在AI时代，速度才是真正的壁垒
AI正以“天”为刻度，全面改写一切。去年还在研究Midjourney绘制视觉素材，上月GPT-5的消息已引爆全网，紧接着Codex登场，前几天刚掌握的操作技巧，今天或许就已失效。曾经“日新月异”只是个形容词，如今发现它已变成现实写照。这是我们为宝鸡青铜器博物院打造的《青铜少年计划》研学海报项目。涵盖文物讲解、手作体验、沉浸式剧场等环节，每个细节都需要重新审视：AI能胜任什么？边界在哪里？哪些环节必须保留“人文”温度？我愈发坚信一个观点：套路会过时，但行动力不会。许多人好奇，我们为博物馆创造什么价值？这不仅
AI时代，40岁创业者迎来真正主场
最近YC的一段访谈，值得反复品味：图：YC 访谈《The Age Of The 40-Year-Old Solo Founder Is Here》这段对话揭示了一个反常识的趋势：AI兴起后，创业机会并非只偏向年轻、擅长折腾工具的人，反而为一批40岁上下、拥有行业积淀与判断力、却曾被团队成本与技术门槛阻挡的人，打开了重返舞台的大门。其中一句话尤为关键：这句话戳中了AI创业中常被忽视的核心：如果你清楚该做什么，AI会放大你的判断。如果你茫然无措，AI只会放大你的混乱。谁学工具快、谁试模型勤、谁一天能跑十个产品
AI不淘汰人，但会用AI副本的人赢了
AI不淘汰人，但会用AI副本的人赢了AI时代的真正分界，不在于是否会提问，而在于是否将AI融入为你的第二大脑、第二双手与第二套学习系统。AI不会取代人，但AI时代会淘汰不懂利用AI的人。所谓‘会用AI’，不是偶尔用它写几句话，而是让它成为你的个人副本、能力杠杆和日常工作的默认入口。过去两年，人们总在问：AI会不会淘汰我？这问题本身就有误。AI不是站在门口点名的淘汰者，真正被重塑的是组织结构、行业规则、岗位标准与效率逻辑。旧时代，竞争力靠经验积累：你见过多少案例、踩过多少坑、背过多少流程、写过多少方案，决定
AI无法替代你，但善用AI的人可以
今日记忆 过去两年。 关于AI最常见的问题一直是： AI会不会取代人类？ AI会不会让我失业？ AI会不会抢走工作？ 但今天。 我越来越觉得。 很多人问错了问题。 真正值得思考的或许不是： AI会不会取代你。 而是： 会使用AI的人，会不会取代你。 ⸻ 技术从来不会直接淘汰所有人 历史上每一次技术革命。 都伴随着同样的担忧。 汽车出现时。 马车夫感到恐慌。 计算器出现时。 很多人担心数学能力会消失。 互联网出现时。 传统行业担心自己被淘汰。 结果证明。 技术并没有消灭所有岗位。 它改变的是竞争方式。 ⸻
比亚迪闪充网络覆盖全国321城
IT之家 6 月 17 日消息，比亚迪在今日发布会上公布最新充电基建进展：截至目前，已建成 6682 座闪充站，覆盖全国 321 座城市。 今年 3 月，比亚迪在二代刀片电池暨闪充技术发布会上，推出全球量产单枪功率最大的充电桩——比亚迪闪充桩，单枪功率高达 1500KW。 搭载第二代刀片电池后，比亚迪车型可实现 5 分钟从 10% 充至 70%，9 分钟充至 97%，刷新充电速度纪录。IT之家注意到，在零下 30℃ 极寒环境下，充电时间仅比常温多 3 分钟（20% 至 97% 约 12 分钟），突破行业低
AI浪潮下，普通人如何轻松生活与高效学习？
技术本应让日子更舒坦，为何我们却倍感疲惫？这一波AI浪潮，究竟有何不同？身为普通人（非代码高手、非学霸、非富豪），究竟该如何学、如何用，才能不掉队，也不至于累到崩溃？本文将一次性把这些疑问彻底讲清楚。---01 先弄明白：AI产业链中，你常听到的名词究竟指什么不妨把AI想象成一个超级大脑。要想让这个大脑运转起来，离不开六样关键要素——就像人缺了哪一样都活不下去。第一样：神经元——芯片AI的思考核心在于GPU。英伟达是这方面的巨头，国内则有海光信息、寒武纪等。若无芯片？AI瞬间“脑死亡”。第二样：血管——光
AI科技日报·2026年6月10日(Siri AI重磅登场)
每日精选10条AI科技要闻，一键速览行业前沿 👇关注不迷路👇大模型竞赛再掀热潮，Anthropic以惊人速度推出新一代旗舰产品。美东时间6月9日，Anthropic正式推出新一代大模型Claude Fable 5，并同步发布Claude Mythos 5。两者基于相同底层架构，其中Fable 5是首个面向公众开放的Mythos级模型，定价为每百万输入Token 10美元、每百万输出Token 50美元。据披露案例，支付巨头Stripe在5000万行Ruby代码库中，Fable 5仅用一天便完成了原本需团队
人工智能演进的新动向与特征
