AI 赋能入职课：只做放大器，不做替代者
我询问她：你是如何向 AI 下达指令的？她回答："我让它协助我开发一套销售新人的入职培训方案。"随后结果如何？"接着它提供了一份大纲。我认为内容很周全，便直接采用了。"这正是症结所在。先讲结论：AI 无法取代你的专业决策，但能协助你将专业判断的影响力放大十倍。近期我利用 AI 构建了一套全新的员工入职培训体系，涵盖从大纲规划到模块架构，配套学员手册与讲师指引，乃至考核工具。学员反馈称：终于收获了真正实用的内容，而非那些放之四海而皆准的空泛理论。然而，在启用 AI 之前，我们已完成了大量属于人类的核心工作。
邹宝玲 罗必良丨AI驱动农业风险治理：逻辑、困境与路径
AI驱动农业风险治理：内在逻辑、现实困境与实施路径邹宝玲 罗必良引用格式：邹宝玲,罗必良.AI驱动农业风险治理：内在逻辑、现实困境与实施路径[J].农村金融研究,2026,(4):42-54.作者简介邹宝玲，西南大学经济管理学院教授。罗必良（通讯作者），华南农业大学国家农业制度与发展研究院教授，广东省哲学社会科学——农业农村改革与制度创新重点实验室首席科学家。论文摘要「摘要」面对农业风险升级与数字技术迅猛发展的双重背景，将人工智能引入农业风险管理体系，对增强农业风险治理能力、加速农业现代化进程具有关键意义
AI 硬件产业链深度解析
AI 硬件上游实质是构建“芯片”与“设备”的基石，囊括了从半导体原料至计算能力的全产业链条。细究之下，可划分为芯片级（最底层）和设备级（直接组装）两个层面。 芯片级上游（半导体根基） 该环节技术门槛最高，国产化突破最为艰难，直接制约着 AI 计算能力的上限。设备级上游（算力部件） 作为 AI 服务器及数据中心的直接供应方，是当前国产化进程推进相对迅速的板块。投资层面的核心逻辑 1. 国产替代的核心区域：EDA、光刻机、高端光刻胶等领域的国产化比例偏低，属于“卡脖子”的关键所在，同时也是政策支持的重点方向。
AI时代，为何人仍需深谙底层逻辑？
操作成本已近乎于零，然而评估成本与核实成本却变得更为关键。操作成本已近乎于零，然而评估成本与核实成本却变得更为关键。AI 将大量机械操作变得成本极低：编写代码、提取数据、分析、生成报告、绘图、整理信息。 但随之而来的核心疑问是：若人仅停留在AI呈现的成果上，却不知晓数据来源、指标定义及分析中的权衡，那么据此决策是否合理？总结：AI 大幅削减了操作开销，却无法让评估与核实成本归零。技能壁垒主要在于操作层面门槛转移至判断与核实环节在AI时代，人的定位不应仅从“执行者”转变为“决策者”，而应演变为：🎯判定真实的
AI 行情延续，这些领域仍具爆发力
📌文末福利：今日核心板块复盘与策略指引（含图表）💡 提示：缺乏真实算力储备的企业，仅能充当“绘图员”，难以获取丰厚收益。📌 结语：喧嚣过后，在主线明朗前，需重点观察后续承接能力。🎯 投资思路：炒作预期不等于盲目入场，务必挑选具备业绩支撑的“真核心”。❗ 关键警示：切勿将 CPU 视为纯题材进行博弈！📌 策略建议：首选中国长城或具备产业链协同效应的标的，避免盲目追高“概念”。📎 图表指引：截图留存这份“光器件短缺清单”，涵盖：DSP、光芯片、磷化铟、透镜、法拉第片、光源等📌 交易策略：⚠️ 提示：入场需做好
AI 裁员真相：非技术替代，而是成本失控致破产
这是本年度最透彻的一篇裁员自述，出自一位科技大厂资深工程师之手，他坦言自己有 10% 的概率在 5 月 20 日面临失业。他既未指责 AI，也未抱怨老板，仅凭冷酷的商业逻辑，彻底揭示了本轮裁员的本质。外界普遍认为，AI 写代码能力突飞猛进，工程师即将失业。然而现实却是：当前各大科技公司的代码生成量与 PR 提交量，均激增了 2 至 5 倍。但应用界面未变，用户体验依旧，公司营收也没有丝毫增长。那多出的 5 倍代码，究竟流向了何处？答案是：全沦为无效代码。作者借用麦肯锡分析框架，一针见血地戳破了所有幻象：•
超节点与AI应用：投资逻辑的深层解码
当下热议焦点无需赘述，全都围绕算力展开，但投资者更应重点关注交换机与超节点领域，紫光股份具备坚实逻辑支撑适合长期持有，尽管表现不会异常惊艳。核心逻辑并非聚焦于机房建设，而在于数据本身！AI产业爆发式增长，数据流通成为必然趋势，正如"要想富先修路"，交换机就是这条数字高速公路，算力如同经济引擎，但若无高速公路支撑价值便无法体现。鉴于数据爆发已成定局，此处刻意不提算力爆发，正是为了凸显交换机的战略地位，它负责算力传输拥有独立投资逻辑，更多时候与算力形成互补协同关系！2️⃣AI应用新闻的诱导性表面看是AI应用，
青少年AI公益体验课堂
青少年人工智能AI・公益体验课来啦课程介绍带孩子走进神奇人工智能世界，认识 AI 工具、语音交互、智能问答、图像识别、声音识别等生活里的黑科技。用通俗易懂、趣味互动的方式，带孩子了解 AI 如何思考、如何对话、如何学习。自己动手制作AI工具，让AI 智能轻松解决生活中的问题，零基础也能轻松上手，锻炼逻辑思维、创新思维与科技认知。动画可视化教学，不用复杂代码，好玩易懂，让孩子从小接触前沿 AI 科技，看懂人工智能工作原理，玩转智能交互，更早一步掌握面向未来的 AI 工具。适合年龄1–3 年级小学生课程亮点1
