效发挥科技评价指挥棒作用。 科技评价重在按科研规律办事。完善科技成果评价机制，关键要解决好“评什么”“谁来评”“怎么评”“怎么用”的问题。要坚持质量、绩效、贡献为核心的评价导向，项目评审、机构评估、人才评价都要强化创新能力、质量、实效、贡献导向。要坚持分类评价，体现不同类别的差异性，不能搞“一刀切”“一锅煮”。要持续深化科教界“帽子”治理，摒弃“以帽取人”，坚持以实绩论英雄，让科研人员轻装上阵、潜心钻研。大力弘扬
AI热潮中真正的赢家不是芯片，而是它——但衰退警钟已敲响
"周期转折点 AI基础设施最盈利的并非显卡，而是存储器——然而历史经验提醒你莫要醒悟太迟。—— 熊猫先生全球存储器芯片领域正身处一段史无前例的兴盛期。截至今年 5 月，全球存储器月度出货额激增至 633 亿美元，同比涨幅高达 +285%，刷新历史纪录。DRAM 现货价格攀升约 10 倍。三星电子第二季度净利润飙升 18 倍。A 股存储领军企业江波龙上半年净利预估增长 743 倍。存储板块普遍大幅上扬。— 全球存储器芯片领域正身处史无前例的兴盛期你或许能揣测缘由：AI 过于火爆。但多数人误解了一环—
暑期AI研学升温，理性参与是关键
文｜小鱼据中国新闻周刊报道，往年暑期青少年活动的主流是英语营、军事营、户外营，但今年暑期，AI研学已摇身一变成为教育圈的“香饽饽”。根据艾媒咨询发布的《2025年中国研学游市场发展状况及消费行为调查数据》，2025年中国研学市场规模已超过2132亿元，其中AI这一细分领域的增速尤为亮眼。然而，热潮涌动之下，关于AI研学营的质疑声也随之而来。一方面，AI研学营让家长心痒难耐，另一方面它也遭到了“割韭菜”的吐槽。在人工智能渗透各行各业的当下，家长普遍担忧孩子“输在起跑线”，对AI研学兴致勃勃，这也在情理之中。
AI 时代的中美博弈：制度适配定成败
一、历史的回响：铁器与蒸汽机，揭示了何种规律？春秋战国时期，铁质农具与牛耕技术的推广，极大地推动了生产力发展，使得井田制之外的私田得以大规模开垦。然而，另一方面，奴隶主维持奴隶人身依附关系的成本日益攀升——奴隶逃亡造成损失，毁坏工具更是致命打击。在利益权衡下，部分奴隶主被迫与奴隶达成妥协，将土地出租供其耕种，自身则退化为收取地租的地主。这种新型生产模式，效率远超奴隶集体劳作的旧模式——只是，奴隶主向奴隶低头妥协，在面子上实在难以接受。因此，这引发了奴隶主阶级内部平民阶层与贵族阶层的矛盾——平民奴隶主无太多
AI 挑战高考命题：十次迭代后的反思与试卷发布
📖 这是《让 AI 学透高考命题规律，帮我出了一套物理卷》的后续篇章。依然是一次实验，远未成熟，写下这些想法与同行探讨，期待批评指正。👉完整的试卷和参考答案（第 10 版最终稿）附在文末。不久前我写过一篇散记，讲述自己如何利用 AI 生成物理试卷。文章发出后，评论区有教师提问：能否把试卷也公开看看？说来有些惭愧——那份试卷我当时并未公开，老实说，那套题目确实让我眼前一亮，因为它能自动生成插图，所以上一篇推送中我展示了不少图片，但那套卷子偏向基础，与高考差距甚远，我总感觉还能做得更出色。这条留言我一直牢记在
施工日志的AI高级运用探析
先前我曾分享过利用AI辅助撰写施工日志的经验。经过一段时间的实践，我发掘了几个更深层次的应用方法。今天来做一个全面的梳理和进阶操作分享。很多人对施工日志的认知停留在"记载当日工作内容"——完成记录、存档备查、检查时能找到就足够了。但事实并非如此。施工日志是工程信息最基础、最真实的载体。积累半年的日志，其中蕴含的模式和隐患，比任何报告都详尽。AI能从日志中提取的信息，大大超出你的预期。每个周五午后把整周的日志输入AI：AI分析五天的记录，短时间内生成周总结。格式规范、数据精准。将整月甚至整季
普通职场人驾驭AI的几点心得
