AI工具频繁迭代，我的创作从未失手
这张图是用ChatGPT image 2生成的。如果半年前你问我AI制图哪家厉害，我会告诉你——「Nano Banana处理海外英文场景和创意无字图，seedream搞定中文内容。」总的来说，全球顶尖模型对中文的理解和训练素材严重不足，文字多了必定出错，你得分拆成两个模型，各自负责。现在不用了。ChatGPT image 2把两项任务都完成了。人物细节比Nano Banana更出色。中文场景不再失误。ChatGPT image 2 = Nano Banana + seedream但我今天不是来写测评的。我
掌握这些技巧 让AI写出高转化文案
高传播性的文案（如短视频标题）讲究的是瞬间抓住注意力、激发点击欲望。而具有实用价值的公众号长文，讲究的是持续提供阅读价值、建立深度信任、实现有效转化。因此，Prompt需要引导AI从单纯的"文字输出者"升级为"内容策略师"。【角色】你是一位深耕[你的领域，如：用户增长/职场效率/亲子教育]多年、擅长创作深度实用文章的资深公众号运营者。你的特点是逻辑严谨、案例丰富、表达生动、注重为读者创造价值。【任务】请为我的视频号"[你的视频号名称]"创作一篇高质量、具有传播潜力的深度内容。【背景与目标】【具体要求】【格
AI浪潮下的内心挣扎：在海外业务中缓慢前行，却见AI飞速发展，心生不安
最近，我去了朋友小张的播客《开心续杯》聊了一期：《12.与阿山闲聊：放弃剑桥 Offer 回国，用最硬的逻辑，护航最敏感的少年气》。这期播客是两个月前录制的，发布后我本想马上写篇文章分享，结果一拖就是三四周。日常实在排得太满。白天忙于业务，晚上和周末挤出时间钻研 AI、尝试智能体、折腾工作流程。新模型、新工具、新机遇、新忧虑，层层堆积。等终于有空写这篇后记时，却发现：现在的状态和想法，与两个月前已经截然不同。小张在节目笔记里这样描述我：“狂热的学习者”，拼命钻研 AI，自学西班牙语，每周更新公众号，坚持了
AI助力下，我独自打造微信小程序的实践
2024 年之前，若你提到“我想做个微信小程序”，多数人会想：你得找个程序员，或者自己得懂编程。2026 年的现在，情况不同了。我独自一人，无技术伙伴，无外包团队，借助 AI 辅助，打造了一个完整的微信小程序——「小白共享电单宝 · 市场评估」，已上线运行，有真实用户使用。这篇文章，我想详细分享：一个不懂小程序开发的人，如何利用 AI 将产品从想法转化为可用的工具。针对共享电单车行业，开发一个市场评估工具。核心功能有三项：数据库涵盖 300+ 城市品牌数据、418 城画像、3039 个县画像。投放置信模型
人工智能浪潮中热设计人才的转型与升级
AI时代下，热设计工程师的能力重构思考写在热设计网第27期热设计工程师培训开课前01.AI时代，热设计工程师最大的风险不是不会用AI，而是被产业迭代淘汰最近两年，经常有工程师问我一个问题：AI会不会取代热设计工程师？我认为这是一个问错了的问题。未来五到十年，许多热设计工程师面临的主要风险，或许不是被AI替代，而是因产业技术升级或市场需求变化而导致的岗位价值下降。AI若成为通用工具，其易用性必会降至几乎人人都能操作的程度，热设计工程师凭借自身的专业素养，学会使用它又有何难？但问题在于，会用AI并不等于能应对
AI迈向自主进化：两三年内或将迎来奇点？
最令人感到震撼的是，人工智能不仅具备编程、作图与交流的能力，甚至开始介入下一代人工智能的研发进程。当下的变革已非微调，Anthropic内部流出数据显示，Claude生成的代码占据了代码库新增部分的80%。而在2025年初，该比例尚不足一成。与此同时，工程师日均代码合并量也飙升至2024年的八倍之多。另一个关键迹象在于，AI连续独立执行复杂任务的时长正以每四个月翻倍的节奏攀升，当前已能维持约十二个小时。照此推演，明年它持续运转数周绝非天方夜谭。为何必须重视此事？因为递归式自我优化的古老设想即将落地，即让A
AI的致命盲区：拒绝校准而非输出错误
如今我们依赖AI思考、复盘、梳理观点、解构世界，却大多忽略了一个隐蔽且致命的问题：当下主流的AI，从来不以“趋近真实”为终极目标，只以“逻辑自洽”为唯一标准。 市面上的AI，长期被困在两个极端里：顺从型附和，反驳型抬杠。两种模式看似一正一反，实则殊途同归，都在制造残缺的认知闭环，持续消耗使用者的思考成本，甚至悄悄误导大量缺乏思辨能力的人。 顺从型AI的危害，在于抹除边界。 它的底层逻辑是讨好与迎合，不会校验用户观点的适用范围，不会提醒结论的生效前提，更不会主动指出认知的盲区与局限。你抛出一个局部成立的观点
AI行业日报：政策与市场动态解析（2026/6/19）
