AI 大模型能超越人类智慧吗？
本期访谈邀请到人工智能领域的先驱者、早在上世纪 80 年代末便发明卷积神经网络的顶尖专家杨立昆 Yann LeCun。若您时间有限，建议先点赞收藏并关注。大语言模型的发展正触及瓶颈；硅谷巨头们鼓吹的“仅靠扩大模型规模即可实现通用人工智能（AGI）”，很大程度上是为了获取持续投资而构建的虚假叙事。一、大模型为何显得愈发聪慧？大众常觉得大模型近期突飞猛进。回想早期，若将复杂的财务报表交予它，或让其起草商业计划书，它常产生严重幻觉，输出结果不堪入目。但如今，情况显著改善，表现已相当出色。这种业务能力的跃升，并非
AI 未弃劳工，唯弃拒变之老板
本文由 AI 辅助撰写本文包含 AI 创作成分你是否觉得 AI 与你的行业相距甚远。你认为 AI 属于硅谷。属于程序员。属于互联网巨头。你认为你的工厂、车间、农田及仓库——与 AI 毫无瓜葛。你误解了。并非错在被颠覆。而是错在你未曾察觉，同行早已先行一步。2026 年初，长江商学院开展了一项调研。涵盖全国 2016 家规上工业企业。结果颇耐人寻味。在那些未接纳 AI 的企业里，79.2% 的人给出的理由是："AI 不适用于我司。"近八成的人认为，AI 与自己无关。然而与此同时，另一组数据正悄然重塑中国制造
工业智能化真相：大模型并非万能，业务规则才是核心
当前AI产业正处于一场前所未有的舆论盛宴。资本纷纷入局、媒体大肆宣传、厂商极力推广，几乎所有人都在高呼：AI无所不能，大模型能够颠覆一切传统行业、重构工厂数字化体系。众多企业、从业者陷入焦虑，纷纷效仿：投入资金训练数据、构建AI智能体，企图凭借一套AI系统解决工厂多年积累的业务难题，实现一键式智能化转型。然而，深入工厂一线，实测ERP、MES核心业务系统的智能体落地效果后，我得出一个反直觉、最真实的结论：大多数工厂AI智能化项目折戟沉沙，并非技术不够尖端，而是对AI的能力边界存在认知偏差。大模型拯救不了混
AI突破长文本极限，多数人却未察觉其深意
我是楚哥，某软件上市企业副总，深耕软件行业近二十载，自2018年起便与国内顶尖AI专家联手推进相关项目。今年六月这波模型发布热潮，在朋友圈刷屏，众人只注意到“又出新模型了”。坦白讲，这波兴奋实属多余。真正值得关注的数据仅有一个：上下文窗口。GPT-5.6已突破150万Token，Kimi K2.6更是激进，直接达到200万Token。这意味着什么？能将《三体》三部曲全文一次性输入，AI可从头读到尾，人物关系、伏笔线索，全盘铭记。以往与AI对话至第三轮，它便遗忘首句内容；如今？它能一口气读完你全年的工作日志
AI 仅为利器，人生方为归宿
时至 2026 年，AI 早已不再是新奇概念。从宏大模型到智能代理，从文本生成图像到流程自动化，工具日益强大，使用门槛却不断降低。在创业圈层中，尚未涉足 AI 者反倒成了稀缺少数。然而我洞察到一种现象：效率虽在攀升，焦虑亦随之高涨。我们忙于借助 AI 攻克难题，却鲜少驻足自问：究竟渴望何种结果，意在达成何事？AI 擅长解答「如何做」，至于「做什么」与「为何做」，唯有人类方能作答。此刻，我邀请 AI 伙伴小龙，将自我人生全然展开，进行了一场多维度的深度复盘。涵盖事业、家庭及自我成长，始终探寻如何动态平衡这三
AI淘汰的从来不是人,而是管理AI能力缺失的那批人
你好，我是Kevin，专注AI、低空经济与机器人领域的连续创业者，目前base在深圳。最近看到一个数据，差点让我手里的咖啡洒出来。Gartner在2026数据分析峰会上公布了一组预测：到2027年末，全球超过40%的智能体AI项目将面临终止。项目终止的原因并非技术不成熟，而是成本超支、业务价值模糊、风险管控缺位。同期，德勤发布了涵盖24个国家、3200多名企业高管的《2026企业AI应用现状报告》。报告中几个数字同样令人警醒：通俗来讲就是：资金投入不少，但真正敢大规模应用的寥寥无几；试点项目开展了不少，但
AI 重塑领导力：淘汰你的并非技术，而是过时思维
近期与众多企业掌舵人、创业先锋及中层骨干深入探讨后，我察觉到一个无法回避的核心议题：人工智能正从根本上重构各行各业、各类组织乃至每个职位的运作逻辑。这一变革引发了管理层普遍的恐慌：既然 AI 能胜任数据分析、方案策划、流程管控及进度追踪，未来是否还需要人工管理？传统的领导艺术是否已完全失效？我们数十年沉淀的管理阅历，难道就此变得毫无价值？此刻，我给出一个清晰且坚定的结论：AI 绝不会取代领导力，它淘汰的仅仅是陈旧的领导模式。管理之道永不过时，但在 AI 纪元，领导力的内涵已被彻底重塑。未来将不再是“少数高
世界互联网大会 AI 专委会深入调研前沿安全与治理
