AI 大模型能超越人类智慧吗？
本期访谈邀请到人工智能领域的先驱者、早在上世纪 80 年代末便发明卷积神经网络的顶尖专家杨立昆 Yann LeCun。若您时间有限，建议先点赞收藏并关注。大语言模型的发展正触及瓶颈；硅谷巨头们鼓吹的“仅靠扩大模型规模即可实现通用人工智能（AGI）”，很大程度上是为了获取持续投资而构建的虚假叙事。一、大模型为何显得愈发聪慧？大众常觉得大模型近期突飞猛进。回想早期，若将复杂的财务报表交予它，或让其起草商业计划书，它常产生严重幻觉，输出结果不堪入目。但如今，情况显著改善，表现已相当出色。这种业务能力的跃升，并非
当机器智能超越人类,我们还能主宰地球吗?
文/端宏斌我关注AI领域已有很长时间，几乎每篇文章的评论区都会出现类似的观点：汽车取代马车是历史必然，所以马车夫与其抱怨新技术，不如主动学习驾驶技能，这便是创造性破坏的典型案例。他们力挺AI，因此将AI比作汽车，马车夫自然就成了司机。但这个比喻有个隐含假设——你扮演的是驾驶者角色，所以能从车夫转型为司机。可如果你只是一匹马呢？汽车诞生后，美国马匹数量从巅峰期的近3000万匹，在五十年间骤降至不足300万匹，锐减近九成。那些不再有活可干的马，大多被人宰杀食用。由于人类并非马匹，所以对此无动于衷，但我必须指出
特朗普与汽车业高管商讨"维修权"立法分歧
美国领导人唐纳德·特朗普周四透露，他已与汽车行业的高层管理者进行了会面，就"维修权"立法的持续争议展开了深入讨论。特朗普分别会见了通用汽车(83.22, 1.52, 1.86%)执行总裁玛丽·巴拉、福特汽车(15.34, -0.37, -2.36%)高管安德鲁·弗里克，以及全国汽车经销商协会和汽车创新联盟的负责人，共和党参议员、前汽车经销商伯尼·莫雷诺(7.77, 0.00, 0.00%)也参与了此次会面。福特公司确认了参会情况，而汽车行业组织方面未予置评。通用汽车公司同样未回应采访请求。"昨日我们会见了
AI术语快速指南
本文不聊深奥理论，主打“短平快”。将这20个术语划分为四大维度，每个词用一句话讲清楚。建议收藏，下次开会可悄悄对照使用。AI01 与“大脑”相关（模型基础篇）这些术语决定了你使用的AI究竟有多智能。•预训练：AI的“九年义务教育”。在正式出道前，它阅读了互联网上的所有书籍和文章，掌握了语言和常识，但尚未学会如何听从指令。•基座模型：刚毕业、尚未经历职场磨练的“大学生”。知识渊博，但不懂规矩，问什么答什么，甚至可能口出秽言。•Transformer：现代AI的“大脑架构”。可理解为AI的“神经元连接方式”，
2026 年 5 月：AI 技术演进与未来格局展望
近两年来，大型语言模型（LLM）已打破单一文本的局限，迈入了能统一解析并理解多模态数据的全新时代，这标志着迈向通用人工智能（AGI）的关键一步。在大模型迅猛发展的背后，是全球对 AI 基础设施尤其是算力芯片的空前投入。这场竞争的规模与深度，已然成为衡量国家与企业 AI 战略成败的决定性因素。展望 2026 年，AI 将不再仅仅是辅助手段，而是推动各行业效率飞跃与业务流程重塑的核心动力。伴随 AI 能力的指数级爆发，其潜在风险也愈发显著。2026 年将成为全球 AI 治理的分水岭，监管体系将从原则性指引全面
AI是否真正理解世界？通往通用智能的新路径
引言：服务器中的AI，是否真正理解现实？近三年来，大模型的发展使全球人工智能行业迎来史无前例的高潮。从ChatGPT到多模态系统，再到拥有推理功能的智能代理，许多专家预测通用人工智能（AGI）可能在几年内诞生。然而，在所有关于AGI的探讨中，有一个最核心的问题始终未被真正解答：当前运行于数据中心的AI，是否真的理解我们所处的世界？它们表现出来的语言、推理与创新能力，究竟属于真正的认知行为，还是只是对大量数据模式的统计拟合？这个问题最近再度成为学术界关注的焦点。2026年5月，强化学习领域的开创者、图灵奖得
Anthropic 倡议暂停尖端 AI 研发，警惕自主进化危机
Anthropic 正敦促全球顶级 AI 实验室放慢研发步伐，其理由在于 AI 系统迭代过于迅猛，恐在短期内实现无需人类干预的自主演进，从而给社会带来严重的安全隐患。 该公司周四通过官方博客文章指出，掌握暂停全球 AI 研发的主动权“大体上是有益的”，文中还公开了内部实验数据，以证实其旗舰大模型性能的飞速提升。 这篇由公司研究院主管玛丽娜・法瓦罗与政策负责人杰克・克拉克共同撰写的文章指出，当前模型的发展轨迹正趋向于递归式自我优化：即 AI 能够在无人协助的情况下自主升级能力。许多行业专家将这一技术拐点视为
告别纯软件：OpenAI 启动机器人计划，赋予 AI 真实躯体