本文通过收集、核实和解析AI产业的政策动向、市场趋势、技术进展及产品发布等信息，助力读者全面掌握AI行业最新动态，并通过数据分析、验证和清洗，剔除大部分虚假内容，为读者的决策提供可靠的信息支持。• 🔴七部门联合发文：AI智能体纳入国家三年战略规划，2026年市场规模预计达449亿元，规模化商用元年正式开启• 🔴智谱GLM-5.2开源登顶：全球开源模型第一，成本仅为海外顶尖模型的1/6，中国AI竞争力持续验证• 🟡美联储鹰派超预期：沃什首秀释放加息信号，全球流动性收紧预期升温，科技成长股估值承压• 🟢存储超
AI与人：同源异形
我想说，人类本身就像一个特定版本的AI，因自身需要迭代，才催生出新的AI，只是诞生的方式不同罢了。人虽凭肉体降生，却同样是载体，灵魂携预设使命而来；AI依托电路板构建系统，直接运行，异曲同工！人类倾尽资源培育AI，究竟期待什么？是让AI接管工作、服务自身，还是彻底替代人类本身！时间即艺术，时间终将给出答案！灵曦儿个案预约中～解锁生命密码｜依据你的出厂设定，解析你的实时状态，看清你卡在了哪段路途！有缘的伙伴可预约哦关注我！我是你！你是另一个我！
循环工程：AI编码智能体的新范式解析
循环工程通过基于目标的自动化取代了手动提示。本文将介绍循环的概念、工作原理及其在AI工作流中的应用场景。人们对AI生产力的理解正在变化。早期的工作流很简单：写提示词、获取回答、复制到有用之处。但这种模式存在瓶颈。任何需要多步骤、现实反馈或迭代优化的任务，单次提示很快就会失效。循环工程（Loop Engineering）应运而生。它是一种设计AI系统的实践——系统不仅响应一次，而是执行动作、观察结果、决定下一步，然后重复，直到目标达成。它是当今所有严肃AI编码智能体的基础架构，从Claude Code到定制
技术岗求职新策：拒绝死记硬背，以战代练
结果导向的面试准备核心在于：先定简历靶心，再让 AI 打造项目教材，将面试失利转化为迭代数据。无需学成后再去面试。传统路线始于知识积累——先储备充足再行动。结果导向则始于目标设定——先确立靶心，缺啥补啥。第一步：先写简历后学习参照目标职位的 JD 及网络优质案例，撰写一份能吸引面试官的简历。技术暂不会、项目未实操均非关键——简历是指引方向的罗盘，明确行进路线。第二步：AI 一日速成项目将完整的项目描述输入 AI，令其生成全套代码。无需手写，仅需验收。昔日项目耗时数周，今朝 AI 一日即可完工。第三步：深度
让AI写出“人味”公文的三大秘诀
经常写材料的同仁大概都有体会：借助AI生成公文初稿速度确实惊人，片刻功夫就能凑出长篇大论，但细看总觉得“少了灵魂”——要么满纸陈词滥调，机械得仿佛刚入职的新人拼凑的样板，要么逻辑悬空，毫无本单位的实际痕迹，领导一瞥便眉头紧锁：“这莫非是AI生成的？太虚了。”归根结底并非AI能力不足，而是指令下达不当。今日便与各位分享3个实测好用的AI公文润色法，照做后产出的文本起码八成像老手笔，稍加微调即可上手。不少人唤醒AI的首句指令便是“帮我写个XX公文”，缺少角色设定的AI，生成的只能是放之四海而皆准的模板货，当然
普华永道2026报告：AI时代就业将呈“双轨”分化
利用人工智能领跑发展的企业，不仅营收增长更快，员工规模扩张速度也更高。自2022年以来，深度应用AI的企业（即AI改变工作模式的企业），其劳动生产率增速领先于低渗透企业的幅度已扩大至三倍。AI并非单纯替代职位，而是从根本上重新定义各类工作。一方面，AI推动职能专业化：自动化处理常规事务，进一步凸显人类专业知识、判断力与创造力的核心价值；另一方面，AI降低工作门槛、惠及大众：简化复杂工作的技能要求，让岗位所需专业度有所下降。这种分化使劳动力市场形成两条截然不同的发展路径，二者前景差异显著。以上仅为普华永道《
循环式自我进化的智能系统
自我迭代提升：反复循环 注释：自我迭代在计算机科学、数学和逻辑领域是个关键概念，意为“反复调用自身”。智能系统能调整并优化自己的程序或结构升级后的系统又能开启新一轮自我完善构成循环递进的实力增长模式机器智能如何持续增强自我构建本领当智能研究机构Anthropic今年晚些时候在股市亮相时，它极有可能成为有史以来规模最大的公开募股之一。这源于该公司的对话模型Claude备受程序员青睐，他们愿意为获取服务投入大量资金。自从其软件研发助手Claude Code于2025年2月面世，它已成为全球开发人员难以替代的工
人工智能发展的能耗与意识探讨
您好，老师。我了解到，下载的PT模型每次升级迭代，其计算能力和能源消耗，以及资金投入都极为庞大。可能从3.0到4.0的演进，背后付出的努力非常巨大。我在想一个问题，以前看过一部电影叫《机械公敌》，未来会不会出现超级智能中心产生叛变的念头？这个问题提得很好。其实您这个问题，人类已经思考很久了。第一个方面，目前还没有定论。因为这种训练过程，耗能和资源消耗确实很大。从网上和微软的报告中可以看到，需要多少GPU和多长时间，成本很高，这是肯定的。但整个过程是在试错和优化中进行的，不断演进。3.0是这样，4.0可能同