AI助力高考？真相没那么简单
最近常听到这样的说法：“会用AI的学生，能占优势。” “会用AI，复读就没那么煎熬了。” “AI能让备考效率翻三倍。”听起来很“前卫”、很“颠覆”。 但我要说一句戳心的大实话：对大多数正在冲刺高考的人来说，AI基本派不上用场。不是AI不够强大， 而是高考的本质，从来不是AI擅长的那一套。无论是高考还是中考，都是纸笔考试。不是上机操作，不是点几下鼠标就能拿分。真正决定成绩的是：你在考场上能否手写答案；你在压力下能否连续做题两个小时；你能否做到一题出错，不影响下一题。这是动手能力、心理素质、思维习惯的综合体现
AI时代：效率已成基础，产出决定生死
「AI 让你用同样的人，做十倍的事」Glean 创始人 Arvind Jain 深度访谈解读这场访谈的核心张力围绕一个根本问题展开：在 AI 重塑一切的时代，企业究竟应该以"减员增效"还是"扩军备战"作为核心战略？Arvind Jain 作为 Glean（企业 AI 搜索与智能助手平台）的创始人，给出了与当下主流 CEO 共识截然相反的回答——他认为团队应该变得更大而非更小。01MENTAL MODELS三个思维模型， 穿透 AI 时代的竞争逻辑大多数人思考 AI 对组织的
认知随笔|AI应用|商业升级
摘要避开认知误区，借助AI提升效率、推动商业升级，从真实案例中提炼可复制、能落地、可持续的成长路径。距离上一次更新，已经很久了。上次从《龟兔赛跑》入手，探讨的是快与慢、优势与坚持。故事虽简，却揭示了一个现实：结果往往不仅取决于能力，更在于观察视角、处理方法，以及持续行动的决心。这也是接下来想持续记录的内容。日常生活和工作中，许多问题表面是能力不足，实则可能是方向未明。方向偏差，努力反而南辕北辙；方向正确，即使步伐缓慢，也是在接近目标。认知随笔不空谈道理，只记录亲身经历和感悟，如同朋友间的对话，期望能带来思
李辉 || 人工智能时代行政主体的重塑与治理模式转型研究
点击蓝字 关注我们本文刊发于《学海》2026年第1期内容提要生成式人工智能的广泛运用正在推动公共行政领域发生根本性变化，现有研究主要将生成式人工智能看作外在工具或监管对象，这种主客体“二元”的思路难以解释人机深度融合产生的复杂效应。本文从主体性重构的视角切入，提出“人机协同型行政主体”的概念并系统阐述了生成式人工智能在认知方式、决策模式与责任形态三个层面对公共行政主体及其行为的重塑。即，认知方式从“有限理性”转变为“协同涌现”，决策模式从“层级裁决”转变为“互动生成”，责任形态从“单一归责”转变为“分散承
AI评测革命:告别"跑分"时代,重新定义机器认知评估标准
大家好，我是万象大叔。专注 AI，讲透技术，看清产业，商业落地，投资赚钱。当大语言模型的参数量级与训练数据规模跨越关键节点后，传统依赖静态封闭数据集的“刷分”式评估，其可靠性正在快速瓦解。在MMLU、GSM8K等公开基准上斩获接近甚至超越人类水平的模型屡见不鲜，然而它们在真实对话、深度推理和开放场景中的表现却可能判若两“机”。这暴露了一个根本矛盾：我们用来衡量AI“智商”的标尺，正被AI自身迅速“破解”和“过度适配”。因此，模型评测的核心范式正经历一场悄然却深刻的变革：其重心从“测量模型记忆了多少知识”，
电商人必读：AI时代的三本实战指南
点击蓝字关注我们电商企业若想实现爆发式增长，仅需聚焦三件事：洞察AI演变、利用数据洞察、确保稳健增长。本周精选的三本专业书籍旨在构建一套完整的经营方法论：从AI认知升级到寻找数据杠杆，再到实现可落地的增长。层层拆解实操策略，帮助企业摆脱行业同质化竞争，突破增长瓶颈，实现稳定进阶与长效经营。01《哈斯比斯：谷歌AI之脑》塞巴斯蒂安·马拉比Book Recommendations市面上大多数AI传记仅关注成功故事，但这本书截然不同：作者耗时3年，深度采访了100多位核心人物，不仅描绘了天才哈萨比斯的人生，更完
企业内卷破局：AI不是解药，战略定位才是方向
苏妍 | 企业战略定位咨询从年初至今，我实地走访了23家年营收在5000万到5亿之间的传统制造和消费企业。每家老板都在做同一件事——引入AI。有的砸了300万部署智能客服，有的采购了全套数字化系统，还有的让全体员工学习提示词工程。但三个月过去，利润表毫无变化，订单量反而下滑。一位做五金件的老板问我："苏妍，我把AI工具都配齐了，为什么同行还在打价格战？"我反问了一句，他陷入了沉默："你的客户认识你吗？你知道你的对手是谁吗？"先看两组数据：Gartner 2025年报告：80.3%的AI企业项目未能产生可衡
AI时代普通人逆袭的五大核心能力
