人工智能的认知短板探析
TIAN田YU雨《读书》（876）人工智能的认知短板探析2026/07/04《读书》（876）人工智能的认知短板探析田雨2026年7月4日笔者撰写了几篇人物传记，但传记主角却表示，我并没有那段职业背景，那两篇文章也不是出自我的手笔？人工智能产生了错觉。当前，人工智能已广泛渗透到学习、工作与日常活动中，成为公众高效便捷的智慧工具。从内容生成、信息分析到问题解答、智能对话，AI依托卓越的计算能力与庞大的数据积累，显著提高了生产与生活的效能。然而，我们必须清醒地意识到，现阶段的人工智能并非毫无瑕疵，仍存在诸多难
华为"韬定律"V2版论文正式发布，芯片产业发展将迎来哪些新机遇？
近日，在中国科学院科技论文预发布平台ChinaXiv上，华为董事、半导体业务部总裁何庭波公布了A time scaling theory for multi-layer electronic systems（《面向多层级电子系统的时间缩微理论》，业界称为"韬（τ）定律"）的第二版更新。 与5月25日首次发布的V1版本相比，新版本在保持原有理论框架的基础上，增添了详尽的工程实施细节、实际测试数据以及产品迭代路线图，进一步印证了"韬（τ）定律"作为半导体产业演进新准则的可行性。 "韬（τ）定律"V2版本发布后
AI答题全军覆没，教育评价体系迎来大变革
近期，不少高校尝试让学生自己出题去“刁难”AI，这种新的考核方式引起了热议。学生利用所学知识设计原创逻辑题，让多个主流大模型来解答，结果不少模型不仅答错，甚至整张卷子都拿不到分。大家之所以关注，不是单纯看谁赢谁输，而是看到了一个深层变化：当标准答案变得容易获取，教育评价的底层逻辑正在被彻底改变。从技术层面看，大模型在知识整合、模式识别和标准化计算上很稳，但在需要原创性提问、长逻辑推演和复杂约束建模时，还明显不足。这次“反向出题”的意义，就是把评价重点从“如何解题”转移到“如何定义问题”，从“遵守规则”变成
智能时代，唯有这些能力机器无法复制
一个危险的错觉这两年，我见过太多人被同一个问题困住： “我该学什么？Python？提示词工程？LangChain？Stable Diffusion？”他们焦虑地追赶每一个新名词，生怕错过一班车。报课、买书、收藏夹里堆满教程，但越学越慌，因为永远有更新的东西冒出来。这个困境的根源，不是他们不够努力，而是他们问错了问题。他们问的是“学什么”，但真正该问的是“不做什么”。AI时代，到底发生了什么变化？要回答“学什么”，必须先看清这个时代的本质变化。过去两百年，技术的逻辑是：把人从体力劳动中解放出来。蒸汽机代替了
AI浪潮中,语言能力成为核心竞争力
这是我在社群中刚刚分享的一个看法。群里大部分是技术从业者，同时也有投资理财的朋友，很多人都在用AI技术做量化分析。今天有人问：如何借助AI更好地构建系统，于是我阐述了一些想法。（1）我有一个独特的视角：既然这轮AI技术变革是基于语言大模型（文字-文本、文字-代码、文字-语音、文字-图像、文字-视频），那么谁能驾驭AI，核心就取决于谁的文字表达能力。（2）AI生成代码如今越来越简单了。但前提是，你得能够用日常语言把需求阐述清楚。我有一位前辈，20年前跟我说过一句话：把你现在说的，真实地记录下来；把你记录的，
AI冲击下的就业危机：谁在为结构性失业埋单?
当技术变革遭遇“史上最难求职季”2026年的盛夏，两则新闻引发热议：一方面，高盛发布报告预测，AI的普及将导致约1500万美国工人失去现有职位，全球约3亿个全职岗位面临被自动化取代的风险；另一方面，教育部数据显示，2026届高校毕业生预计达到1270万人，再创新高，且16-24岁城镇青年失业率仍维持在16.1%。新技术迅猛发展，年轻人在“躺平”与“内卷”中感到窒息，8400万新就业形态劳动者被困在算法体系中拼命跑单。这绝非简单的“技术革新”，而是一次深刻的社会结构震荡——为何技术越是进步，劳动者反而越焦虑
AI增长引擎搭建指南:从内容曝光到客户转化的闭环设计
AI增长引擎的目标，不在于产出更多内容，而是让每次内容产出都更贴近客户转化增长不是依赖某篇爆款，而是依赖一套持续运转的体系很多企业开展AI内容时，最普遍的问题是：发布了大量内容，却不清楚是否有效；制作了大量图文和短视频，却没有带来咨询和成交。原因很直接：内容只是增长链条中的一环，核心在于闭环。选题触达留资成交制作内容之前企业首先要清晰希望客户执行什么动作是扫码报名添加客服预约咨询进入社群还是购买产品缺乏动作目标内容就容易沦为自嗨表达AI能够帮助企业把一个核心目标拆解为多个内容入口例如认知类文章负责建立信任
经纬领投因果 AI，首轮融资两千万美元
