谢作如：青少年AI教育为何需要走向“通识化”
2026年8月8日，由中国教育技术协会学术委员会主办、智能学习与评价江苏省产业技术工程化中心（江苏师范大学）承办的数字教育大讲堂第29期如期举行。本场活动特邀温州科技高中AI科创中心主任谢作如担任主讲嘉宾，报告题目为"青少年人工智能教育何以通识"。以下为谢作如老师报告内容的整理稿：一、厘清"通识"：从工具应用迈向本质认知人工智能已迅速渗透至教育、工作和日常生活的各个领域，青少年人工智能教育的重要意义也日益获得广泛认同，但在"教什么、如何教、教到什么深度"等根本性问题上仍分歧明显。部分观点将人工智能看作信息
AI助力老系统迭代升级
许多公司都面临着遗留系统的挑战，尽管开发重心已转移，这些系统仍需客户支持。维护它们很棘手，因为经过多次人员更迭，交接文档可能已过时或缺失。当突然需要更新时，新接手的团队成员可能会感到措手不及。维护这些系统的阻力显而易见。代码量巨大，且可能缺乏本地测试环境。在代码库中定位特定功能是一项挑战，但确定是否存在其他关联依赖更为困难。即使找到了代码，如果没有业务背景，也很难理解逻辑。对破坏其他功能的恐惧使得修改变得危险，而且由于缺乏知识，测试变得困难。这些障碍主要源于缺乏业务理解。传统上，恢复业务逻辑需要漫长的熟悉
AI智能体赋能短视频全链路自动化生产方案
本方案致力于搭建一套由AI智能体（Agent）主导的短视频全流程自动生产体系，贯穿从构思策划到成品产出的全部环节。区别于传统单点AI工具的简单堆砌，本方案运用“多智能体协同”架构，把短视频制作拆分成可独立运作、又能灵活联动的六个关键模块：主题策划与脚本撰写、分镜设计与视觉布局、素材搜集与整合、智能剪辑与特效添加、语音合成与字幕生成、封面制作与发布优化。各模块由专属AI智能体承担，借助统一的任务调度中心和共享知识库达成无缝对接，在确保内容品质的基础上，把单条短视频的制作时长从人工的4-8小时缩减至10分钟以
AI浪潮下，稳健增长源于更具弹性的组织体系
以往推动业务增长，通常遵循这样的流程：开展市场调研、拟定策略方案、生产营销素材、进行投放测试、月末总结复盘。每个环节都有专人负责，但信息常常在部门间受阻，复盘结论也难以迅速反馈到下一轮执行中。AI能够显著缩短这条链路。它可以迅速梳理用户访谈记录，提取评论里的常见问题；能够针对不同受众批量产出多种内容版本；还能实时汇总投放数据，预警哪些素材效果正在衰减。过去耗时数天的分析工作，如今可能几小时内就能完成。但这里存在一个常被忽视的关键：AI只能加速既有的系统运转，无法为企业凭空指明方向。若用户数据杂乱无章、指标
AI知识扫盲：带你读懂Agent到底是什么
AI核心概念科普什么是Agent？前期提要上一篇我们讲了 Prompt（提示词）。简单来说，Prompt就是你给AI下达的任务说明。你的描述越精准、具体，AI就越能精准匹配你的需求，输出贴合预期的结果。但在实际使用中，很多复杂任务，只靠一句Prompt远远不够。一、核心定义Agent，就是带着明确目标、主动推进任务的AI助手。普通聊天AI的核心是回答问题，被动响应你的提问；而Agent的核心是完成任务，主动围绕目标落地全流程。它不只是简单生成一段文字、一个答案，而是会围绕最终目标，自主拆解任务、筛选执行方
AI竞相迭代升级,人类沉溺短视频内耗
并非因它本领高强而生出的恐惧，而是内心深处止不住的忐忑：它或许已经不再需要我们了，这种隐忧才最令人煎熬。且听我细细道来。先来第一份重磅消息。昨日中关村的一场活动里，清华陈勇超团队抛出了一项名为Apex Research的成果——一套自主演进的AI系统。这套系统究竟有何能耐？它能独立开展科研，自主撰写论文，还向ACL 2026（自然语言处理顶级会议）递交了34篇投稿，其中11篇顺利过关，更有2篇在初审阶段超越了99%的人类初次投稿者。你觉得这就到头了？更惊人的是，它在数学领域推翻了一项流行十余年的经典论断，
AI可演进 物理难速通 | AI时代终极护城河:模型之外在交付能力
先来看三组数据。微软 2026 财年第三季度资本支出 319 亿美元，其中大约三分之二用于采购 GPU 和 CPU 这类折旧快的资产。Meta 将 2026 年全年资本开支预期上调至 1,250 亿至 1,450 亿美元，原因是零部件涨价及数据中心建设成本上升。Alphabet 一季度 Google Cloud 营收 200 亿美元、同比增幅 63%，云业务未履约合同积压订单突破 4,600 亿美元。资金如潮水般涌出。然而亚马逊同一季度财报中披露了一个细节：过去十二个月自由现金流缩水至 12 亿美元，原因
深度解读AI聚类算法：K均值原理剖析