AI 时代，普通人值钱的五大能力。 AI 普及让大量重复性工作面临替代，许多人产生职场焦虑，但 AI 淘汰的是只会机械工作、不愿提升思维的人。普通人培养五项核心能力即可抓住红利： 一是熟练运用 AI 工具，高效完成基础工作；二是洞察用户真实需求，用人情温度弥补 AI 短板；三是具备审美原创力，优化 AI 成品打造差异化；四是整合资源落地运营，轻资产创收；五是坚持持续学习，紧跟技术变化更新认知。 AI 时代财富靠认知变现，善用工具、拥有独立思考的人才能跳出内卷稳定增收 上海 , 2小时前 ,AI 普及让大量
AI驱动AD认知康复新范式
2026年7月5日下午，第十二届全国阿尔茨海默病及相关病学术大会认知康复专业分会年会在海南海口顺利举办。本场年会以“人工智能在AD认知康复中的创新突破”为主题，由宋鲁平、何霞、李晨钟担任执行主席，汇聚康复医学、脑科学、人工智能、老年医学多领域专家学者、临床康复医师、科研人员参会，围绕AI赋能阿尔茨海默病全周期认知筛查、精准康复、居家干预、基层落地等前沿议题开展系统性分享与深度研讨，打通智能技术与认知障碍康复临床转化的实践通道。认知康复专业分会主任委员宋鲁平教授为本场会议致开幕辞。她梳理了近年来认知康复依托
AI不懂数学，却靠演化学会了
英剑教育 演化教育学 ·后AI时代 1AI是怎么学习的AI的学习方式，是演化教育学的最好验证GPT-4高考数学拿了130分。但它不"理解"数学——没有人在它脑子里放进去过任何一个公式、任何一条定理。那它是怎么学会的？答案藏在演化教育学最核心的算法里——变异→选择→保留。GPT的训练过程，就是对这套算法最彻底的工程验证。GPT的每一轮训练都做了三件事：猜测下一个词（变异）→对比正确答案算误差（选择）→调整内部参数（保留）。然后下一轮。再下一轮。三亿轮。这也是建构主义皮亚杰一百年前描述的人类认
学术大讲堂第451期丨孙洪涛：AI风险与应对（上）
人工智能正快速渗透教育全环节，其潜在隐患不容小觑。AI是助力学生认知成长，还是取代了学习过程？由AI生成的作业成果能否真实体现学生水平？算法评估是否公正，会否引发新的教育不公？学生的隐私信息和学习数据是否受到严密保护？教师的育人职责与专业主导地位是否被技术削弱？本期，教研网呈现北京师范大学副教授孙洪涛的《人工智能风险与规避（上）》学术报告。孙教授围绕上述关键议题，深入剖析人工智能的教育价值与风险类别。AI或许能让学生效率更高、写作更流畅、答案更全面、作品更精致，但也可能引发学生独立思考减少、概念理解浅尝辄
AI浪潮下电力企业管理者角色重塑：从职位授权到认知驱动
这个问题的重要性超乎想象。AI落地应用最终面临的瓶颈，往往并非技术本身，而是组织能力。某个场景能否成功落地，不仅取决于算法精度和数据质量，更关键的是能否有人清晰界定业务问题、整合数据资源、部署模型能力、设计现场闭环流程，并将成果固化为可复用的产品能力。以往电力信息化建设项目的管理逻辑相对简单：高层提出需求，中层分解任务，业务部门确认需求，研发团队负责开发，测试上线后由运维支撑。中层管理者只要能够管控计划、进度、资源和风险，基本就能保障项目顺利完成。但AI项目截然不同。AI并非简单地将现有流程电子化，也不是
AI 重塑思维：警惕从工具使用者变为被驯化者
往昔创作，必先构思，继而落笔，最后润色。今朝行文，先向 AI 阐述意图，待其生成初稿，再由你进行修正。顺序已然颠倒。昔日是“你掌控，工具辅助”。如今是“工具主导，你把关”。本以为是借助 AI 提升效能，实则——AI 正在重构你的思维模式。起初我们用计算器替代心算，用搜索取代记忆号码，用翻译软件代替外语能力。彼时我们视之为常态——工具承担了“基础劳作”，我们得以腾出精力进行“高阶思考”。无人认为计算器会削弱数学能力。随后我们开始利用 AI 撰写邮件、报告、代码，甚至进行设计。此时部分人开始焦虑——若 AI
AI全能时代，我们该掌握什么能力？
当AI能处理一切事务的时代来临，我们当前的学习还具备价值吗？我们究竟可以学习什么？我们需要掌握三项能力：精于发问、升级认知、捍卫人性。01精于发问AI能为你检索全球所有信息，但有个条件，它必须清楚你的疑问所在，而你能提出多深刻的问题，取决于你能洞察多辽阔的世界。02升级认知你必须维持终身学习的习惯。因为学习能助力你提升认知，你无法察觉认知范围外的天地，也无法获取认知范围外的财富。你翻阅的书籍，你相遇的人群，你体验的故事，你迈出的每段旅程，你思索的每个议题，这些都会化作大脑的养料，逐步撑起你的视野。你的认知
人工智能入门指南：四个核心问题全面解析（含AI工具对比）
许多人在学习AI大半年后，连最基础的问题仍然一头雾水：AI究竟是什么？通用大模型与垂直大模型有何不同？AI是如何构建的？为何它被称作"人类终极发明"？这些问题看似简单，但90%的人无法准确回答。结果就是：使用AI很长时间，始终停留在"随便玩玩"的层面，无法真正应用到工作和生活中。今天这篇文章，将AI认知入门的四个核心问题一次性讲清楚。不兜圈子，不说废话，直接上干货。AI这个缩写，A代表Artificial（人工），I代表Intelligence（智能）。合在一起就是"人工制造的智能"。这个概念早在1956