服装退货率高，AI从五个维度拆解原因
帆哥AI电商平台显示的退款原因仅仅是表层，深入的分析需要从商品、页面、内容、人群及生产批次五个方面入手。核心观点平台上的‘尺码不合适’、‘与描述不符’只是粗略分类。真正降低退货率，必须将商品、页面、内容、人群和生产批次结合起来审视。做服装电商，大家对退货率都不陌生。但很多公司对退货的分析，最终仍停留在三句话：尺码不合适、面料不满意、与描述不符。这些结论不能说错，但它们几乎无法直接指导行动。因为‘尺码不合适’的背后，可能是版型设计的问题，可能是尺码表不准确；可能是推荐尺码有偏差，也可能是模特展示让用户对版型
老乡鸡IPO五连败：上市之路坎坷重重
立财经原创深度报道 老乡鸡的上市愿景再次破灭。 7月8日，随着老乡鸡招股书失效，其冲击“中式快餐第一股”的努力再度受挫。这已是老乡鸡近5年内第五次尝试IPO。 回顾过往，老乡鸡的上市计划始于2022年。当年5月，公司正式提交招股书，计划在上交所主板上市，拟募资12亿元。从此时起，老乡鸡频繁展开营销活动，从“自揭短处”到邀请消费者免费用餐，展现出全力冲刺资本市场的姿态。 然而，媒体深入剖析老乡鸡的招股书后发现，其员工社保欠缴问题十分严重。三年间，累计有1.6万名员工未缴纳社保。相关话题迅速登上微博热搜，引发
AI赋能HR启动前,需厘清的五大关键议题
AI赋能HR启动前需厘清的五大关键议题技术本身并不创造价值，只有想清楚如何应用才能发挥效用。近半年来，我与不少正在探索AI赋能HR的企业进行了交流。有的已经在招聘、考勤、员工服务等领域获得了显著成效；也有的尝试了好几个月，最终反馈："感觉AI也就这样，没有传说中那么强大。"症结往往不在AI本身，而在落地推进之前，一些核心议题未能充分厘清。议题一：你究竟要攻克什么难题？这是许多企业的起点误区。管理层看到同行在部署AI，获悉其他公司效率提升了多少，便萌生想法："我们也得引入一套。
AI的局限：HR如何在智能时代重塑人的价值
马兆远，牛津大学物理学博士，英国物理学会会士，南方科技大学工学院与商学院双聘教授，曾为中国空间站"天宫四号"设计世界上第一个空间冷原子实验平台。在上一本书《世界的逻辑》中，他从科学史的角度论述了"如何用理性应对不确定性"；而在更早的这本《人工智能之不能》中，他回答了一个更为迫切的问题：会存在一个超级人工智能系统吗？他的答案明确而坚定——不会。全书不局限于技术层面，而是回溯过去一百年物理学和数学的重大进展，从哥德尔不完备定理、量子力学、图灵机的计算边界等"本源性知识&
北约峰会透视：欧美关系未来何去何从
日前，延续两日的北约峰会在土耳其首都安卡拉落幕。会议期间，欧美在国防开支、伊朗局势、格陵兰岛归属等议题上摩擦频发、裂痕显著，成为各方关注的中心。 特朗普缘何声称"对北约极度失望"，甚至扬言从欧洲撤军？美国持续向欧洲施压要求增加军费，欧洲会顺应吗？欧美分歧会否进一步激化？ 本期"新华网国际看点"特邀中国现代国际关系研究院欧洲研究所所长陈旸与清华大学战略与安全研究中心副研究员孙成昊，对上述议题展开深度剖析。 新华网：北约年度峰会8日闭幕并发布公报，重申坚守集体防御理念，呼吁加大防务投入。然而在公报之外，美国与
美国官员透露：美伊技术层面对话仍在推进
据本台记者于当地时间9日获悉，一位美国官员称，在伊朗议题上美国仍积极探寻解决途径，相关技术层面的对话交流持续开展。（本台记者 赵淼） ©2026中央广播电视总版权所有。未经授权，禁止转载使用。
AI比人类更懂自己
AI比人类更懂自己 自春节以来，我已有三分之二的时间身处广州之外，而本周是我在公司驻留最久的一周。我整理了文件、思绪与AI，将过去两个月的内容输入给智能体，并与其进行了长达三小时的深度交流。 一方面，规划后续工作，重点在于打造个人IP，并思考内容团队如何赋能，提升小红书图文及公众号的质量。另一方面，复盘过往工作，借助智能体探讨自身的盲区以及其识别出的工作瓶颈。 不得不承认，随着我输入数据的增加，AI对我的了解愈发透彻，甚至胜过我自己。它的思维视角更为宏观、严谨且客观。我平时较为自信，这固然是优势，但也容易
人工智能的双面性
无论你接受与否，人类正不可避免地步入崭新的AI纪元，我这些内容是自己亲手打出来的，没有依赖人工智能辅助。毋庸置疑，人工智能时代已经降临，生产力和社会结构将重新组合，乃至道德观念、伦理准则、政治体系、生存规则与秩序、财富分配、税收制度、物质和精神文明都将经历重塑。首先，通过反复训练、机械记忆、题海战术的教育模式培养出来的大部分年轻人将面临日益严峻的就业困境，因为大量重复性、机械性、有逻辑可建模可编程的工作AI都能胜任，还能持续优化升级，自主学习进步，而人类还会老化，受情绪波动影响时还会犯错，当某个职位AI成
