谢康与乔晓春对谈：AI浪潮下，教育如何赋予孩子感知幸福的真能力
为后代筹划长远未来，是深植于中国父母血脉的本能。近年来，人工智能的超常规跃进，颠覆了传统教育中诸多理所当然的模式与手段，将家长、学生和学校的变革忧虑推至新高。成长于AI纪元的孩子，应当接受怎样的培育？仅增设AI课程就算迈向AI时代的教育吗？家长和学校在这一转型中又需做出何种调整？中信出版集团近期推出的《学习的进化》一书，对以上议题进行了深度剖析。该书作者为北京博雅明悦学校校长谢康，书中凝聚了她12年探索面向AI时代的全人教育实践与体悟，堪称一部“写给中国家长的AI时代成长指引”。近期，中信出版邀请谢康校长
AI演进之路：从卷积网络到注意力机制的技术变革
本文换一个视角，向下深入一层——探究支撑这些技术应用的模型，究竟是如何迭代演进的。01.你是否曾思考过：当我们观察一张老虎的照片时，无论它摆出什么姿态，我们都能认出这是一只老虎？但对于一段文字，哪怕只是调换词语的顺序，含义可能就完全改变了？这源于图像与文本在底层逻辑上遵循着截然不同的规律。图像信息依赖特征识别。无论老虎是趴着还是站着，只要有尖耳朵、圆眼睛、胡须等特征，就能准确辨认。姿态、背景、光线如何变化，都不会影响核心特征的提取。文本信息则依赖顺序关系。"我吃香蕉"和"香蕉吃我"——词语完全相同，仅顺序
AI时代程序员进化论：以判断力掌舵，凭控制力前行
前些日子线上查 Bug，顺藤摸瓜找到当事人确认改动逻辑，竟听到一句荒唐的借口："这是 AI 随手生成的，我也没细看。"随之而来的，是一抹苦涩的笑。敲击回车键的瞬间，人理应成为代码的灵魂。把责任甩给算法，简直就是专业精神的自我缴械。⸻"程序员消失"的论调甚嚣尘上，我们该何去何从？与其在未知中自我消耗，不如保持清醒的务实态度：AI 是放大能力的杠杆，绝不是越俎代庖的替代者。时代洪流浩荡，我们或许只能“走一步看一步”，但在每一步之间，必须磨砺两把利刃：判断力与控制力。无论如何，人
加速进化推出Booster T2，树立人形机器人算力新标杆
新浪科技讯 7月10日晚间消息，加速进化正式推出具身开发旗舰平台Booster T2。作为一款专为未来实际场景打造的新一代人形机器人(16.330, -0.33, -1.98%)，Booster T2集成了顶尖的腿足运动控制技术、顶级智能计算单元、稳健的工程设计以及开放的开发生态，致力于推动人形机器人从“会动”升级为“实用”，促使具身智能由技术探索转向落地应用。 在人形机器人赛道上，Booster T2依托加速进化多年深耕的腿足运动控制经验，借助高度仿生的机体构造与前沿运动算法，赋予机器人更自然、稳定且灵
摆脱遗忘困境！EverMind推出自我升级智能框架Raven，能修改自身程序
新浪科技讯 7月10日晚间消息，近期，盛大集团孵化的EverMind公开了基于EverOS的深度自我进化智能体——Raven Agent（渡鸦），凭借独特的双向记忆系统和可修改自身代码的进化功能，致力于将AI从“被动应答工具”转变为“主动成长的数字存在”。 据了解，Raven运用EverOS底层的“四层仿生结构”，将原始对话流拆分为独立记忆片段，经由聚类算法构成“记忆情景”，从而建立涵盖用户身份、喜好、技能及任务目标的深度档案。这种记忆是双向且变化的，既保留用户偏好，也将其整合进自身认知框架中。更关键的是
AI 时代核心力：挖掘底层元代码，赋能自我进化
因热 AI，起涟漪 总有一种方式让你成为自己 在与众人探讨 AI 应用心得之际，我察觉到一个极具普遍性的有趣现象：大多数人深陷于工具、技巧及模型的纠结中，反复追问"何种 AI 工具更佳""如何撰写优质提示词""哪款大模型更强大"。然而，极少有人能沉下心来，向自己提出那个最核心、最本源的问题——我究竟需要 AI 协助我完成什么？ 纳瓦尔在最新播客中阐述的观点，彻底重塑了我对 AI 应用的认知：AI 正以惊人速度主动适应人类，而非让人类费力去适配 AI。我们无需
智能浪潮下,如何找到自己的坐标
其实这并非一场生存战，而是重塑自我的契机。你该站在哪里？试着问自己三个问题：第一，哪些工作我做起来得心应手，而AI却显得力不从心？这或许是你的长板领域。像是需要温度的对话、需要美感的创作、需要沉淀的判断。第二，哪些任务AI能轻松搞定，但我始终亲自动手？这可能是你的效率盲区。把这些放手给AI，腾出精力去做更有意义的事。第三，哪些事业需要我和AI协同才能完成？这或许是你的突破地带。善于用AI补足短板，让个人能力边界持续拓展。定位的三条准则其一，差异化。别跟AI拼记忆、拼速度，那是它的强项。要拼洞察、拼创意、拼
重磅发布：人与AI共进化十大趋势报告出炉
