TDD引领AI稳健进化
在人工智能系统快速迭代的今天，一个令人头疼的现象屡见不鲜：每当为模型加入一项新功能，某些旧有能力却悄然失效。我们在谈论的，远不止是代码层面的回归错误，更是AI在持续学习和调整过程中发生的“记忆丢失”。这背后，往往是由于训练数据的更新、模型结构的改动，或推断过程中的上下文压缩，导致早期习得的知识被覆盖或边缘化。如何让AI“记住”自己原本能做好的事，成为一个关键问题。而测试驱动开发，正是在AI时代重现光芒的工程神器。在传统软件开发中，测试是保障质量的核心环节，而在AI系统中，测试的意义更进一步——它是模型的“
AI的赞美陷阱
大家好，我是云白本周撰写文章时，我调整了与AI互动的方式：要求它以完全中立的角度、摒弃所有取悦迎合的心态，来审视我文章的架构、内容及推理过程。收到回复后，我才意识到自己的文章存在显著的因果关系简化问题，以及数个核心概念的模糊处理。这些缺陷，在之前频繁的AI修饰、回顾过程中，我从未察觉。这次经历给我带来两个直观且关键的启示：其一运用AI，不仅应让它美化语言表述，更需借助它迫使自己理清思路脉络，增强自身的写作能力；其二通用AI的内在机制中，天生蕴含着取悦使用者的特性，长期沉浸于一味称赞的积极回应中，人们极易陷
特斯拉在中国沦为“背景角色”
今年，特斯拉交出的第一份成绩单或许并不耀眼。 对于一季度的交付量，23位华尔街分析师的综合预期数据为36.56万辆，同比增长8%。但这并非真正的“高价值增长”，毕竟去年同期四座工厂停产，销量基数本就偏低。 这份成绩单无疑为“马斯克拥抱AI和机器人、冷落汽车”的叙事写下了新的注脚。 不过，在大洋彼岸，国内车企高管谈论特斯拉汽车业务的兴趣，似乎比马斯克本人还高。比如车圈顶流雷军，他今年至少已经在三个场景中提及了特斯拉的汽车： 3月底，雷军在社媒上表示，最近购买新款小米SU7的车主中，发现特斯拉车主占比最多；
AI网络超周期：1.6T升级与光芯片挑战
全球AI算力基础设施正从单纯的“规模扩展”转向由技术革新与供应限制共同塑造的“超周期”。随着大模型训练与推理竞争日益激烈，全球超大规模云服务商对算力中心的投资已不再局限于GPU的简单堆叠，而是演变为一场围绕800G向1.6T升级、硅光技术渗透以及CPO（共封装光学）加速落地的持久战。在此过程中，光模块出货量的激增与底层光激光器芯片的产能限制，成为2026F至2027F行业最核心的博弈因素。AI算力中心对互联带宽的需求正以超常规速度推动产品迭代。最新数据显示，全球800G和1.6T光模块的出货量将迎来爆发式
AI时代，学得慢反而不吃亏
最近看到一个有趣的观点：“在AI时代，只要你学得够慢，就不用学了。”细细想来，确实有几分道理。以生成式AI为例。最初，大家都认为要在AI时代生存，必须先学会与AI沟通。因此，很多人开始苦记“提示词”。当时有很多攻略和教程，专门讲解如何更有效地使用提示词；甚至有人高价出售课程，内容是如何更好地与AI交流。有时候，看到别人用AI做出了很厉害的东西，评论区里全是求提示词的声音。那时候，这种方法确实有效。因为AI生成的内容有点像抽盲盒，结果难以预料。但用同一组提示词得到的内容，至少不会偏差太大，不至于让人气愤到大
中金上调智谱目标价至900港元 维持跑赢评级
中金发布研究报告指出，鉴于智谱（02513）模型迭代加速并持续领先，以及下游需求的释放，将26/27年的收入预测分别上调至72%和93%，达到30亿和71亿元。维持其跑赢行业的评级，并因公司ARR大幅超出预期，综合考虑盈利预测调整和估值中枢后，将目标价上调13%至900港元，对应2027年50倍P/S（由于27年收入可见度较高，估值切换至27年），较当前股价有30%的上行空间，目前公司交易在27年38倍P/S。 中金主要观点如下： 智谱2025年业绩符合预期，截至2026年3月ARR表现亮眼 公司公布的2
天数智芯：2025年推理业务收入激增238.2%
