小学高段必读：AI辅助项目式学习，练就统筹复盘硬实力
前言：在AI时代，育儿无需焦虑！本系列共100期，旨在为3-18岁孩子提供一份扎实的成长指南。我们拒绝盲目内卷，只提供可执行的实操方法，帮助孩子在批判性思维、创造力等AI无法替代的核心能力上筑牢基础，教导他们如何正确驾驭AI。从家庭引导到家校协同，从孩子成长到家长同行，我们希望每个孩子都能成为有思想、有温度、能创新的全人，在AI时代稳步前行，终身受益。许多五六年级的家长都有这样的感受：孩子的学业成绩尚可，但综合素养明显跟不上小升初的步伐。小学低、中年级更侧重于单科知识的记忆与刷题，但到了高年级，无论是学校
AI志愿填报真相：能辅助不能代劳
AI究竟能否用于填报志愿？答案是可以，但必须用在正确的环节。你可以让AI查询专业详情，可以请它整理学校资讯，可以委托它对比学费、校区及体检限制，也可以让它分析招生章程中的潜在风险。然而，若指望AI直接生成全套志愿表并照单全收？绝对不行！在志愿填报这一领域，AI的角色更接近于搜索引擎，而非专业顾问。搜索引擎仅提供素材，专家则负责研判，这一核心差异各位家长务必厘清。笔者实测了豆包、通义千问、腾讯元宝、Kimi、DeepSeek及文心一言等主流AI工具，发现它们存在一个共性问题：均会不负责任地推荐未在当地招生的
AI赋能初中生：三招提升学习效率
白天上课，夜晚写作业，周末补习、刷题、背单词。书桌堆满资料，错题本、单词表、练习册一应俱全。然而，问题在于孩子明明投入了大量时间，成绩却未必稳定。有的孩子熬夜苦读，第二天考试依旧出错。有的孩子作业写得满满当当，一问知识点却支支吾吾。还有些孩子看似一直在学，实则只是在机械应付。此时，家长最担忧的并非孩子不够努力，而是：孩子是否把时间都耗费了，却并未真正学进去？如今人工智能来了，家长又多了一层顾虑：孩子能不能用？会不会因此偷懒？会不会直接拿来搜答案写作业？会不会变得不愿动脑？这些顾虑情有可原。但我们也要看到另
AI赋能Fuzzing：让程序崩溃转化为可修复的安全漏洞
AI漏洞猎手（四）：AI赋能Fuzzing——让程序崩溃转化为可修复的安全漏洞核心观点一句话：AI无法完全替代fuzzer发现所有问题，但它能大幅降低harness开发、crash解读、原因归纳和回归验证的成本。本文是"AI漏洞猎手"系列第四篇，重点探讨fuzzing技术。这不是关于系统攻击的教程，而是介绍在授权代码和测试环境中，如何借助AI帮助安全团队将"发现崩溃"推进到"修复漏洞"。重要声明：本文仅讨论授权环境下的fuzzing、崩溃分析、修复和回归测试。不涉及真实目标攻击方法、可复现payload、
设计院如何利用AI？场景清单与边界界定指南
近期，众多设计院纷纷热议人工智能。究竟应该优先将AI部署在哪些领域？哪些环节能即刻实施？哪些仅能作为辅助？哪些需在限定环境中测试？哪些绝对禁止？AI生成的内容能否作为正式交付成果？项目负责人、专业主管及使用者应如何界定责任？若这些问题未厘清，设计院的AI落地极易陷入两极分化。一种走向是盲目“过热”。见AI能撰写文稿、归纳资料、构建方案框架，便误以为其能全自动完成方案设计、出图、审图及替代设计师。导致期望过高而落地受阻，一线员工反视其为“跟风炒作”和“形式主义”。另一种走向则是消极“过冷”。因顾虑数据泄露、
OpenAI Codex手机版上线，AI编程助手随时随地待命
代码写到哪儿，AI的监控就跟随到哪儿。开发者盼望已久的这一功能终于来了。本周五，OpenAI宣布Codex手机版已登陆ChatGPT App，安卓与iOS系统同步开放预览，覆盖所有用户群体。这代表你能够即时审核代码、分配任务，实现跨设备的AI工作流同步。示意图（配图与文章内容无关）Codex的主要优势在于异步编程支持。过去Codex仅限于网页版和桌面版，移动端的编程协助需求一直被忽视。此次更新成功连接了移动和桌面端，实现了代码片段、审查反馈和执行结果的实时同步。示意图（配图与文章内容无关）01 移动编程的
B2B决策新范式：从人脑经验到AI模型的转变
传统上，B2B销售决策判断完全依靠人的直觉和感受。这些年来，我一直指导销售管理者进行商机管理。但如今越来越意识到：当前销售仍依赖直觉捕捉商机，市场仍沿用陈旧经验制定策略，客户成功靠感知应对风险，管理层凭借所谓的洞察把控方向。这种基于经验的判断，实际上是有限的理性。人的认知、记忆、情绪状态，都会影响判断的准确性，即使最资深的从业者，也会存在判断偏差。而AI的判断，则依托数据、模型、关联分析、模式识别实现精准预测。它完全排除主观色彩，实现了判断的可复制、可迭代、可追溯。一个残酷的现实正在显现，在面对海量动态数
AI时代，别丢失你的思考主权
AI · 思考 · 人文 AI时代，别丢失你的思考主权 在智能浪潮中，守住你的思维AI · 思考 · 人文AI时代，别丢失你的思考主权在智能浪潮中，守住你的思维导语：AI 功能日益强大，但有些能力，它永远无法替代你。这篇文字，献给每一位正在使用 AI、却被 AI 悄然影响思维方式的人。 01 AI 具备真正的思考能力吗？ 不具备。 AI 的核心运作机制是「预测下一个词」，它并非在真正思考。它不清楚自己在表达什么，也不明白为何如此表达。它可以给出回应，却无需为结果负责。 而真正的思考，是人类独有的禀赋——包
