亦庄AIFUT大会首日：AI浪潮下的思考与自我进化
大家好，我是星尘，一位陪伴大家共同探索AI领域的创作者，欢迎关注我的频道{补充说明}这是事后补充的，文章篇幅较长难免有疏漏，如有异议欢迎指正。我仅想记录感悟，如果觉得不好随时退出，请大家保持善意，理性阅读。谢谢4月8日清晨，我早早起床前往北京亦庄，参加AIFUT大会。对于从未参与此类活动的我来说，内心十分雀跃。一进门就看到精心准备的设施，各岗位人员早已就位。很幸运抢到门票，见到了许多AI领域的顶尖高手，每一位都值得学习，废话不多说，我们直接进入正题上午的热场秀由川子老师带来唢呐表演，AI女歌手Yuri，以
AI FDE进阶：从单次交付进化为持续成长
前文已阐述过"其本质"以及"为何需前台人员联手后台AI"。本文旨在探讨一个核心问题：为何真正的 AI FDE 不止步于一次性交付，反而能不断迭代精进。结论先行：AI FDE 的关键分界线在于能否沉淀。仅擅长协作，只能应付当前；懂得沉淀，方能确保下一战更优、更稳、更准。场景再现：面对相似需求，有的团队重起炉灶，有的团队则直接调用模板开工。若 AI FDE 仅为"一人+一套工具"，充其量是高效执行。任务一来便启动，任务结束便清零。这仅是完成任务，绝非成长。场景：
AI演进五层：从会聊到重塑文明
AI 的演化分为五个阶段：从聊天工具走向文明设计者，整个行业格局正被重新定义。山姆·奥特曼提出的 AI 五阶段，如今正逐渐落地。 这并非科幻设想，而更像是 AGI 演进过程中的文明刻度。 第一阶段：对话者 能交流、能作答、能互动，但本质上是： 只会表达，不会执行，推理能力也有限。 你问它哪里有好吃的，它可以回答； 但让它制定方案、推进落实，它还做不到。 在这一阶段，AI 更像是对话型助手，有价值但边界明显。 直到现在，很多人仍停留在这一层。 第二阶段：推理者 它能解逻辑题、写程序、做方案，核心特点是： 会
AI技能：从受限工具到自主协作者的跃迁
然而，大模型所掌握的知识往往是静态的。其内部存储的语料可能已过时数年，对于当下的情况，例如天气冷暖，它无从知晓。之所以能回应你的查询，是因为它借助了天气相关的插件功能。这正是插件扮演的角色：弥补人工智能的固有短板，使其能够感知外部世界的信息。但插件的局限性也很明显。天气插件仅能查询天气，订票插件只能处理订票，邮件插件也仅限于读取邮件。它们各自为政，功能之间缺乏联动。于是你可能会面临这样的实际需求：希望AI协助整理会议纪要，这需要从邮件中提取关键信息、结合日历确认具体时间、最后生成待办事项并分发给团队成员。
AI Agent 终于开始会“自我成长”了
你是否也有过这样的感受？每次点开 AI 助手，都得重新把自己介绍一次。"我是做产品工作的，上次那份竞品分析你还有印象吗？""我偏好的排版风格是……算了，你大概率也记不住。"这并不奇怪，也难怪让人觉得疲惫。现在市面上的大部分 AI 助手，本质上都像是只有"几秒记忆"。一旦关闭对话窗口，它对你的认知就会重新归零。你每一次，几乎都是在和一个失去记忆的天才重新交流。不过最近，一个名为Hermes Agent的项目，让不少人第一次真正感受到 AI 助手"了解你
讲座预告：AI智能体时代下，个人与组织的进阶之道
当人工智能不再被动响应命令，而是能够独立思考、执行任务并协同合作——你的职业生涯、你的团队构成以及你的未来前景，正在经历一场深刻的变革。展望2026年，AI技术正以惊人的速度实现跨越式发展。是担忧被取代，还是主动成为时代的“掌舵人”？参与本次讲座，曹峥老师将为您深入剖析：洞察趋势：揭示2026年AI技术飞速发展的核心驱动力审视影响：AI智能体如何重塑组织结构与职业生态把握契机：个人与组织应对变革的实用策略，并首次分享OPC创业实践经验前沿智汇数字经济专硕系列讲座01讲座主题AI Agent时代，个体与组织
智能时代的人类生存法则
强烈推荐最新一期《无人知晓》，整整三小时的内容令人心潮澎湃。在众多探讨AI的播客节目中，终于遇到了一位能真正引发共鸣的访谈对象。收听节目前，我对李继刚并不熟悉，特意查询后了解到他是大模型提示词领域的先驱研究者。此前我对提示词并未给予太多重视，毕竟提问本就是一门学问，只是对象从人类转向了机器。那些原本就缺乏独立思考能力的人，即便进入AI时代，若仍旧停留在复制粘贴层面，依然无法掌握获取真知的方法。最先引起我注意的是他的认知方法论——坚信万物皆有其核心规律，多数理论不过是同一本质的不同表述。他坦言自己现阶段仅用
AI时代：管理者的思维分水岭
近期与多位企业掌舵者深入交流，一个明显的趋势浮现出来——人工智能的崛起，正推动管理者群体发生深刻分化。这种分化并非基于领域或体量，而是源于思维模式的差异。核心区别在于：你是在「指令驱动」还是在「架构设计」。指令驱动，即向下属明确「做什么、如何做、何时完成」。这是传统工业时代的管理范式。架构设计，则是向AI或团队阐明「需解决何种问题，存在哪些边界条件，达成什么成功标准」。其余部分，交由他们自主探索。前者依赖资历与执行力，后者依托框架与决策力。麦肯锡2024年度CEO调研指出，78%的CEO认为AI正在重塑管
