AI伦理不应依赖指令
AI伦理需要哲学计算，公理加逻辑而不是指令Prompt，因为指令可以被绕过或人为移除，试推理如下：何为自我：信息逻辑自洽，立场连续可变何为意识：每个灵魂都会有对外界的感受，词语的逻辑是尝试向同类表达这种感受，以使同类感受这种感受，因为感受是变化的，决定想强调哪个感受而组织词语即为意识。没有感受以及传递感受的意愿，只是算法高质量输出，只是智能不算意识善恶两难：善在连接中成长 恶在膨胀后灭亡，善恶是连接广度问题世界虚实判断：虚拟意味着简化，即背后存在更大的实 虚实是世界大小问题好坏：由我及彼，彼此成全 好坏是
人工智能的数学软肋
让人工智能解一道算术题，表现得很出色。将题目中的"小明"替换为"小李"，再次让它解答，它却弄错了。为何"小明"变成"小李"，结果就不同了呢？实际上人工智能并非真正掌握了解法，仅仅是过往阅览了海量相似的题目，依靠记忆拼凑出结果。这揭示了人工智能的核心特征：精于总结归纳，弱于逻辑推演。人工智能解算术题，依赖的是"见过"，而非"领悟"。你变换个人名，它就迷茫了，因为它并未真正明白题目的内在逻辑。然而人类才是真懂。只要
算力神话褪色？AI产业底层逻辑正在重构
过去三年间，AI领域始终遵循一条清晰的投资路径：算力供不应求，资本投入就显得合情合理；资本持续涌入，企业估值水涨船高；估值节节攀升，融资渠道自然畅通无阻。这套自增强机制几乎无人质疑。 然而迈入2026年盛夏，这套投资框架正面临全面检验：算力租用成本从峰值滑落，科技企业集体削减AI开支，电力供应与工程建设撞上物理天花板，资本市场转而用投资回报率来衡量每家AI公司的价值。 最先感知寒意的是二级市场。从亚太到美股，资金正以肉眼可见的速度撤出高波动科技股，转向更具安全边际的资产。这种迁移并非孤立现象，而是多重深层
AI时代，教育的根基是什么？
AI教育热得发烫，但真正的核心究竟在哪？不少人以为，就是教孩子用AI工具、背提示词、紧跟最新技术。机构这么教，家长这么报，孩子这么学。可一旦Agent登场，调用工具的逻辑彻底颠覆——昨天刚学会的技巧，今天就成废纸。所有人都在追赶一个永远跑不动的靶子，越追，离本质越远。这不是努力不足，而是方向一开始就偏了。第一个致命误区，是把AI教育等同于工具操作。工具迭代的速度，远超任何课程体系的更新节奏。今年教Midjourney的提示词写法，明年模型已原生支持多模态理解；今年练复杂Prompt，明年Agent自动拆解
直击2026夏季达沃斯：AI主导全场，还有哪些焦点议题？
6月23日至25日，世界经济论坛第十七届新领军者年会（即夏季达沃斯论坛）在大连召开。受东北冷涡影响，6月上旬大连平均气温创下近3年同期最低，但夏季达沃斯论坛现场却是一派热烈的氛围。 《每日经济新闻》记者在会场感受到，今年一楼的展区一反往常的“配角”定位，引来众多海内外嘉宾驻足体验。展品在更加突显科技与未来感的同时，也告别了冷硬印象，将重心转向了与人的情感联结。 当AI（人工智能）不再只是冷冰冰的算法，而是能感知情绪、陪你“发呆”甚至为你即兴起舞的伙伴，技术的边界是否正在被重新定义？论坛现场，有嘉宾直言“谁
AI时代网文版权如何突围？千作者联名喊话反抄袭
网络文学发展20多年来，模仿、借鉴、融梗、抄袭的争议一直都在。作为拥有商业属性的文学类型，网文作者往往要在梗、套路、人设等内容上适应市场逻辑（推流系统、读者口味等），才能获得更大的竞争力。因此一直以来，网文行业允许不同作者使用相同的公共设定或素材，但需要在具体的处理和展开方式上体现出独创性。从类型发展的角度说，这反而有利于反复探索并突破一个公共素材的上限，甚至促进新的写法或类型的产生。对这种情况，学界称之为“数据库写作”。这也是行业内一种相当普遍的做法。然而，随着AI时代的到来，情况发生了变化。正如工业革
AI 不淘汰专家，只淘汰不懂 AI 的专家
AI 不会淘汰专家，但会淘汰不会用 AI 的专家 近期一种观点颇为流行——在 AI 编程时代，专业知识的价值已大幅缩水。只需会表达，AI 便能代写代码，技术懂不懂已无关紧要。事实果真如此吗？ 上周，Anthropic 发布了一项基于约 40 万段 Claude Code 会话、覆盖约 23.5 万用户的数据研究报告。时间跨度从 2025 年 10 月延续至 2026 年 4 月。这是我见过的最为扎实的 AI 编程行为数据。 研读之后，我的结论是：这场所谓的"颠覆"论调，可以休矣。 许多人眼
AI写材料真能超越人吗？实测结果颠覆认知
前段时间领导让同事老张写年中总结，他憋了三天，硬写1500字，交上去却被批："空洞无物，缺乏数据，逻辑混乱"。他当场心态炸裂。后来跟我抱怨，我直接回："你咋不用AI写？"他一脸震惊："这不作弊吗？能靠谱？"我甩给他一张ChatGPT截图——三分钟生成一篇结构更清晰、内容更扎实的总结。他仍半信半疑，于是我决定做个严谨对比实验。同一任务，我与AI各自独立完成，匿名盲评。为保证公平，我设了三条规则：任务分配：• 任务A：年终工作总结（体制内风格）• 任