近期，OpenAI 悄然发布了一系列招聘启事。没有盛大的发布会，仅在技术圈内流传着若干职位描述：涵盖机器人硬件、机械控制、嵌入式系统及传感器融合等领域……评论区中有一句话令我印象深刻：💬 网友热评"AI 已拥有大脑，如今唯独缺少躯体。"此言极是。但我更想探究的是：OpenAI 为何此刻投身机器人制造？此前不是宣称专注软件领域吗？带着这一疑问，我梳理了 OpenAI 此举背后的逻辑，发现其中颇有趣味。— — —01 · GPT 已达巅峰，接下来何去何从？过去数年间，OpenAI 将语言能力提升至人类难以企及
AI时代的人类思考
每个人是否都在思索，怎样避免被取代，如何借助AI达成目标。无需过度担忧，AI甚至连一只狗都无法替代。人工智能现阶段仍显粗略，因模型品质差异，如同聘用百名水平参差的大学生，协助撰写文案，制作视频。具备逻辑性，拥有识别能力，但较为混乱，需要碰运气。漫天的推广内容，可视为营销手段，实际效果如何，只有亲身使用才能知晓。AI如何诞生的。我们先通过文学作品接纳了人工智能这一概念，即通用人工智能，如人造人。最初的大模型，是工程师运用海量数据使输出结果更贴近人类回答。如今，人们看到智能体能够开启网站，设定闹钟，终于获得服
通用动力上调季度分红至 1.59 美元，财务表现强劲
美国国防工业巨头通用动力 (337.85, 0.24, 0.07%) 于本周三正式公布，其季度现金股息将定为每股 1.59 美元。该分红方案已获得董事会审议通过，确定的除息日与股权登记日均为 2026 年 4 月 10 日，而实际派发日期则安排在 2026 年 5 月 8 日。 相较于上一季度每股 1.50 美元的股息，本次发放金额提升了 6%，进一步巩固了公司长期稳定派息并持续增长的优良传统。若按年度折算，每股股息总额达到 6.36 美元，结合当前股价测算，其股息收益率大约为 1.9%。 回顾通用动力的
人工智能职业技能培训项目介绍
【人工智能系列】 【开发背景】: AI技术浪潮席卷各行各业，正以惊人的速度、广泛的覆盖面和深刻的变革力重塑人类的生产与生活方式，对全球经济结构和社会发展产生持久影响。 近段时间，语言大模型、多模态模型、Agent智能体和具身机器人等前沿领域持续取得突破性进展，引领人工智能进入通用智能的起步阶段。 与此同时，人工智能的产业化进程不断提速，新产品新业态大量涌现，垂直领域应用持续深化落地。 【培训工种】: 人工智能应用工程师 AIGC应用工程师 人工智能算法工程师 人工智能训练工程师 AI智能体应用工程师 【考
人工智能的内涵与实践应用
人工智能到底是什么？人工智能（AI）作为一个概括性术语，指的是通过计算机系统来模拟人类技能并再现人类智能的技术。在20世纪80年代至90年代期间，“专家系统”曾风靡一时。如今，主流AI所采用的核心技术被称为机器学习。计算机通过分析大量训练样本数据进行学习，多数机器学习系统基于人工神经网络（ANN）构建，也就是我们常说的神经网络。弱人工智能、通用人工智能与超级人工智能当前所有已实现的AI都属于弱人工智能范畴。“通用”AI和“超级”AI被视为人工智能研究领域的终极目标。弱人工智能（ANI）也叫窄人工智能或垂直
人工智能赋能教育与师资成长：通用大模型打造教学新形态
人REN工GONG智ZHI能NENG探寻智能技术的无尽潜力启迪未来智慧国家级平台迎来全新升级核心痛点智能工具的获取方法广大师生可统一登录国家智慧教育公共服务平台或其移动端应用→选择“AI专区”模块→点击进入“AI试验场”→浏览查看更多选项→滑动至页面底部的“人工智能教学公共服务开放应用专区”→进入应用专区→即可体验通用大模型智能工具助力解决实际难题国家智慧教育公共服务平台（含移动端）中各类通用大模型的核心用途如下所述。接下来让我们一一了解。1. 深度求索DeepSeek是由深度求索研发的大语言模型。在教学
StandardAero换帅 福特退休 麦克尔欣尼接任CEO
StandardAero于周二发布声明，宣布现任CEO Russell Ford 在履职十三年后决定光荣退休。董事会已敲定继任人选，由拥有35年行业积淀的资深高管、现任首席独立董事 Paul McElhinney 出任新任CEO，该任命将于2026年10月1日正式生效。 为保障管理层的平稳交接，Ford 将继续担任执行董事长直至2026年底，随后在2027年年初辞去董事长职务，但仍留在董事会任职。与此同时，McElhinney 将自2027年1月1日起正式兼任董事长一职。 自2013年执掌Standard
AI 教父另辟蹊径：硅谷押注新范式
近三年间，人工智能领域几乎沿袭同一轨迹迅猛发展。从 GPT-4 到 Claude，从 Gemini 到 DeepSeek，业界共识日益清晰：只要积累更多数据、构建更大模型并投入更强算力，就能无限逼近通用人工智能（AGI）。这一逻辑驱动了近年来全球最大的科技投资热潮。OpenAI 估值高达数千亿美元，Anthropic 跻身企业 AI 市场核心阵营，巨额资本涌向基础模型赛道。绝大多数初创公司都在琢磨如何利用现有模型开发应用，却鲜少有人重新审视一个更根本的命题——当前的大模型路径，是否真是通向 AGI 的终极