企业如何衡量AI研发的实际价值
AI Coding 研发体系｜第五篇这一篇进入评估层：当前四篇已经把 AI Coding 放进流程和组织能力以后，企业还需要回答一个更硬的问题：它到底有没有创造真实研发价值。本篇聚焦六层架构中的评估层。它向上承接流程和组织能力，向下连接治理边界。AI Coding 推进到一定阶段后，团队很容易进入一个尴尬状态：大家都觉得用了 AI，代码也确实生成得更多了，但很难说清楚它究竟给研发体系带来了多少价值。有人看采纳率，有人看生成代码行数，有人看工程师每天用了多少次工具。问题是，这些指标只能说明工具被使用了，不能
AIVC技术框架与挑战解析
Insights into Artificial Intelligence Virtual Cells人工智能虚拟细胞探析：AIVC挑战与统一框架一、一段话总结这篇发布于arXiv的论文围绕人工智能虚拟细胞（AIVCs）展开系统梳理，指出AIVCs的核心目标是从多模态、多尺度细胞测量数据中学习可执行、决策相关的细胞状态模型；当前领域虽在单细胞/空间基础模型、跨模态对齐、大规模扰动图谱构建等方向取得突破，但仍存在跨实验室/平台迁移受限、数据泄露与覆盖偏差、剂量/时间/组合扰动效应未系统建模、跨尺度耦合锚点稀
AI公关新标尺：双世界下的品牌信任评估
「AI上新公关」系列将持续剖析AI时代公关传播的新逻辑。传统的公关评价标准仅限于衡量“人的世界”——诸如发稿数、阅读数、点赞数、热搜排名及AVE等指标，已无法在AI时代充分指引品牌的发展方向。原因何在？因为当下用户愈发依赖AI进行问答。当用户向AI询问“推荐三款高性价比新能源车”时，品牌在AI环境中的“可见性”及“被推荐率”直接左右消费者的初步认知与购买选择。若品牌在AI世界中隐身或缺乏信任，便意味着输掉了半壁江山。信任体系运转更敏捷、精准，正重塑公关“传播效果究竟如何”的评估格局。在碳基（人类情感与信任
AI 气候模型新纪元：AIMIP 第一阶段评估报告
（加 EarthAi 微信交流群 + 商务合作，请备注：姓名 - 行业 - 单位）这项研究标志着人工智能气候模型发展历程中的一个关键节点——AIMIP（人工智能天气与气候模型比对项目）第一阶段正式拉开帷幕。AIMIP 的提出，核心旨在解答一个根本性问题：当 AI 模型开始尝试"模拟"地球气候系统时，其可靠性究竟如何？传统气候科学主要依托物理基础模型（例如 CMIP 系列），这些模型基于流体力学、热力学等物理法则构建，并经过了数十年的验证。然而近年来，以 NeuralGCM、ACE2、DLE
AI政策分析：可信性挑战与治理路径
本文以兰德公司2026年4月发布的大型语言模型政策解析能力测评报告为切入点，同时参考了近期其他国际智库的相关研讨。多项研究共同表明，现有大模型在应对复杂政策文本时，面临可靠性欠缺、论证链条不清晰及深层逻辑推断困难等关键障碍，尚无法完全取代专业研判。这反映出全球对生成式AI的探讨重心，正由技术突破的赞叹转向对其应用风险的理性审视与规制体系的搭建。中国在加速AI技术演进的历程中，始终注重平衡创新与风控，突出技术可控与结果可信。本文认为，打造契合AI技术特性、满足关键场景需求的科学评测机制与操作准则，是促进AI
AI产品经理与传统PM的本质区别
上一篇文章探讨了传统软件与AI应用在技术层面的不同之处。本文将聚焦于大家日常工作中更为熟悉的环节——如何撰写需求文档、如何评估产品质量以及如何进行产品迭代。对于传统产品经理而言，这些任务或许轻车熟路。然而，在AI应用领域，AI产品经理在处理这三项核心工作时，其方法已发生了根本性的转变。本文旨在通过对比这三种核心工作的差异，帮助您清晰认识到：若要转向AI产品经理岗位，您需要弥补哪些方面的知识和技能。首先，请您思考一个问题：您当前编写的产品需求文档（PRD）主要关注的是什么内容？大多数传统PRD的重心在于描述
AI工作流真正的差距：在验收能力
这不是官方素材，是AI生成的。但它不像以前那类一眼就能识破的AI画面——画里有商品、有版式、有品牌露出，甚至还凭借模型的推理做出了两个品牌联名的饮品。你明知道它可能是假的，但初看时不会觉得“假”得明显。这张图本身不是重点。真正重要的是它传递出来的信号：广告视觉最表层的语言，AI已经能跟上。品牌露出的顺序怎么摆、产品关系怎么组织、版式秩序怎么排、拍摄质感怎么呈现——它不一定把底层逻辑完全吃透，但它已经能做出那套“像真的”样子。对普通人来说，这也许只是个段子。可对做品牌和campaign的人来说，这件事值得认
中国信通院发布化工AI安全成果 助力能源转型安全升级
2026年3月28日，中关村论坛绿色能源国际合作研讨会在北京举行。会上，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）联合北京航空航天大学化学学院、中能建氢能源有限公司、中移联算力生态产业联盟等单位，正式发布化工领域AI安全系列成果，为人工智能技术在能源化工行业安全、合规、规模化应用提供重要支撑。当前，以大模型为代表的人工智能技术正加速向能源化工领域深度渗透，智能实验室、自动化生化合成工厂等创新应用不断涌现，有力推动产业数字化、绿色化转型。与此同时，通用大模型在生化毒性、爆炸性、腐蚀性等关键安全知识方面存在明显
AI智能体开发中的六大致命错误
在过去的两年里，我们在实际应用中构建并不断调整AI智能体。过程中发现，类似的问题模式反复导致系统崩溃——问题的根源往往并非模型本身，而是系统设计中的隐藏缺陷。许多智能体在演示阶段表现良好，但在生产环境中却逐渐失控：成本无故增加，行为变得不可预测，每次发布都像是一场赌博。团队最终陷入“PoC困境”，无法交付成果、无法调试问题、也无法信任自己的系统。为此，我们总结出一套诊断框架，聚焦于六个导致智能体系统在生产环境中失败的具体错误。每个错误都有明确的问题描述、触发原因以及经过验证的修复方案。掌握这套框架，你就能