AI辅助超声媲美MRI检测前列腺癌：PCAVISION研究证实非劣效性
当前临床显著性前列腺癌（csPCa）的诊疗路径承受巨大压力。尽管MRI引导穿刺活检应用广泛，但其受限于放射科医师的经验水平，且费用高昂、可及性较差。3D多参数超声（mpUS）结合人工智能（AI）分析作为前列腺癌检测的新兴手段，有望填补传统MRI诊断的空白。基于此背景，“Artificial intelligence-assisted multiparametric ultrasound versus MRI to detect prostate cancer (PCAVISION): A prospect
医疗机构拥抱AI：理性看待，拒绝神化与盲从
随着人工智能（AI）在医疗行业的深度融入，从辅助诊断到手术机器人，从流程优化到患者服务，医疗机构正站在一个关键的抉择路口。抵制还是接纳？全有或全无？这些二元对立的答案显然已经过时。真正的智慧在于：理性。所谓理性，就是在狂热中保持清醒，在质疑中寻找价值，在风险中权衡得失。让我们从四个方面深入剖析这个复杂命题。想要理性应用 AI，首先要明确其能力范围。AI 并非万能药，但在特定领域有专长。以皮肤癌检测为例，谷歌 DeepMind 开发的 AI 系统在识别恶性黑色素瘤时，准确率高达 95%，甚至超过了 21 名
王传福宣告：比亚迪全车系普及天神之眼 B，城市领航安全兜底一年
新浪科技讯 5 月 28 日晚消息，在当天举行的比亚迪 (95.880, 0.66, 0.69%) 智能化战略发布会上，比亚迪集团董事长兼总裁王传福发表了主题演讲。 王传福指出，比亚迪天神之眼辅助驾驶系统遵循“硬件看字母，软件看数字”的原则。其硬件序列涵盖：天神之眼 A（三激光辅助驾驶版）、天神之眼 B（激光辅助驾驶版）以及天神之眼 C（基础辅助驾驶系统）。 软件迭代方面则包含：天神之眼 5.0，采用强化学习端到端大模型；以及天神之眼 4.0，基于全闭环端到端大模型。 他披露数据显示，今年五一假期期间，天
比亚迪引领全民智驾新时代 开启城市领航安全保障
炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 2026年5月28日，比亚迪(95.880, 0.66, 0.69%)举办"敢为"智能化战略发布会。继为智能泊车安全兜底后，比亚迪在智能化领域再度加码，率先承诺为城市领航安全兜底1年，并宣布全系车型均可搭载天神之眼B辅助驾驶激光版，选装价格12000元，开创全民城市领航时代。此举旨在给予用户使用天神之眼的信心，推动辅助驾驶普及，让好技术人人可享、人人放心享！ 此外，比亚迪重磅发布中国首款4nm制程智驾芯片——璇玑A3，加速推进智能化
揭秘医疗 AI：如何成为医生的超级助手
——全方位解析医疗人工智能## 引言：源自真实的案例时间来到 2025 年，北京肿瘤医院接诊了一位特殊的患者——其结直肠癌的病理切片在显微镜下并未显示出明显的恶性迹象。若按常规流程，必须等待耗时两周且费用高昂的基因测序才能确诊。然而，主治医生采取了一个新举措：将切片图像导入医院配置的 AI 辅助诊断平台。仅过三秒，系统便输出结论：高度疑似微卫星不稳定（MSI-H），推荐即刻启动免疫疗法。随后的基因检测完美印证了 AI 的推断——分毫不差。**准确率高达 94%。**这绝非科幻桥段，而是 2025 年发生于
AI辅助论文写作全流程提示词及降低AIGC占比技巧
学校实施AIGC查重，并非彻底封禁AI参与论文创作，而是严防通过简单指令敷衍了事。真正被禁止的是这种轻率的态度！不少海内外学者持有相似见解：认可AI作为写作助手，但论文必须体现个人的核心见解。大家不妨参考哈工大张教授的讲座《高质量工科本科毕业论文写作的探索与实践》（该内容知网可查），文中亦强调了AI在文献检索、分析与应用上的积极意义。切勿妄想仅凭一句指令就能产出高质量论文。AI生成的内容看似光鲜，实则经不起推敲。稳妥的路径是步步为营。即便是资深学者，也多利用AI辅助、自己主导思考。在我看来，能否构思出规范
AI浪潮下质量保障的破局策略:上门回收团队的智能测试实践
虽然AI生成的代码结构工整、语法无误，但在复杂的回收业务理解上存在两个根本性问题，极易骗过开发的代码审查：“过度自信”：AI缺乏业务常识，常常自作聪明地将旧业务的校验规则强加给新业务。“狭隘视角”：AI往往只关注当前代码块，缺乏系统的全局观，极易导致业务场景缺失或遗漏隐蔽的触发入口（如一些异步的补偿任务）。软件工程的瓶颈，已经从“如何写代码”转变为“如何精准向机器传递业务诉求”。因此，作为质量守护者，我们必须完成角色的进化——从传统的执行角色，蜕变为“前置的质量策略专家”。为了实现这一目标，我们团队正在以