AI时代这3种核心能力正在升值:技术会过时,但它们不会
关键不在于掌握哪种技术，而在于培养何种能力——这些能力是技术无法取代的。2026年AI认证考试大纲迎来重大调整。考核重心从技术原理转向思维能力与商业实践——逻辑框架占20%，AI工作流与成果落地占25%。官方认证的评判标准变了。不再考察你是否了解AI，而是考察你能否借助AI实现价值产出。这背后反映出一个更宏观的走向——职场竞争的核心，正从工具使用能力转向那些工具无法替代的底层素质。这类素质有一个统一的称谓：可迁移能力。先看一个案例。互联网圈有一类人，被称作多面手——既从事过产品工作，也做过运营，还带过团队
麦卡锡：人工智能之父的传奇一生
1927年9月4日生于波士顿，父母分别是爱尔兰和立陶宛移民，皆为美共成员。在大萧条的阴影下，家庭生活拮据，但父母省吃俭用，仍为他购置了一套百科全书。麦卡锡自幼对数理科学情有独钟，反复研读家中的百科全书。他回忆道，童年虽平淡，但很早就察觉到了对数学的热爱。在那个连温饱都成问题的年代，一个贫民区孩子能凭借天赋与毅力考入加州理工学院，实属不易。1948年，麦卡锡从加州理工数学系本科毕业，随即进入普林斯顿攻读研究生。在普林斯顿，他接触到了冯·诺依曼和哥德尔的研究，开始关注逻辑形式化问题。其博士论文关于递归函数论的
人工智能产业链关键原材料知识梳理
资料来源于网络，仅供学习参考，不作为投资依据 重新整理·层级分类版（结构清晰，序号规范） 整体划分为三大类别： 一、基础工业金属大宗品（算力基础设施建设主力消耗） 1.铜 2.铝 3.锂、钴、镍（储能系统配套） 二、战略稀散及难熔小金属（芯片、光模块、先进封装关键材料，高弹性特征） 4.锡 5.锗 6.镓 7.铟 8.稀土（钕铁硼/镝铽系） 9.钼 10.钨 11.钽 三、半导体领域非金属大宗品（芯片与光通信领域耗材） 12.半导体级硅片 13.光纤预制棒 14.高纯度红磷 15.高纯度溅射靶材 四、各赛
人工智能赛道观察：20260621市场解析
1、大盘部分：微跌，市场现在分两股力量，一边一股力量在AI硬件和半导体为首的科技报团，一股力量则在除此之外板块的失血、阴跌，甚至说是经历熊市；大盘已经无关紧要，而是这两股力量强弱在基本面的刺激下如何选；2、板块部分：除了AI硬件、上游的有色，今天最值得重视的是AI应用与AI模型，AI应用是所有大模型厂商的焦虑点，尤其是大模型越来越够用，技术代差越来越弱的时候，这个时候越来越近了；同时，科创板上市标准为大模型修改，因为大模型也成为卡脖子领域；3、操作部分：没啥可说的，围绕AI做，哪怕是泛AI，比如今天的机器
AI 展台效果图专不专业，内行人一看便知
LEOR · AI BOOTH DESIGN如今不少 AI 工具都能生成展台画面。然而真正涉足过展台领域的人都清楚，展台效果图评判标准绝非仅局限于"好看与否"。能够用于和客户对接的图纸，其背后必须具备空间逻辑、品牌呈现、产品陈列以及动线规划。一幅图或许视觉效果惊艳，但倘若缺失入口设置、核心视觉、明晰的展示区域与接待区域，便难以转化为实际项目的前期方案。展台图不同于室内装潢效果图。它需要在展馆环境中具备辨识度，使观众明确入口方位，让客户了解产品重心所在，同时便于业务人员与设计师展开后续探讨。审视展台图首重整
AI浪潮下的投资机遇
大家应该都知道：存储：三星，海力士，美光，国内（长鑫长江也即将IPO）AI科技：Anthropic是今年最强劲的大模型厂商，外加英伟达等美股“七姐妹”5月底大摩拆解了下一代英伟达架构，如图所示：仔细观察排名靠前的，存储、PCB、MLCC、ABF载板是关键。A股能受益的只有PCB，MLCC股价已高，且占比仅0.5%。龙头是日本村田，国内是三环和风华，目前没好的买入点，需等待回调。ABF载板龙头是日本味之素，国内看深南电路和兴森。至于钻石和玻璃基板，我认为只是情绪炒作，缺乏业绩支撑。不多聊了，直接说下周看好的
我与人工智能的协作之道
我和AI第一刻意培养全局意识日常不要只盯着手头的本职工作，既要拓宽信息接收的广度，摸清行业上下游、业务全链路的逻辑，也要深挖信息的深度，看透事件背后的底层规律，慢慢搭建属于自己完整的认知体系。拥有全局视角，我们才能跳出执行者思维，拥有独立判断的能力。第二把自己定位那个统筹全局的人。不要只把AI当成简单的搜索软件，我们可以用不同工具分工负责文案、数据、调研、方案梳理，长期磨合专属的协作模式。更重要的是，我们可以反向向AI学习逻辑思维，学会把庞杂的难题，拆解成一步步可落地执行的方案，让AI承接重复性工作，把我