假如智能AI突然罢工,当代人会陷入混乱吗?
不知各位是否有这样的切身体会，平日里早已将大小事务托付给智能AI，从日常起居、兴趣交流、专业咨询，到谈天说地、整理思路，只需轻点屏幕便能获得条理分明、合乎心意的回复，早已视AI为生活中不可或缺的隐形伙伴。前些日子，我正常与AI探讨各类话题，从魔方界动态、各地区牌类氛围，到桥牌实战技巧、线下社交人脉，你来我往斗智斗勇，原本聊得酣畅淋漓，可页面突然跳出冷冰冰的提示：暂时无法使用，请稍后重试。起初我以为是短暂故障，刷新页面、切换应用、检测网络，发现手机看视频、刷资讯、聊微信统统正常，唯独日常依赖的AI功能彻底瘫
AI 进课堂后的四大挑战
欢迎关注【万金说。数智教育】！这里专注数智教育融合、高中思政教研、课题研究、教学随笔，持续分享一线教学实战经验、公文模板、课件干货与成长思考。愿以数智为帆，同走教研育人之路。作者：金平县第一中学生物组李香美人工智能（AI）的问世为教学带来了诸多便利，诸如课本中许多抽象难懂的知识，借助 AI 辅助可变得生动具体、通俗易懂。然而，鉴于当前尚处于探索 AI 赋能的起步阶段，在目睹其为教学带来红利的同时，也显现出不少问题。1. 教师驾驭 AI 教学的能力欠缺在 AI 赋能出现之前，教师们大多沿用传统模式授课，导致
AI开发新范式：规范驱动开发（SDD）实践
质量管理 | 质量判定解释与让步管理系统（简易演示）项目链接：https://github.com/broccolidumpling0826-ship-it/ai-quality-control本项目全流程开发均贯彻“规范驱动开发”理念（SDD），借助 GitHub 开源的 spec-kit 工具对全生命周期进行标准化管控（涵盖需求分析、架构设计、编码实现及测试验收）依据具体业务需求与场景，灵活选用不同的 AI 智能体：同时，项目各阶段的阶段性成果均被归档保存，此举既避免了 AI 智能体因上下文溢出而丢失
药监局发布AI监管新规，详解实施意见
为深入落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》及《国务院办公厅关于全面深化药品医疗器械监管改革促进医药产业高质量发展的意见》，抓住人工智能发展的战略机遇，推动人工智能与药品监管深度融合，国家药监局发布了《国家药监局关于“人工智能+药品监管”的实施意见》（简称《意见》），现对相关内容进行解读。一、 《意见》的起草背景国家药监局高度重视信息化建设，明确提出“以信息化引领药品监管现代化”，将智慧监管作为提质增效的重点任务强力推进。“十四五”期间，各级监管部门按照“统一规划、一体化建设、全网监管”的思路
重磅！OpenAI创始团队成员Karpathy或转投Anthropic
Karpathy的职业生涯堪称辉煌。公开资料显示，Karpathy于2015年在斯坦福大学获得计算机科学博士学位，师从ImageNet缔造者李飞飞教授。Karpathy是OpenAI的创始团队成员，在OpenAI任职期间，致力于深度学习与计算机视觉领域的研究。2017年被Elon Musk（埃隆·马斯克）招揽至特斯拉，担任AI总监，主导了特斯拉全自动驾驶（FSD）及自动驾驶（Autopilot）系统的研发，该系统最终成为全球部署范围最广的神经网络自动驾驶解决方案。2023年他曾短暂重返OpenAI，并于2
人工智能重塑高教：堪比大学诞生的变革
李星CERNET网络中心副主任、清华大学教授“人工智能对高等教育的冲击，在我眼中，其分量等同于十二世纪现代大学在欧洲的问世，是一场从无到有的根本性重塑。”谈及此话题，清华大学李星教授如是说。“未来，人类终将学会与人工智能共存。”他提出，教育的核心在于赋予人学习能力、解决问题的本领以及适应社会规范的素养，而在人工智能时代，高等教育仍需坚守这些本质，以不变应万变。01人工智能的应用思路将发生转变02教育与科研迈入一个全新时代03大智慧与小聪明的融合
智能融合Web4.0：开启数字未来新篇章
智能融合Web4.0：开启数字未来新篇章CCA港信顾问·军师赛诸葛AI Strategist · Sài Zhū Gé元啡大叔 · MetaQahWa Gao—— 战略洞察者（CCA - 执先机 Master The Edge营销团队）智能融合Web4.0：开启数字未来新篇章当AI大模型的智慧浪潮与Web4.0的价值重构相遇，一场颠覆传统互联网底层逻辑、重新定义数字文明格局的变革，正在从概念走向现实应用。从Web1.0的单向信息传播，到Web2.0的社交互动，再到Web3.0的权属确认，互联网的每一次革新
马德里筹建首座区域AI主权云加速智能升级