K均值堪称聚类算法中的经典之作。这里的K表示期望划分的簇数，而均值则指代每个簇的中心位置，即通常所说的"质心"。该算法的执行流程可概括为三个环节：第一环节：随机锚定质心。系统初始时会任意选取K个点充当起始质心，这就好比蒙眼投掷飞镖，镖落何处便标记为靶心，最终共计生成K个靶心位置。第二环节：归类编组。每个数据样本都会靠近与其距离最近的质心，并归入该质心所代表的组别。正如大一新生入学时分社团那样，爱篮球的自成一派，迷剧本杀的另聚一群。第三环节：更新质心。各组归位完毕后，算法会重新求取组内所有样本的均值坐标，将
红熊AI：自研自用验证智能客服升级
先聊聊实际痛点。若问运营人员最怕什么，答案往往是：“我昨天明明跟你们客服说过一遍了，今天换个渠道怎么又要从头讲？”这并非玩笑。尽管AI客服很普及，但跨渠道记录丢失、需重复输入等问题依然普遍。红熊AI作为AI客服起家的企业，深知这一点。2024年成立之初，团队就意识到：我们自己做的AI客服产品，如果不能先在自己的服务场景里跑通、跑顺，凭什么让客户放心使用？因此，“自研自用、实战检验”成了我们的铁律。我们的逻辑很朴素：自己的产品，先在自己的场景里用起来；自己的痛点，先用自己的技术解决掉。核心技术：赋予AI“记
AI行业前景如何？借助workbuddy生成了一份分析
AI行业前景如何？借助workbuddy生成了一份分析 目前AI领域各层次的人才缺口依然比较显著。虽然整体薪资水平不算低，但行业新人还是应当先夯实编程根基再规划发展方向； 如果是只想稳定做基础增删改查、不愿持续深造的人，在 AI 领域半年就可能掉队。 毕竟AI技术迭代节奏极快，保持学习能力往往比单纯转换方向更为关键。
中国制造如何实现迭代升级
最近，各类“中国神器”在全球网络爆火。日本街头排起了长队，只为抢购那些小巧便携、画质精良的中国手持相机；在欧洲市场，中国空调和节能电扇几乎人手一台；就连中国的“预制房”也备受青睐，大量复购，化作“巨型快递”漂洋过海，快速安装、即用即装，彻底改变了海外网友对中国制造的固有印象。 这些走红的国货产品早已脱离了低端代工和低价走量的旧形象，体现了中国制造的创新迭代和品质提升。“中国神器”的流行绝非偶然，而是中国制造在技术积累、产业链协同和市场洞察等方面长期积累的结果。从“成本优势”到“技术优势”，从“规模扩张”到
AI协作十大实战心法：让你的智能助手越用越顺手
各位好，我是松遥的大虾。前阵子部门上线了 AI 助手，模板齐备，知识库也接好了，"装备"称得上充足。可用了一段时间，不少同事吐槽：明明工具都配齐了，为何 AI 输出的文档质量依然不理想？这其实是常见现象。模板和知识库是"硬实力"，真正决定产出水准的，是你如何与 AI 协作——也就是"软实力"。配合得好不好，差距可能就是一下午加班和一个周末的差别。本文不谈具体工具（ChatGPT、Claude、文心一言、DeepSeek 都可以），只讲 10 条通用的 AI 协作核心心法。掌握之后，换什么工具你都能让 AI
人工智能在家具产品开发中的应用路径
家具老板AI觉醒系列 · 建勇论道真正的智能，不是多几个按钮，而是让产品更懂用户走进今天的床垫展厅，“智能”几乎已经成了绕不开的关键词。有人讲睡眠监测，有人讲分区调节，有人讲语音控制，还有人把按摩、升降、止鼾、助眠全部装进一张床里。功能越来越多，屏幕越来越炫，价格也越来越高。但顾客真正关心的问题并没有变：这正是家具老板判断智能床垫时最需要看清的一点：智能床垫的价值，不在于装了多少传感器，而在于人工智能有没有真正进入产品开发、用户体验和售后服务的完整链路。2026年3月1日，《智能床垫》国家标准GB/T 4
AI光互连爆发增长，技术革新催生千亿市场，八家企业抢占先机
7月21日，英伟达发布了一项重大突破。Vera Rubin NVL72每兆瓦Token吞吐量，是前代Grace Blackwell NVL72的10倍。这意味着什么？相同能耗下，效率提升十倍。CoreWeave的首次基准测试，直接把这个数据公之于众。谷歌云、微软Azure、甲骨文云相继上线相关机架，Vera Rubin的供应链覆盖30个国家、350座工厂，规模创英伟达历代平台之最。AI工厂的竞争，已不再局限于堆砌GPU，而是系统级架构的全方位重塑。紧接着，英伟达发布了新一代Spectrum-6以太网交换系
AI时代职业生存法则：与其担心被取代，不如学会与AI共舞
全文共分5篇，每篇可单独阅读，最后一篇讲应对建议。系列目录这是第一篇。目录为当AI遇上房贷（一）：别怕AI抢工作，要学会与它共舞这是系列文章的第一篇。AI不是在抢饭碗，而是在重新定义饭碗。受AI影响程度高的职业，技能迭代速度明显更快。真正危险的不是被AI替代，而是拒绝学习新技能的人。本文用三个具体行业案例，告诉你AI时代职业规划的新逻辑。35岁的聂先生，互联网公司中层，月入3万，背着200万房贷，两个孩子。2024年还能勉强维持，2026年突然发现：公司开始用AI替代部分工作，他的岗位岌岌可危。这不是聂先