2026年6月10日，第五届全球媒体创新论坛于重庆盛大召开。由中央广播电视总台研究院携手总台社教节目中心精心编制的《人与AI共同进化——人工智能发展十大趋势》报告，在会上正式亮相。这份篇幅近1.9万字的报告，绝非单纯的技术展望，而是针对人工智能如何从颠覆性技术转化为全社会普及应用，并深度重构人机关系所进行的系统研判。其发布意在回应时代之问：当AI走出实验室，人类将如何与之共生共演，又将迈向何种未来？CMGI报告封面展示CMGI报告发布现场直击早在2026年1月，总台便联合工信部中国电子信息产业发展研究院、
如何正确认识AI时代的工具变革
看到一个关于AI的认知框架，类似于拖拉机时代的锄头哲学。拖拉机发明是为了提升效率的，不应该抱着锄头担心自己会被取代，而是要主动学习驾驭拖拉机的方法，以此提升自己的效能。拖拉机和锄头本质上都是耕作工具，关键在于明确最终目标——把庄稼种好，无论是用拖拉机还是锄头，都只是实现目标的手段罢了。这个比喻同样揭示了一个重要问题：在AI时代，是否还需要深入学习技术？答案是肯定的。即使有了拖拉机这样的高效工具，仍然需要掌握播种时机、施肥方法和合理的种植间距。拖拉机在播种环节提效，无人机在施肥打药上发挥作用，但最终确保丰收
AI 重塑管理：领导力崛起与极简未来
AI 浪潮正颠覆百年的科层制管理，传统以制度为尊的逻辑逐渐失效，企业普遍面临组织熵增、大企业病及人力重构等多重挑战。华为管理顾问田涛运用悖论思维剖析现代管理的核心矛盾：组织如何对抗熵增、制度与人如何平衡、AI 时代企业应走向极简还是复杂？文章从组织代谢、灰度管理、资本员工企业家三体共生、后现代智能极简管理等 16 个维度，结合任正非的管理哲学，提出核心观点——知识劳动者崛起，领导力将成为未来第一生产力，并预判 AI 将重塑组织形态，大公司的人力规模将持续缩减，智能极简管理将成为必然趋势，为当下的企业家提供
人工智能浪潮下银行员工知识结构的升级策略
在人工智能迅猛发展的当下，重塑银行从业人员的知识结构，关键在于从传统的「经验导向」转变为「人机协同导向」。在坚守金融核心认知的同时，将人工智能技术转化为实际的工作效能。重构过程遵循「基础逻辑保持不变、技术手段持续升级、能力边界逐步扩展」的方针，构建起「人工智能认知层+人机协作层+专业提升层」的三维提升体系。一、知识结构的全面升级（一）人工智能认知层：全岗位必备的基础能力这是人工智能时代每位银行员工都应掌握的「数字基本功」，主要涵盖：第一是人工智能技术基础认知。了解大型语言模型、机器学习、计算机视觉等在银行
智能新纪元：AI浪潮如何重塑企业组织架构？
2026年7月8日，由上海交通大学、法国雷恩商学院、HRflag与名略咨询携手举办的「AI赋能商业决策与组织升级」智库讲堂暨「智能新纪元：AI变革与人才重塑」圆桌论坛在上海交通大学顺利闭幕。绍兴奇点智启人工智能科技有限公司詹总受邀出席本次活动，在现场聆听学界、业界领袖分享AI浪潮下的组织变革与人才进化之道。活动上半场，来自中欧国际工商学院的方跃教授率先带来智库讲堂的核心分享。他指出，生成式AI并非凭空出现，而是人类一百多年来沟通交互技术演进的必然结果。方跃教授提出了一个关键洞察：AI同时具备工具属性和劳动
AI不会消灭设计,但会消灭"不用AI的设计师"
"设计师不会消亡，但'不会借助AI的设计师'注定被行业抛弃。"微软设计与AI副总裁John Maeda在2026年《科技中的设计报告》中做出了这一明确论断。这并非故作惊人之语——数据正在印证这一趋势。2026年数据显示，91%的设计师每周都会运用AI开展设计工作，相比2025年的54%实现了显著增长；其中75%的人每日都在使用。设计师日常工作通常依赖7款现成的AI工具，这一数字是2025年平均3款的两倍以上。这些统计数字背后折射出真实的工作模式转变。91%的设计师反馈AI提升了设计产出质量
AI时代的企业生存法则：构建智能应用的核心架构
当前我们正处于一个典型的VUCA时代（波动性、不确定性、复杂性、模糊性），人工智能正在以惊人的速度重塑各行各业的格局。众多企业领导者和决策者陷入了深深的困惑：面对不断涌现的AI工具，企业究竟该如何抉择？是急于追逐每一波技术浪潮，还是静观其变等待时机成熟？作为人类历史上首个具有"叛逆性"的生产力工具，AI的核心挑战并不在于技术本身，而在于企业"用智方式"的根本性转变。真正的组织变革不是盲目追逐技术工具，而是建立"本质思考"这一驾驭技术的原动力，这是抵御AI冲击的底层能力。本文将依据任煜老师的核心理论，深入剖
AI驱动型企业正在改写商业规则
AI驱动型企业正在改写商业规则。作为一个超级个体，这句话我说得毫不犹豫。未来的企业，会叫 AI 驱动型企业；未来的组织，会叫 AI 驱动型组织。传统那一套，会被它一点点替代——不是会不会，是早晚。这不全是我拍脑袋。前段时间看 YC 合伙人聊「怎么用 AI 造一家自我进化的公司」，我把他的意思总结成四个观点，越想越觉得，每一条都戳在点上。下面挨个说。先说个最容易搞反的地方。很多老板一提 AI 化，想的是「我得让全公司都学会用 AI」。方向就错了。AI 驱动型公司的重点，不是人人都成 AI 专家，而是把整家公