企业AI转型路线图：加法与乘法的战略抉择
在人工智能深度重塑产业版图的当下，是否采用AI已不再是问题，如何有效运用AI才是决定企业命运的关键。同样是布局人工智能领域，部分企业仅实现了渐进式的效率提升，而另一部分企业则实现了对整个行业的颠覆性变革和价值链的重新构建。根本性的差异在于，企业究竟选择了「AI + 行业」的加法策略，还是「行业 ×AI」的乘法策略。这并非单纯的技术路线分歧，而是战略层面的根本性差异。本文将通过清晰的框架、鲜明的对照和真实的案例，帮助企业明确方向、把握节奏、锁定长期价值。核心定位：AI被视为高效工具或外挂组件，嵌入现有成熟流
硬件狂欢见顶，软件寒冬是假象？
点个关注，咱们未来还要常相聚。☆标星收藏，就当是我们的秘密约定。近期的AI热潮，仿佛一场激进的基础设施竞赛。修路的、造车的、卖工具的，股价飙升五到十倍，众人赚得盆满钵满。资本市场始终在等待"AI软件元年"，期盼这些投入能转化为实实在在的软件收益。然而结果呢？软件元年未见踪影，负面传闻却先一步到来。不久前，市场盛传一种观点：AI技术革新将彻底颠覆传统软件企业的商业模式。这如同路尚未修完，飞船已问世，昔日的造车企业岂不都要倒闭？因此，众多软件股票遭遇惨烈腰斩。这种估值崩盘的场面，令人不寒而栗。不过，经历了一个
运用AI前，需从哲学视角剖析其核心运作机制
运用AI前，需从哲学视角剖析其核心运作机制赵汀阳作为中国社会科学院哲学研究所研究员，对人工智能的哲学反思聚焦于存在论、知识论与伦理学层面，其核心观点可概括为：人工智能与人类的真正冲突不在于技术能力，而在于主体性与思维本质的根本差异；试图让AI"对齐人类价值观"反而可能引发人类自我毁灭风险，未来更需关注"智能对齐"与"二元主体性"格局的构建。以下结合其代表性论述分点解析：一、价值观对齐的危险性：人类可能"自导自演"物种危机1. "价值观对齐"暗含自杀性风险- 人类本性存在自私、贪婪等"原罪心理"，而AI作为
AI投资的本质缺陷
“反过来想，总是反过来想。”——查理芒格一、两种极端近期，华尔街见闻发表了《伯克希尔与软银，必死一个》，揭示了投资界对AI认知的巨大鸿沟。投资AI主要分为三类：第一类是互联网巨头，动用主业资金研发以避免被时代抛弃；第二类是孙正义，激进押注OpenAI等初创企业，甚至加杠杆博取暴利；第三类是巴菲特，对AI持怀疑态度，对当前热潮反应冷淡。孙正义与巴菲特目前处于对立两端，谁对谁错，时间会给出答案。但基于我对AI的理解，我更倾向于认为巴菲特是正确的。二、AI的原理想要决定是否投资AI，首要任务是理解其运作机制。我
AI赋能学校管理：循证逻辑重构与全场景应用新范式
AI赋能学校管理：循证逻辑重构与全场景应用新范式 摘要 在教育数字化转型的关键时期，依赖传统经验的学校事务管理模式已无法满足现代化教育治理的迫切需求。本文结合了医学循证理念的核心精髓与人工智能技术，深入探讨教育循证视角下学校事务管理底层逻辑的重构路径，详细分析国外医学循证向我国学校管理领域迁移的理论适配性与实践转化机制，构建涵盖组织架构、数据基础、数据采集、教研教学、学生成长、教师发展、行政事务、安全伦理、家校协同、评估迭代的全场景应用路线图，并提出具备可操作性的循证实施策略与验证方法。研究认为，以AI为
AI时代：写真行业洗牌，80%从业者或被淘汰
当二十元就能获得一套量身定制的写真，那些处于中间环节的从业者开始感到不安。“不做了。”今年三月，一位在杭州从事私房摄影的朋友，在餐桌上平静地告知了我这个决定。她专注于拍摄那种“擦边但不越界”的写真，单次收费在八百到一千五元之间，过去五年多的时间里，她一直保持着每月两三万的稳定收入。并非没有客户。而是客户开始拿着手机向她展示：“您能拍成这样吗？”屏幕上的照片，皮肤光洁无瑕，光影效果如梦似幻，人物姿态甚至超越了人体工学的限制——那是她在闲鱼上花费二十元购买的AI写真作品。“我连报价的信心都没有了。”她苦笑着说
揭秘AI底层逻辑：Scaling Laws为何能成为大模型时代的“万有引力”？
🔍 这是一篇硬核技术深度文，建议收藏后细读，关注我获取更多前沿技术干货何为Scaling Laws？用一句话彻底讲清其核心定义Scaling Laws为何能成立？深度解析两大核心原因Scaling Laws的演变：从OpenAI到Chinchilla的认知迭代深度探讨：Scaling Laws的未来前景与局限性若说牛顿三大定律构建了经典物理学的宏伟大厦，那么Scaling Laws（尺度定律/规模法则）便是支撑当代AI大模型时代的“万有引力定律”。从GPT-3到GPT-4o、DeepSeekV3，再到Ll