据TeleMadrid报道（编译 ZZ），马德里自治区政府近期披露，将打造西班牙各自治区中首个“AI主权云”平台，并设立人工智能与尖端技术卓越中心，旨在促进人工智能在公共服务、学术研究及商业领域的落地应用。马德里数字化事务顾问Miguel López-Valverde在公开场合指出，该中心日后将汇聚AI专家、技术资源及科研团队，核心聚焦于生成式人工智能、智能自动化以及数据处理系统的研发。按规划，该中心将落户于Digitaliza Madrid创新中心，负责统筹包括量子计算在内的关键技术资源，并向高等院校、
苹果借 AI 之力升级无障碍体验，多项新功能年内登场
IT 之家 5 月 19 日讯，苹果今日揭晓了一系列基于 Apple Intelligence 的无障碍特性升级，旨在增强旁白、放大器、语音控制及无障碍阅读器的实用性，并引入实时字幕生成以及通过苹果 Vision Pro 操控电动轮椅等创新功能。据 IT 之家获悉，预计于今年下半年推出的这些新特性，核心驱动力均源自 Apple Intelligence：1. 旁白图像识别增强依托 Apple Intelligence，系统能为照片、电子账单及个人证件等各类图片生成更为细致的文字描述。用户只需按下 iPho
告别肉眼比价：AI 驱动采购成本分析迈向数据智能时代
从事采购工作的人都清楚，合同比价是一项极为繁琐的‘体力活’。首要难题：文件格式五花八门。供应商A提供的是PDF合同，供应商B发来Excel报价单，供应商C则直接将报价写在邮件正文中。你需要人工将这些信息逐一提取并整合到同一张表格中，稍有不慎便可能产生复制粘贴的失误。次级难题：隐蔽成本难以察觉。部分供应商报价偏低，但付款条款为‘货到60天’；另一家报价略高，却承诺‘货到30天’并享有2%的早付优惠。运费由谁承担？税费如何计算？若不细致拆解这些隐藏成本，比价结果将‘失之毫厘，谬以千里’。第三重障碍：版本管理混
慢科技理念引领教育新潮流：人工智能应更具人文关怀
5月19日至21日，萨拉戈萨大学教育学院正举行一场引人注目的国际教育研讨会。来自西班牙、意大利、土耳其、希腊和立陶宛等多国的高等教育及基础教育工作者汇聚于此，共同探讨一个影响全球教育格局的关键问题：人工智能如何合理融入教学环境。本次大会由欧盟Erasmus Plus KA2项目“STIAEM：Slow Tech Innovation: AI, Ethics, and New Teaching Methods”所推动。有别于当前追求“更快更智能”的技术趋势，该项目提出了一个富有启发性的新概念——“Slow
用AI与OPC开启个人创业之路
在副业尚未稳定盈利前就全职投入，是我见过最糟糕的决定，通常三个月后只能焦虑地重返职场。先来点现实的。现在到处都是「AI副业月入十万」「一个人用AI开公司」的宣传，看得我直反胃。我见过太多人买了ChatGPT Plus、囤积课程，结果连电费都没赚回来。所以这篇文章不讲鸡汤。如果你指望看一篇就能躺赚，那还是别想了，看了也白看。哪些方向真的可行？AI内容代运营 但这工作极其辛苦。2024年随便发发就火的时代早过了，现在不会用AI一天写10篇稿子，根本活不下去。谁适合？别信那些说人人都能做的博主。你得真懂点东西—
深度解析：AI液冷龙头鼎通科技的投资逻辑
本文依据查理·芒格的价值评估框架进行剖析，如有不同见解欢迎交流。鼎通科技堪称AI液冷赛道的领军者，随着AI算力浪潮的兴起，液冷产业已步入盈利通道。鼎通凭借硬实力验证了自身价值，不仅顺利通过英伟达GB300认证，更与安费诺达成排他性合作。全球七成的AI服务器代工厂均选用其产品。此外，它是国内唯一具备1.4kW级液冷模组制造能力的企业，微通道精度达0.08毫米，即便面对1800至2000W的高功耗GPU，也能有效控温。其业绩已实质性落地，订单清晰，产能扩张迅速，在估值合理且毛利可观的情况下，稳坐AI液冷龙头宝
谷歌 I/O 亮剑：Gemini 月活破 9 亿，AI 搜索触达 25 亿
新浪科技讯，随着谷歌 I/O 大会拉开帷幕，谷歌掌门人桑达尔·皮查伊向全球开发者展示了谷歌在人工智能时代的卓越表现。 皮查伊透露，其核心 AI 应用 Gemini 的月活用户在过去一年激增，从 2025 年 5 月的 4 亿跃升至 2026 年 4 月的 9 亿。此外，AI 与搜索的深度融合也成果斐然：“AI 模式”月活突破 10 亿，“AI 概述”更是覆盖了全球超过 25 亿用户。 这一庞大的用户基础进一步确立了谷歌不可撼动的生态地位。皮查伊表示，目前谷歌拥有 5 个月活超 30 亿的超级产品（涵盖 G
AI应用层的机遇与挑战
近期研读Sequoia AI Ascent资料，其中几个图表颇具启发性：关键洞察并非AI再次取得进展，而是工作生产的本质正在被重新定义！传统软件企业主要提供工具产品。客户购买使用权限，员工借助软件提升工作效率。然而AI agent时代到来后，这种商业模式显得力不从心。企业采购的不再是单纯工具，而是一项可交付、可验收、可计价的具体工作成果。AI带来的变革并非让软件更智能，而是将部分人力劳动转化为可调用的计算资源。这也解释了Sequoia在AI Ascent报告中为何反复强调application layer