智能决策：AI如何重塑我们的选择方式
你是否曾思考过，日常生活中我们究竟要面对多少次“抉择”？当人工智能逐步融入生活，它将怎样协助我们做出更优的“选择”？在社会与经济运作中，从个体的消费行为、职业规划，到企业的市场竞争、转型发展，乃至政府的公共管理和政策设计，归根结底都属于决策范畴。在决策理论里，这类问题常被定义为：在特定限制条件下，调整决策变量的数值，以实现目标的最优化。决策变量指的是影响最终结果的各种要素，而限制条件则涵盖资源、生产能力、人员数量、资金和时间约束等方面。以往，决策过程多依赖于既有的理论模式、传统可测量变量及其相互关系，以及
AI时代，孩子最需要的不是编程而是这四种能力
你有没有发现，这两年聊育儿的人，焦虑的点完全变了？以前是"别人家孩子都报三个班了我家才两个"，现在是"我现在给他报的这些，十年后还有用吗"。以前怕孩子考不上好学校，现在是怕孩子学了一身本领，到头来AI全都能干。说白了，我们不是怕AI太强。我们是怕自己用错了力。前两天看到一个豆瓣书评，说一个妈妈翻完《学习的进化》之后反思自己：以前逼孩子埋头补课、死盯卷面成绩，结果把孩子培养成了"答题机器"。她的原话是："AI能替代技能，却无法复刻想象力、共情力与判断力
教师如何借助AI为学生构建问题解决思维的认知支架
技术究竟应如何推动学生思维发展，尤其是问题解决这一核心能力的提升？关键在于教师能否将人工智能转化为一种认知支撑工具，而非单纯的答案输出器。支架的核心在于，在适当节点提供恰如其分的帮助，让学生努力可及，并在能力提升后逐渐撤除。以下从支架本质理解、实践方法、常见误区三方面，探讨教师如何借助人工智能为学生问题解决思维的成长搭建有效支架。支架理念源自教育心理学，核心是成年人在儿童最近发展区内给予支持，逐步培养其独立解决问题的能力。如今，人工智能进入课堂，部分教师易将其视为解题捷径的提供者，这恰恰偏离了支架的初衷。
AI短剧令人反感的细节大盘点
问题实在太多，真正完美的寥寥无几，常见毛病包括：第一，刀剑永远无法入鞘，手枪也塞不进枪套。在AI短剧里，无论类真人还是3D漫剧，特别是古装或修仙题材，仔细观察会发现，出鞘瞬间刀剑其实不在鞘中，常常是剑鞘挂腰间，剑却贴在外面……某些画面中，人物直接握住刀刃却毫发无损，“铁手”现象屡见不鲜。刀剑形状也随机变化，前一秒一个样，后一秒就变样，甚至不像正常兵器。这大概是AI不理解物体间结构关系所致。类似情况还有割稻场景，用的工具不是镰刀形状，割的动作也不是根部，而是割穗子，但结果却显示割了根部……外界吹嘘人工智能超
智能时代里，三件永不丢失的宝物
前些日子的一个夜晚，我盯着电脑屏幕陷入了沉思。Cursor刚替我重新整理了一个功能模块，Claude用五分钟完成了我过去需要三天才能写完的计划。速度快得让人恍惚。接着一个想法浮现出来：“假如这些工具再强大一倍，我还能剩下什么？”这并非技术恐慌——我从事技术工作，对工具天生抱有好感。而是一种更深层的迷茫：当我所有“能创造东西”的本领都被人工智能覆盖后，我这个个体本身，还有什么意义？这个疑问，我思考了整整一周。不是因为难以解答，而是因为答案隐藏在我们提问的方式之中。我们多数人问的是：“我能做什么人工智能做不到
智能化浪潮下，何种IPR最能赢得企业决策者青睐
复旦大学官方消息：该校肖仰华教授的期末考，51个学生每人出10道题考DeepSeek、MiniMax、Claude。规则很特别——题必须有唯一答案和完整推导，自己得先能算对。AI答错越多，学生分越高。结果：50人至少难倒了一个AI，4人让某款AI整卷零分。但Claude Sonnet 4.6，全班没人能完全考倒。不去和AI比聪明——AI算数永远比人快。而是在动手之前，先想清楚该考什么。看到这里的时候我汗毛倒立，在AI洪流汹涌冲击大学教育系统之际，哈佛大学是禁止使用AI，我们的复旦大学是使用了大禹治水的第一
AI 时代教育变革：淘汰的不是专业，是旧习
许多人首先想到的是：难道这些专业不再重要？翻译、摄影、播音、主持、英语等技能是否不再值钱？我认为并非如此。当前正值高考志愿填报期，关于专业选择的讨论热度空前。真正值得深思的，并非哪个专业优劣，而是 AI 时代一个更本质的问题：许多知识和技能，是否仍值得花费四年，按固定专业模式去修习？中国传媒大学党委书记廖祥忠在回应相关争议时指出，这并非简单“裁撤”，而是在人工智能时代，部分技术训练类、细分型专业无需继续作为独立专业存在，需进行“关停并转、升级改造、规划设计、重点建设”等动态调整。这番话背后，实则释放了一个