身为常规职场人而非专业内容生产者，我体验过Gpt、智能体以及低代码编程工具后，归纳出以下体会： 1.借助AI进行思维的初步破冰非常有效，面对毫无头绪的事务，利用AI开展头脑风暴，能有效激活思考路径 2.大语言模型本质在于语言，将其视作一位学识丰富的搭档，在交流中探讨，在探讨中甄别，对个人提升大有裨益 3.借助智能体打造实用小工具，处理具备明确规则的任务供己所用，成效相当不错 4.若非身处AI原生型团队，与他人协同工作时使用AI务必慎重，这实则是在透支个人信用 5.除却大语言模型，人工智能的涵盖面极广，其核
AI重塑人才供应链：绩效管理从评价转向价值创造重构
《AI重塑人才供应链》系列 · 绩效篇章绩效管理的核心迷思： 过度聚焦于"评判个人"。组织真正所需： 增强价值产出能力。传统视角：关键绩效指标 · 目标管理评分 · 排序绩效反馈强制分级AI视角：挖掘模式预判成果改进流程倍增效益关键洞见：绩效管理的最大意义，始终不是评判过往，而是塑造未来。某大型制造企业历经三年数字化变革，每年投入巨资构建绩效系统：目标逐层拆解、KPI逐级分配、季度审查、年度评估、强制分级。绩效数据不断累积，但业务提升却未同步显现：✓ 众多员工绩效评级为优但组织革新动力不足
观仔科普：AI究竟是什么？
大家好，我是观仔。今天想和大家探讨一个热门话题：AI 到底是何方神圣？初次接触AI时，很多人都会感到惊讶：它似乎很懂我。无论是提问还是投喂文字、图片、表格，它都能迅速总结、解析、润色，甚至给出专业建议。但这并不代表它像人类那样真正理解世界。本期我们暂不探讨复杂的论文公式，而是通过生活中的比喻来剖析：文字积木、填空题、常见搭配、工作台、规则与权限。记住一点：AI很强，因为它擅长处理信息、发现规律并给出答案，但它缺乏人类的亲身经历。所以，我们今天拆解的重点不是“AI像不像人”，而是：它是如何将你提供的信息，转
重磅推出！阿里Qwen-Robot系列具身大模型问世
新浪科技讯 6月16日下午消息，阿里巴巴发布千问具身智能大模型Qwen-Robot系列，包含VLA操作模型Qwen-RobotManip、VLN移动模型Qwen-RobotNav 和世界模型 Qwen-RobotWorld三大模型。这三个模型分别为机器人(17.260, -0.70, -3.90%)装上灵巧的手、认路的脚和会思考的大脑，既可单独部署，也能协同运转。 VLA （Vision-Language-Action，视觉-语言-动作）模型是当前具身智能最核心基础模型之一，它将视觉感知、语言理解和动作决
回望历史，解码AI时代的未来密码
AI浪潮席卷而来，你焦虑吗？“现在转行做AI还来得及吗？”“AI抢饭碗还是制造新饭碗？”“普通人如何靠AI赚到第一桶金？”……在历史转折点，仅总结过去无法看清未来，唯有从宏观视角审视，方能真正洞察未来走向。我们与全球科技产业专家、科技投资人王煜全老师共同打磨了一门课程，名为《王煜全讲技术史》，今日正式上线。本课程横跨工业革命、数字革命、智能革命三大时代，助你看透技术浪潮背后的财富逻辑，让历史经验化作应对AI时代的“人生导航”。今日，特邀王煜全老师分享他对“未来答案”的思考，期待能给你带来启发。作者：王煜全
每日AI术语解读：第一讲 认识人工智能
核心并非复制人类，而是赋能机器处理需要智能的工作人类智慧与机器学习交汇之处尽管越来越多人每天都在使用人工智能，却常常难以准确回答：AI 究竟是什么？今天，我们从这个系列最基础的术语入手。人工智能，指的是使机器展现出与人类智能相似行为的一类技术。这些行为涵盖语言理解、图像识别、问题分析、预测推断，以及文字、图片和视频的生成。传统软件犹如一位严格按配方操作的厨师。开发者需要预先明确：先做什么操作再做什么操作遇到不同情形如何应对传统软件遵循既定流程；AI 则从海量样本中提取规律人工智能更像一位研习过大量食谱和实