科技赋能，夕阳焕彩：日间照料中心AI助老新篇章
AI助老为了弥合老年群体与数字世界的距离，让他们尽情体验智能科技带来的便利，近日，益寿路日间照料中心与社区居民一道，邀请了山东大学经济学院的青年志愿者们，联合举办了一场AI智慧助老志愿服务活动。年轻的志愿者们扮演起“数字向导”的角色，耐心细致地指导老年朋友们掌握豆包AI工具的使用技巧，传播AI在智慧康养方面的知识，用他们的活力为老年人的生活注入科技的温暖。志愿者们以一对一、手把手的方式，教授社区内的老年人如何操作豆包AI工具，并解释了基本的使用步骤。同时，他们还普及了关于AI智慧康养的实用小常识。对于老人
免费AI助她进北大：真正的差别在会用
工具可以不花钱，但成长得靠自己。最近一则经历在网上被反复转发。一名来自二本院校的女生，凭借几款完全免费的 AI 工具，跨专业考上了北京大学硕士研究生。虎嗅、知乎、微信公号等平台都在讲这个故事，知乎里赞数最高的那条回答，浏览量也早就突破了千万。不少人看完后得出这样的感慨：AI 让教育差距有了被“拉平”的可能，普通人终于有机会翻身。但我认为这个判断还下得太快。如果你把这个女生的经历细读一遍，就会看到一个关键点：她能考上，靠的并不是 AI 本身多厉害，而是她真的会使用 AI。“会用”和“有用”，看似只有一个字的
AI付费化：资本逐利与信息鸿沟的隐忧
5月4日，豆包发布公告，宣布在免费版本基础上，新增包含更多增值服务的付费版本，旨在更好地服务专业用户，满足不同客户群体的个性化需求。此举表面上似乎是由于用户量和使用频率激增，导致算力资源紧张。然而，更深层次地审视，这一举措也悄然揭示了一个核心问题：AI的掌控权究竟归属于谁？豆包的案例仅仅是一个缩影，它警示我们，当AI的使用权被资本市场释放，并被商品化时，它便有可能沦为资本家牟取暴利的工具。现阶段，由于AI的训练需要海量数据，多数AI服务仍以免费形式提供。但随着AI技术的成熟以及市场被少数大型语言模型占据，
AI浪潮下中小银行的生存之道：战略之外的考量
作者 | 王丰辉来源 | 莫道寻常1.大型银行与小型银行在技术投入上的巨大鸿沟，使其如同不同物种。大型银行动辄投入百亿以上，而小型银行则在十亿以下。这决定了它们在人工智能领域将走向不同的道路，这类似于在AI赛道上，是选择做模型还是做应用。模型如同无底洞，而应用则可以聚焦于“小而美”。高层领导希望我作为CIO，能有一个明确、响亮、清晰的AI战略。然而，我特别不想在AI时代谈战略，甚至无法预测半年后的未来。我们行目前的AI战略是“价值优先”，实践中则是“小步快跑，奋力追赶”。不要为产品或平台买单，因为在此迭代
付费门槛：AI认知分化的根源
AI的演进正在构筑一道严峻的认知壁垒：一部分人仍困在2024年的“幻觉段子”中，另一部分人却已在2026年的版本更新里大受震撼。这道裂痕在2026年2月5日被彻底撕开，随着Codex 5.3和Claude Opus 4.6的问世，AI正式由“逻辑玩物”蜕变为“生产动力源”。倘若你仍旧认为AI连“9.11与9.8谁大”都搞不明白，那多半是因为你从未为顶级模型买单，致使你对世界的认知滞留在旧时光。而想要紧跟时代步伐，往往需要付出那笔看似不菲的订阅开支。日课心得：认知便是鸿沟。第一是支付成本（消除误解的唯一途径
满洲里市科协办AI智慧生活科普课 帮老人跨越数字鸿沟
4月29日，满洲里市科学技术协会围绕“银龄跨越数字鸿沟——AI智能生活科普课堂”主题，组织开展科技助老科普讲座，作为“百名专家科普传播行”系列活动的一部分，着力让全市老年朋友更好体验智慧生活带来的便利与乐趣。随着AI技术持续走进日常，但对不少老年人来说，面对不断更新的功能与应用，常会出现“不会用、不敢用、用不好”的困扰。为有效回应这一现实需求，市科协精心安排了此次强调实用、贴近生活的科普交流。在活动现场，科技教师用更通俗的方式和形象演示，向老人们讲解了“豆包”等AI软件的关键功能。从语音交互到生活信息检索
父母沉迷手机，网瘾正掏空他们的晚年幸福
沉迷同城交友、疯狂购买保健品、为免费鸡蛋掏空积蓄、被AI“霸总”忽悠去奔现……当年严防死守、没收手机怕我们上瘾的爸妈，如今却成了手机不离手，被网瘾榨干钱财、损害健康、夺走幸福。 我们常抱怨父母固执、爱管闲事，却往往忽略了背后的原因：为何父母宁愿相信嘘寒问暖的“干儿子”、神药、投其所好的“老伴”，也听不进亲生子女的劝阻？ 我国60岁以上人口超3亿，“银发网民”占比约一半。在老龄化社会遇上数字浪潮之际，年迈父母如何在移动互联网中安享晚年，是我们必须面对的考题。 随着智能手机普及，越来越多老人“触网”。这虽带来
日知录147:AI与鸿沟