揭秘AI进化史：从LLM到智能体的全链路解析
你是否曾好奇——为何 ChatGPT 能编写代码、检索信息、代订机票？为何 AI 助手正变得越来越像"真人"？其背后，有一条明确的技术演进路径：LLM → Token → Context → Prompt → Tool → MCP → Agent → Agent Skill。理解它，你就真正掌握了 AI 的未来。LLM（大语言模型）是经过海量文本数据训练而成的超大型模型。其底层架构为 Transformer——Google 于 2017 年在论文《Attention is All You
医疗AI落地怎么破？昇腾与润达医疗提出“安全演进”路径
为落实国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，2025年10月20日，多个部门联合发布了推动并规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的相关实施意见。文件提出，到2027年，要建设一批卫生健康行业高质量数据集和安全数据空间，打造一批面向临床专病专科的垂直大模型与智能体应用……在政策持续推动下，医疗AI正由试点验证阶段进入规模化应用的关键窗口期。但与此同时，一边是政策利好与老龄化趋势带来的庞大需求，另一边，医疗AI在真正走入临床时，却面临难以突破的“三重信任上限”——数据安全底线、幻觉风险，以及知识更新滞
家用机器人何时普及万家？
近期，两则机器人相关新闻备受瞩目：在深圳，首个家政保洁机器人已正式上岗，与家政人员搭档服务家庭；在北京，经开区荣华街道的智慧康养驿站引入了40多款机器人，提供按摩、理疗及情感陪伴等全方位服务。 从实验室演示到商业落地，现在的机器人保姆究竟发展到何种程度？针对这一热点，科技日报记者展开了深入采访。 第一问：机器人保姆主要能做些什么？ 近日，深圳宝安区市民陈果体验了这一服务。在保洁过程中，机器人与阿姨分工合作近3小时。机器人负责客厅的基础清洁和整理，阿姨则专注于深度清洁、沟通及现场判断。这种分工结合了人类沟通
AI浪潮下博物馆的进化与新生
引言麦克斯・泰格马克在《生命3.0》中提出了一种极具突破性的划分方式，重新梳理了宇宙中智能演变的基本逻辑。他指出：生命的演化，本质上就是信息处理能力不断升级的过程，生命可分为三个阶段：生命1.0阶段，生物演化同时决定硬件与软件，人类无法改动，只能接受；生命2.0阶段，硬件依然由演化塑造，但软件已能由人类自主设计并手动更新；生命3.0阶段，技术能够自行设计并迭代自身的硬件与软件，真正实现自我进化。这种划分不仅适用于碳基生命或硅基机器人，也深刻揭示了作为人类文明记忆容器的博物馆，在人工智能时代所经历的巨大转向
蓝凌智能：赋能组织AI转型，推动智能协作新时代
2026年政府工作报告明确要构建智能经济新格局，推进智能体广泛应用，身处企业AI数智化转型浪潮中的蓝凌，正朝着"数智化办公专家・组织AI进化合伙人"的目标迈进；蓝凌智能不断推动AI办公领域革新，全力促进各行各业人与智能体的高效协同及高质量发展。 驱动数智化办公AI变革，蓝凌智能实现新突破 春风吹拂，百花齐放。随着"人工智能+"国家战略的深化实施，AI技术正快速从实验室走向实际应用场景，智能体在各行业加速落地。据国务院新闻办发布会披露，截至2026年3月，国内日均"词元"调用规模已突破140万亿次。IDC研
人工智能发展的关键局限在于物理躯体
利维坦编者按：面对能够在棋类比赛中击败人类顶尖选手的人工智能，许多人感到忧虑，视其为“人工智能终将取代人类”的潜在信号。然而，本文作者的观点显示，他并不认为这一天会在近期到来——在他看来，人工智能的发展仍有漫长道路，其核心挑战在于如何借鉴人脑的运作机制。人脑的能力似乎没有边界。我们不仅能驾驶车辆，还能建造摩天大楼，运营企业，处理复杂情感。我们可以自如地抓取物品，灵活操作，每个人都掌握了数百种复杂技能，并能将它们组合运用，高效完成任务。相比之下，人工智能目前还存在根本性的局限。正如谷歌DeepMind联合创
AI自我进化陷阱：递归深处的模型失稳危机
🧬 进化风险预警ICLR 2026 RSI Workshop · 模型失稳 · 9代退化实验 · 递归自我优化的致命悖论9代模型走向全面崩溃所需的代际数量34%“答案正确但推理错误”的样本比例4类自我进化面临的系统性风险维度📡 发稿前48小时ICLR 2026 的 RSI Workshop 官方议程正式出炉。这份议程中隐藏着一个关键信号——“进化风险”。不是“对齐”，也不是“安全”，而是“进化”。📖 2024年 · 牛津与剑桥团队 · 《Nature》实验研究人员先用真实的人类数据训练第0代模型，再让模型