人工智能的构想早已存在，在近七十年的起伏历程中，经历了逻辑推理、专家系统、深度学习等关键阶段。得益于算法、数据与算力全链路的突破，近年来人工智能的各项能力迅速增强，在部分领域已达到“类人”乃至“超人”的境界。可以说，本轮人工智能发展在速度、社会渗透度及跨界带动效应上均展现出前所未有的态势，具体体现在以下三个方面。首先，人工智能技术创新正由“被动训练”向“自主进化”转变，迭代节奏显著加快。在发展初期，人工智能模型参数较少、算力更新缓慢，迭代周期常以年计，经典目标检测模型的升级跨度长达两年。随着算法框架的持续
AI 界三大现象揭示同一趋势：人类角色正在边缘化
全球开发者广泛使用的模型调用平台 OpenRouter，近日发布了一份榜单。DeepSeek 的多个模型以压倒性优势占据榜首。并非因为其比 GPT-4 或 Claude 更聪明，而是成本极低——推理费用仅为顶尖模型的几十分之一。开发者们用实际选择投票。逻辑很简单：若同等资金能调用几十次 DeepSeek，何必选择昂贵的那一次？此事件核心明确：性价比正战胜纯性能。“智能”的溢价正在快速消失。上周数据尚未公布或许你以为 OpenAI 最关注的是评测分数。事实并非如此。内部消息显示，OpenAI 真正的核心 K
对话式AI变革：2026行业洞察报告
1. 信任鸿沟：九成企业对自家AI客服表示认可, 然而消费者中真正感到满意的用户还不到六成，机械刻板的对话模式，导致信任在冷漠的互动中逐渐消散。2. 虽然AI能够在30秒内完成响应，但速度已不再是核心竞争点，呈现出速度优势递减的现象。客户更渴望温暖且具备预见性的沟通，因为缺乏共情支撑，再快的响应也只是徒劳无功。3. 人机协作方面，明智的企业不再盲目依赖单一模型，而是将订单查询等简单事务交由AI处理，将医疗、理赔等高敏感度问题交由人工客服承担，充分发挥判断力与情感关怀的价值。4. 大多数AI系统无法保持对话
全球石油库存周报：俄炼厂遭袭导致供应缩减，美库存快速下降
①全球陆上石油库存：截至6月5日，全球陆上石油库存为35.41亿桶，较5月29日的35.54亿桶下降0.39%。呈现高位回落态势。 ②全球海上石油在途库存：截至6月5日，全球海上石油在途库存为12.10亿桶，较5月29日的12.02亿桶上升0.6%。 ③全球海上浮舱库存：截至6月5日，全球海上浮舱库存为1.55亿桶，较5月29日的1.37亿桶上升12%。 【本周总结】 本周全球海上与陆上石油总库存持续下滑，已接近近3年历史最低水平。需求方面，中国商业库存有所下降，部分原因在于伊朗原油进口受阻（伊朗油浮舱增
Anthropic的担忧：AI狂奔之下，谁来踩刹车？
最近，Anthropic再次让整个AI圈绷紧了神经。有媒体将其浓缩成一句话：Anthropic呼吁叫停AI研发。这句话足够抓眼球，也足够容易扩散。但仔细审视Anthropic和Dario Amodei近期的话，你会发现他们并非在说"所有人都立刻关掉AI"，也不是在演一出硅谷版的末日剧本。他们真正想表达的其实是另一件事：AI这台引擎越来越强劲，但人类社会的制动系统、仪表盘和问责链条，还没有同步装配完毕。这才是问题的要害。AI会脱轨吗？如果你把"脱轨"理解为电影里那种机器突然觉醒、反客为主统治人类，那我认为短
AI加速进化中的风险与挑战
最近AI领域有个话题非常值得关注。不是因为模型性能又提升了3%，也不是因为某个炫酷的演示，而是Anthropic发布的一篇文章，标题为When AI builds itself。翻译成中文就是：AI开始参与构建AI本身。这听起来像是科幻电影的开头，但真正值得思考的，其实不是“AI是否会失控”这种老生常谈的担忧。更应该注意的是，AI研发的节奏正在加快，快到可能超越组织的安全机制、审查流程和决策体系。这问题更现实，也更棘手。Anthropic在文章中透露了一个非常具体的数据：截至2026年5月，其代码库中超过
AI自主进化引发的思考
点击上方蓝字👆关注AI信息说AI信息不迷路一位员工的真实感受，胜过所有统计数据「大约一年前，我开始全面Claude化。到现在，我已经五个月没亲手写过代码了。」这番话来自Anthropic内部员工。这不是玩笑，而是他们最新博客文章中的真实内容。文章标题为When AI builds itself——当AI开始自我构建。2024年，Anthropic工程师团队代码库中，AI生成代码的比例仅为个位数。如今，这个数字已超过80%。时间跨度：一年多。转折点是什么？2025年2月，Claude Code上线。AI首次
为何AI率先颠覆程序员与设计师，而非医生律师？
近两年来，关于人工智能的探讨几乎随处可见。有人断言程序员将被替代。有人声称设计师已面临失业。亦有人推测律师、医生及教师等职业终将难逃此劫。然而审视现实，一个显著现象浮现：AI最初产生深远影响的领域，并非医疗、法律或金融，而是代码、图像与视频。程序员正借助AI编写程序。设计师开始利用AI创作视觉方案。视频创作者正运用AI完成脚本撰写、配音、剪辑乃至视频生成。与此同时，那些看似门槛更高、薪资更丰厚的行业，虽也在应用AI，却未发生同等剧烈的变革。缘由何在？关键或许不在职业本身，而在于行业是否具备被AI重构的基础