注意到一位知名AI企业创始人的职业经历。过往的经历，主要是体力型工作，伴随传统工业领域的背景。按照常理推测，即使他选择创业，很大概率也是涉足消费领域，从事制造或服务行业。难以预料，他竟然成为了，顶尖AI企业的领导者。他所从事的工作，实际上相当普通。无外乎研究如何提升效率，如何把AI技术融入其中。然而，凭借AI工具的加持，那些过去认为无法跨越的，身份标识与能力障碍，被瞬间消除了。当障碍不复存在，AI时代的降临，究竟是让人类之间的差距，全面消弭了？还是，在新的层面上，更为无情地拉大了？【免责声明】本文仅代表作
工业AI产业化的三重门槛：数据、信任与验证——探索破局之道
引言：增长的喧嚣与落地的骨感 2024年，以IoT Analytics的数据为参照，全球工业AI市场不断加速扩张，估值攀升至436亿美元，并预计到2030年将以23%的年复合增长率增长到1539亿美元。再看国内，结合和众汇富的统计，中国工业AI市场同样热度高涨，年增速达到28.6%，预计全年规模将超过1200亿元。 市场数据与产业政策的持续加码，向外界传递出一个清晰信号：工业AI的黄金窗口已经打开。可当目光转向制造业的一线，现实却更像冰与火的对照。相比之下，做一台无人叉车相对容易“跑起来”，但让AI视觉系
AI赋能教育：2035年趋势与挑战，警惕学习鸿沟加剧
2025年，ChatGPT用户量激增，全球教育科技加速融合AI技术。然而，在撒哈拉以南非洲等低收入地区，生成式AI的流量占比极低。当高收入国家教师借助AI节省行政时间、学生享受个性化辅导时，最亟需教育改善的地区却可能被新一轮技术浪潮边缘化。EdTech Hub与加拿大国际发展研究中心（IDRC）联合发布的《2035年人工智能与教育系统：14大趋势与5大未来情景研究报告》，通过对60个信号的扫描和13位专家的深度访谈（其中8位来自中低收入国家），系统性地分析了未来十年AI对教育系统的14项主要趋势，并构建了
AI应用分化：技术未普及，阶层已形成
人工智能并未真正走向全民普及，反而呈现出清晰的阶层分化态势。Epoch AI与Ipsos发布的联合研究揭示了一个值得玩味的现象：Claude的用户中，高收入家庭占比高达近八成；而Meta AI则在低收入群体中渗透率最高。但核心问题并非“谁在使用”，而在于“如何使用”。数据显示，34%的用户仅尝试一次便弃用，仅有6%的人将AI作为高频工具处理复杂任务。这种差异逐渐演化为三个层次：有人用AI闲聊消遣，有人用它提升效率，有人已将其深度融入工作流。技术本无高下之分，真正的差异体现在使用方式上。未来十年，这种“AI
智能时代来临，我们准备好了吗？
智能时代（亦称AI时代）是在信息时代基础上，以人工智能技术为引擎、以数据资源为核心生产要素，引领生产生活及社会治理全方位智慧化变革的新纪元，当前我们正处通用人工智能（AGI）的萌芽期，AI由"对话助手"向拥有自主决策与行动能力的智能体升级，并将进一步拓展至实体领域，达成多智能体协作。其关键影响力主要呈现在以下维度： 1. 产业与经济层面：AI正重塑生产要素构成，数据、算法与算力跃升为与劳动力、资本并重的新型生产要素，显著拔高全产业效能，孕育智能体经济、AI原生岗位（如AI调教师、算法伦理顾问）等新模式，亦
无法背负的抉择：AI为何无法真正承担责任
【负主体性之责任鸿沟·第一篇】你是否思考过这样一个问题——当一辆无人驾驶车辆造成交通事故时，究竟该由谁来担责？是车辆制造厂商？是编写程序的程序员？是购买车辆的消费者？抑或是——车内那个智能系统？这个问题表面上似乎很简单，对吧？找一个负责人就行了。但当你试图认真回答时，你会发现——似乎各方都有一定道理，但似乎又都不完全合理。车辆制造厂商说："我们仅提供工具，是AI自主做出的决定。"编写程序员表示："我怎能预见所有情况？代码有几百万行之多。"车主则辩解："我又不是驾驶员
DeepSeek多模态论文连夜撤回，核心技术究竟是什么？
点击下载新浪财经APP，获取全球实时汇率行情 选择在假期前夕推出重磅技术论文，‘DeepSeek风格依旧’。 DeepSeek如今实现了‘视觉感知’。此前，他们悄然启动了多模态功能的灰度测试。部分用户在首页看到新增的‘识图模式’。上传图片后，模型能像人类一样解读视觉内容。 4月29日，多模态团队负责人陈小康发文表示：‘现在，我们能看到你了。’这是DeepSeek聊天产品首次集成多模态功能。 紧接着在4月30日，他们发布了题为《Thinking with Visaul Primitives》（《用视觉原语思
智能时代区域教师培训面临的深层挑战
在人工智能赋能教育的过程中，不仅带来了机遇，还可能加剧区域教育之间固有的不平衡。因此，区域教师培训正面临来自技术、动力、公平和生态系统等维度的严峻挑战。当前许多关于人工智能的教师培训仅停留在操作方法的教授上，关注工具功能。它们很少结合本区域的具体学科和教学情境来深度解释技术融合的底层逻辑，也缺乏对个性化育人路径的引导。许多教师只能照搬统一模板，无法灵活调整，导致人工智能成为课堂装饰而非真正的赋能工具。此外，培训内容缺乏针对性，加剧了同质化，阻碍了形成与特定教学场景相适应的AI融合能力。根本原因可能不在于技