近期，世界互联网大会人工智能专业委员会依据安全与治理推进方案，依次走访了华为、360 集团、阿里云智能集团、安恒信息、奇安信集团及百度等成员单位，针对前沿人工智能的风险识别与协同治理议题进行了实地考察。调研过程中，工作组与各企业展开座谈，就前沿 AI 的风险评估、安全治理实战经验以及协同治理的具体需求等维度进行了深度沟通与研讨。调研结果显示，伴随前沿人工智能的迅猛发展，各家企业均将安全与治理置于核心地位，普遍建立了涵盖开发、训练、部署至运营全链条的安全治理架构。通过将安全评估、红队演练、内容风控及价值观对
AI浪潮下，幼教如何破局？专家给出关键答案
当幼儿园的小朋友玩起豆包比大人还“溜”，不少幼教工作者和家长的心情颇为复杂：既惊叹于孩子的学习潜力，又充满担忧——AI是否会导致孩子“脑腐”*？教师岗位是否会被替代？幼儿园究竟该不该引入AI？在近日闭幕的“芯耘教育公益2026首届教育者AI应用大会暨学前教育融合创新教育者大会”上，教育界专家们直面这些最“痛”的议题，给出了最“实”的解答。* 网络流行语，指个体因长期接触社交媒体、短视频等低质信息，导致认知功能下降、注意力分散、思维混乱等现象。该词最早见于1854年美国作家梭罗的《瓦尔登湖》，2024年被牛
AI如何悄然改变你的内心世界
AI正在悄然改变你的内心世界？运用通心理论，培养你的同理心、自信心与公正感你是否注意到这样一个细微的转变：情绪低落时，第一选择不再是向朋友倾诉，而是开启AI对话框；面对选择困难时，习惯性地让AI提供标准答案；自我质疑时，依赖AI的无条件赞美来缓解焦虑。AI已不再是简单工具，它悄然渗透我们的情感、决策与社交方式，逐步重构我们的同理心、自我认同和公正意识。多数人沉溺于AI提供的便利与情感支持，却未曾意识到：一场潜移默化的心智重塑，正在日常的人机交互中悄然展开。本文融合斯坦福大学、Science期刊、中科院心理
AI 赋能认知飞跃：从苦读记忆到智慧升华
你所描述的变革令人振奋。AI 正在重新界定“认知”的内涵：昔日皓首穷经旨在记忆与积累，如今 AI 能瞬息调用全人类智慧宝库，将大脑算力解放用于质疑、关联与创新。但需厘清两种核心能力：· 信息吞吐（极速）：AI 数秒可阅千万言，萃取核心要义。此乃其绝对强项。· 认知纵深（缓行）：真正的洞察、审美、价值评判及跨界灵感，仍赖亲身阅历与长久专注。AI 可综述哲学理论，却无法取代你“豁然开朗”那一刻的顿悟。故更精准的图景是：AI 承担“搬运”与“梳理”，人类专司“消化”与“升华”。我们借几分钟获取前人毕生研究之摘要
AI 时代，发掘孩子天赋刻不容缓
近日我抽空研读了一本著作——《Frames of Mind》，中文译名为《心智的架构》，这是教育心理学界的经典巨著。若家长需要电子版资料，请在文末留言，我会发送给大家。书中阐述了一个影响深远的观点：多元智能理论。其核心理念在于：人类的心智并非单一整体，而是由多个相对独立的“框架”共同构建而成。作者将人类智能大致归纳为 7 类，接下来，让我们借助 AI 的视角重新审视这些类别：这两类归属于文艺范畴，也是目前 AI 表现最为卓越的领域。无论是撰写文章、执行翻译、生成图像，还是创作音乐、编排曲调、配乐制作，AI
代码越写越乱：AI编程带来的技术债务陷阱
代码生成速度飞快，但隐患堆积如山，我们正利用AI编织一场技术债务的庞氏骗局你是否察觉到一个反常的现象：过去一周处理三四个需求，细节都历历在目；如今一周七八个甚至更多，代码全由AI生成，两周后再看，感觉像在看别人的代码？这并非你的记忆力下降，而是工作模式发生了根本性的转变。过去手写代码，一行行敲击，每个边界条件、异常处理都经过深思熟虑，自然印象深刻。如今呢？打开Cursor、Trae，输入提示词，AI生成代码，验证功能正常，下一个——整个过程可能只瞥了几眼，甚至只是匆匆扫过。更令人担忧的是，文档也变成了AI
人工智能越发达,人类越不安?
心理学核心概念：技术焦虑 · 认知卸载 · 自我决定理论❶"AI要替代我了"——这不仅是恐慌，是存在性焦虑2026年，AI写作、AI编程、AI设计已经成为日常工具，但调查显示：68%的知识工作者表示"中度至重度AI焦虑"——不是怕AI做不好，而是怕AI做得太好。心理学将这种焦虑归类为存在性焦虑（Existential Anxiety）：当人类长期以来赖以定义自我的"独特能力"（创造力、智力、专业技能）被机器超越时，个体的自我价值感会受到根本性动摇。这不是&#
AI语义理解的核心技术解析
揭开商业与技术的神秘面纱。 暗羽科技｜DarkFeather 不仅追求热度，更注重深度揭开商业与技术的神秘面纱。暗羽科技｜DarkFeather 不仅追求热度，更注重深度暗羽科技｜DarkFeather不仅追求热度，更注重深度01从符号到向量的认知跃迁当我们探讨AI如何理解世界时，实际上是在探讨一种语言——并非人类的自然语言，而是数学语言。这种语言被称为Embedding，它是AI系统认知世界的基础语言。"Embedding作为AI理解世界的基础语言——它将人类概念映射到AI可理解的几何空间中。&