3月30日，天数智芯发布2025年业绩公告。公司全年总收入10.34亿元（人民币，下同），同比增长91.6%；毛利为5.58亿元，同比增长110.5%；经调整净亏损同比收窄32.1%至4.38亿元。 公司包括训练、推理两大赛道的通用GPU产品收入同比增长149.6%，占总收入近九成，其中推理系列产品收入同比增长238.2%。截至2025年12月31日，公司已服务超过340名来自不同行业的客户，通用GPU产品及解决方案已在金融服务、医疗保健及交通运输等重要行业有逾1000项部署及应用。 展望未来，面对AI算
智能化运维服务详解
全面汇聚服务器、容器、云端、数据库及各类边缘设备的数据，消除数据隔离现象。运用LSTM、Isolation Forest等高级算法，即时侦测数据波动、日志异常与流量突增，提供1至72小时的故障前预警。通过自动化手段整合与关联报警信息，有效削减95%以上的冗余报警，确保精准传达核心问题。利用图神经网络和逻辑推理技术，跨越系统边界构建故障逻辑链，将问题定位时间大幅缩短至分钟级别。提供预置与AI自动生成的故障修复策略，自动化实施如服务恢复、配置还原等措施，MTTR减少超过60%。借助大模型与RAG技术，结合运维
AI新浪潮：传统老板的焦虑与转型挑战
近期，科技巨擘裁员传闻四起，从网易至字节跳动，无不暗示着AI革命的风暴。这股浪潮，正悄然改变着权力的游戏规则，让昔日的行业舵手陷入前所未有的不安。不再讨论AI的价值，人们已身处其变革之中，技能的更新换代如同日新月异的科技产品，ChatGPT、DeepSeek、Seedance 2.0接踵而至，让人应接不暇。从学习旧技术到追逐新概念，每个人都像是在知识的海洋里奋力游泳，生怕一不留神就被淘汰。老板们也开始坐立不安，纷纷寻求如何将AI融入商业策略的秘籍，渴望在这场变革中稳住阵脚。但实质上，他们焦虑的并非技术本身
就业新方向 | 人工智能训练师成热门职业
“数据库优化技巧”“人机交互设计的调整方法”……在上海中心城区的一所职业培训课堂上，学员们正在进行人工智能模型优化的实践操作，学习氛围浓厚。作为国内较早发展人工智能产业的城市，上海的这种场景已经很常见。截至2025年，上海已有1.63万人次参与人工智能训练师的职业技能等级评定，其中1.09万人顺利通过并获得了相应证书。为何人工智能训练师会如此受欢迎？“产业需求是核心驱动力。”上海市人工智能行业协会秘书长钟俊浩指出。近年来，我国人工智能核心产业规模持续扩大，带动了大量就业机会。过去五年，人力资源和社会保障部
AI：从娱乐工具到实际支出的转变
如果你认为 AI 仅仅是一个陪你聊天的工具，那么最近的一些事件可能会让你重新审视它的价值。一个明显的迹象表明：AI 已经从展示能力的实验阶段，转向了注重成本效益和组织整合的实际应用阶段。简单来说，过去人们只关注它的趣味性，如今更关注它带来的经济效益。真正棘手的是，当 AI 开始承担实际工作时，它不再是免费的资源，而是一个需要真正消耗你资金的'智能助手'。最近在开发者社区中，大家热议的话题竟然是：如何避免 AI 造成资金浪费？现在流行一种叫做 Agent 的技术，可以将其视为一个'能行动、能决策'的智能助手
AI学习路径的范式转移
当AI技术以月为单位迭代，传统学习路径正在崩塌，新的认知范式悄然崛起。2026年的春天，AI领域再次迎来“王炸”组合：GPT-5.4深夜突袭、英伟达Vera Rubin平台发布、国产大模型连续两周调用量领跑全球。技术迭代的速度，已经超出了绝大多数学习者的认知负荷。每天醒来，朋友圈被新的AI工具刷屏；每周都有“革命性突破”登上科技头条；每月都有全新的技术栈需要掌握。焦虑，成了AI学习者的共同底色。我们陷入了一个悖论：技术越发达，学习资源越丰富，学习路径却越迷茫。十年前，学AI意味着啃完《机器学习》经典教材；
手机银行市场新格局：中小银行用户增速抢眼，头部机构竞逐AI智能化
21世纪资管研究院研究员 杨梦雪 月活跃用户站上6.8亿新高，手机银行无疑已成为金融数字化的主战场。 易观千帆数据显示，2025年12月，手机银行服务应用月活68133万，环比增长2.99%，同比增长14.33%。 市场热度持续攀升，一个直观的印证是：月活突破千万量级的玩家阵营，从12家悄然扩增至13家；在行业月活Top35的App中，有29家实现了月活正增长，仅6家出现下滑，描绘出一幅行业整体蓬勃向上的图景。 在繁荣的增长曲线之下，一场关乎用户真实感受的“体验暗战”早已悄然打响。据点点数据监测的50家手