AI 浪潮下，下一站投资何处？近两载，大模型几乎席卷了全球科技界与资本圈。自 OpenAI 掀起新一次技术狂潮以来，国内 AI 六小龙也迅速跻身聚光灯下。某种意义上，此阶段宛如一场资源堆砌的角逐，谁能攫取更多资金、算力及数据，谁便更易占据前排。于是，百亿估值渐成常态，甚至在某些项目中已非关注焦点。01一位因果 AI 学者的创业路Aether AI 的崛起故事，并非始于硅谷的喧嚣，而是根植于深厚的学术研究积淀。剖析其融资架构可知，本轮作为典型早期项目，首轮融资额达 2000 万美元，由经纬创投领投，多家机构
华为发布τ定律升级版：麒麟与昇腾演进路径首次公开
大量实测数据与工程细节，似为华为对近期产业质疑的系统回应。 今年5月25日，华为半导体负责人何庭波在中国科学院科技论文预发布平台ChinaXiv首次发布《面向多层级电子系统的时间缩微理论》预印本（V1版本），试图为后摩尔时代半导体发展开辟新路径。 不同于过去数十年依赖晶体管尺寸缩小的‘几何缩微’，该理论提出以‘时间（τ）缩微’为新目标，通过LogicFolding（逻辑折叠）、Unified Bus（统一总线）和Hi-ONE光互连等技术，在器件、电路、芯片到系统层面压缩信号传播时间，持续提升性能、能效与集
AI 的地基：解密“新基建”的底层逻辑
一篇面向初学者的 AI 底层逻辑科普（本来是自己想弄明白，顺便分享出来）最近我一直在思考一个疑问：我们天天谈论 AI、Web3、自动化，还有“让 AI 替人干活”。但这些技术究竟源自何处？它们是否仅仅存在于“网络虚拟世界”中？再深入一层：常被提及的“新基建”，难道只是给互联网换了个高大上的名字？其实不然。新基建并非仅仅是个好听的概念，也不单指“网络上的事物”。它更像是数字时代的公路、电力、桥梁、管道以及动力源泉。当你刷短视频、用 AI 撰写文案、调用 Codex 写代码、在云端运行模型时，这些操作似乎都只
AI与直觉：从周易感通看人机互补
学习周易时，常借助AI进行复盘推演。但每次输入条件微调，AI的推理路径与结论也随之变动，仿佛一个俗人不断自圆其说，逻辑虽圆融却失其真，令我深感遗憾。再思周易精髓，实为人的感性直觉——玄学言之，乃超经验之通感。周易核心在‘感而遂通’：宇宙信息于起卦刹那，投射于蓍草，化为卦象。AI仅具逻辑能力，依赖GPU算力进行推理，模拟的是人的理性思维。一、AI的本质是逻辑，人的智慧是直觉AI的本质是什么？归根结底是逻辑、计算与模式识别，是在海量数据中提取关联、构建结构、展开推演。它擅长将复杂问题拆解为token，显化隐含
AI如何变现？核心秘诀只有两个字
AI再怎么变，赚钱的底层逻辑就两个字 前段时间一直在想一个问题：用AI到底怎么赚钱 看了刘润一个视频，一下通了 #AI会让人有种错觉，掌握了之前看起来难的事，比如写歌、写代码、做PPT，就可以赚钱了 但其实，当门槛降了，会的人就多了，多了就不值钱 那什么值钱？不是你会什么，是#稀缺 是你解决的问题值多少钱 帮一个人省10分钟，和帮一个老板多赚100万 你用同一套AI，但你的价值完全不一样。稀缺的不是工具，是#你能解决什么问题 还是要#走窄门，因为挤宽门的人最后都内卷～ 河南 , 2小时前 ,前段时间一直在
AI 液冷产业全景：规模爆发与未来预测
AI 算力基建正迎来从风冷到液冷的技术革命。伴随 NVIDIA 从 H100（700W）迭代至 GB300（1,200W）乃至 Rubin Ultra（3,500W），单芯片热设计功耗（TDP）三年内激增 400%，传统风冷已达物理极限，液冷由“可选项”转变为数据中心建设的“必选项”。本报告基于全球及中国液冷产业链的深度调研，涵盖市场规模、技术路径、下游需求、竞争格局、利润分配及投资价值等十大维度，得出核心结论。预计 2025 年全球液冷数据中心规模将达 40-60 亿美元，中国市场规模约 184 亿元人
AI数字人结合联盟营销的赚钱策略与实操方法
这个由人工智能打造的祖母形象账号，凭借分享传统养生与延年益寿的心得，每个月能斩获数百万次播放和好几万美元的收益。你应该明白，她完全是个虚拟角色，并非真人。跟其他AI网红账号不一样的地方在于，它运用联盟营销手段推广保健与营养补剂，赚取了丰厚回报，接下来咱们剖析一下它的操作模式。它的Instagram账号于2026年3月上线，坐拥约2.9万关注者，不少影片的播放量突破百万大关。同名的脸书专页也才开设四个月，就以爆炸态势飙升至逾百万粉丝。这本身就昭示了一个极为关键的要点：这类内容能同时在多个渠道上实现高度复制扩
AI 浪潮下信息检索的不可替代性
当下，人工智能正深刻变革我们获取知识的途径，甚至重构我们的能力体系与知识架构。有人或许会疑惑：“既然 AI 能直接提供答案，为何还需研习信息检索？”鉴于此，图书馆凭借高校信息素养教育数据库，特别策划了“AI 时代信息检索为何依然不可或缺”专题分享会。本次分享将从哲学、图书情报学及认知科学的理论维度切入，引导大家超越“简单搜索”的表层操作，深入探究信息检索的核心逻辑。诚邀各位踊跃参与，按时观看！01直播时段2026 年 5 月 7 日 19:0002分享主题AI 时代信息检索为何依然不可或缺03分享详情伴随