全国《人工智能应用工程师》线上特训营火热招生中
各相关机构：为深入贯彻党中央及国务院关于推动数字经济发展的战略方针，强化数字人才对数字经济的基石作用，积极响应《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024－2026 年）》，全面实施数字技能提升计划，着力培育高素质数字技能人才。现特别开设全国数字技能提升研修班，致力于增强各行业学员在人工智能领域的专业素养与实战能力，从而更有力地助推数字经济腾飞。一招生对象二课程大纲学习成效精通 Python 编程、机器学习、深度学习及计算机视觉等核心技能具备独立构建计算机视觉课程体系及指导项目实战的能力能引导学员
OpenAI迈入实体机器人时代：当AI拥有形体
2026年6月1日，人工智能领域迎来了一场迟到的“官宣”。OpenAI联合创始人Greg Brockman在X平台正式宣布，“OpenAI Robotics”团队正在快速推进，目标直指“打造能在物理世界帮助人类的AI” 。与此同时，Sam Altman也公开喊话，将机器人定位为公司的近期战略重点，并勾勒出一个“人人拥有个人机器人”的宏大蓝图。这不仅是OpenAI自2020年解散原机器人团队后的“王者归来”，更标志着AI竞赛从“虚拟大脑”正式卷向“物理躯体”。在距离超级碗仅剩几个月的关键时刻，OpenAI选
2026年AI训练师培养计划启动 最高可获3120元补贴
关于启动2026年“人工智能训练师人才专业化培训计划”的安排为深入贯彻《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》、《新一代人工智能发展规划》要求，紧跟全国人工智能人才培养战略部署，加强人工智能训练领域专业人才队伍建设，提升AI数据服务与模型训练的专业化、标准化水平，抢抓人工智能产业人才红利风口。现正式启动2026年度「人工智能训练师人才专业化培养计划」，本次计划培育一批复合型AI训练与数据服务人才，填补AI模型训练、数据标注、智能交互优化等岗位缺口，完善全国人工智能训练人才培养体系。有关事项公告如下：（一）
英伟达Vera CPU专为智能体AI而生
采用全新架构设计的Vera，搭载88个定制化奥林匹斯核心，引入空间多线程技术，融合高带宽内存子系统与第二代低功耗LPDDR5X内存（带宽高达1.2 TB/s，能耗降低50%），能够高效满足多租户AI工厂及智能体响应场景的需求。截至目前，阿里云、字节跳动、Meta（META.US）、甲骨文（ORCL.US）云基础设施、CoreWeave（CRWV.US）、Lambda、Nebius、Nscale等已率先采用Vera；戴尔科技（DELL.US）、慧与（HPE.US）、联想、超微、华硕、富士康、技嘉、和硕、广达
电商动态 | 首份 AI 电商人才报告出炉;东盟 AI 跨境大赛火热进行;TikTok 生态再升级
01国内首份 AI 电商人才报告发布02面向东盟“AI+ 跨境电商”创新应用大赛持续推进03中国跨境电商进出口数据公布：B2B 迅猛增长，个人小包出口面临压力04国内首份 AI 电商人才报告于西安揭晓05欧盟退货环节隐性成本需引起足够重视06TikTok 电商生态持续优化升级欢迎关注我们公众号【再生时代电商产业园】点击下方，前往公众号关注我们吧❤
AI 降临，职场终结？
并非仅是忧虑，实则是深深的恐惧。缘由在于，此次技术浪潮与往昔迥异，其速度之快令人咋舌。昨日尚被视为核心竞争力的技艺，今日或许已被 AI 在数秒内搞定；刚上手的软件工具，还未及精通，崭新的 AI 产品便已问世。于是，一种错觉在人们心中滋生：难道未来所有岗位都将消亡？平凡大众是否彻底失去了机遇？诚然，视 AI 为巨大冲击无可厚非，但若将其看作世界末日，则是高估了技术，同时也低估了社会。每当重大技术诞生，类似的焦虑便会随之而来。蒸汽机问世时，有人忧惧工匠失业。电力普及之际，有人担忧传统行业消亡。互联网崛起之时，
AI PC 领域十大高盈利企业盘点
AI PC 的广义概念是指延续原有生产力工具及内容消费载体的功能，在硬件层面融合混合 AI 算力模块，支持本地化运行“个人大模型”并构建专属本地知识库，从而达成自然语言的交互体验。AI PC 产业链各环节剖析上游（核心软硬件）：处理器（CPU/GPU/NPU）、存储介质（DDR5/SSD）、高端 PCB、散热与电源管理、操作系统及端侧大模型中游（整机制造）：ODM 代工服务、品牌整机生产下游（应用生态）：AI 办公与创作软件、行业定制化方案、运维支持服务AI PC 产业链企业盈利表现对企业盈利能力的探讨，
AI 成本牌局初现
一句话摘要：AI 赛道的较量正从“谁先展示能力”，转变为“谁能承受算力、信任、定价及用户边界的长期开销”。纵观今日数条动态，脉络清晰可见：AI 已不再仅是发布会上的功能迭代，它正深入电力、数据中心、开发者账单、内容平台及个人设备。对从业者而言，后续关注点不再是单一能力，而是成本架构、风险管控与真实应用落地。事件起因：TechCrunch 披露，GitHub Copilot 新推出的基于 Token 的计费模式引发开发者质疑。争议焦点不单是价格高低，更在于原本熟悉的订阅预期被调整为更贴近“按量付费”的模式。
云上对话：重塑认知，探寻 AI 新蓝海
2020 年科技界的重磅盛会——中关村论坛已圆满收官。全球顶尖科学家、知名跨国集团、行业翘楚及初创企业代表齐聚中关村，紧扣“合作创新、共迎挑战”主题展开思想交锋与深度研讨。议题涵盖全球疫情下的民生改善、中俄创新协作、生命健康、人工智能、创意城市、科技园区、创新生态、青年创业、科技金融、知识产权等诸多领域。诺贝尔化学奖得主格雷戈里·温特、菲尔兹奖得主埃菲·杰曼诺夫、诺贝尔生理学或医学奖得主兰迪·谢克曼等诺奖级学者，“共和国勋章”获得者钟南山院士，“人民英雄”国家荣誉称号获得者陈薇院士……众多科技巨擘在会上分
CSIG-VIS 国际盛会：AI、可视化与图形学的深度交汇
CSIG-VIS 全球学术峰会人工智能、可视技术与图形科学的跨界交融The Convergence of AI, Visualization, and Graphics旨在推动尖端技术革新与跨学科理念的落地实践，中国图像图形学学会可视化与可视分析专委会携手香港科技大学（广州）计算媒体与艺术学域（CMA），定于 2026 年 6 月 5 日共同主办“人工智能、可视化与图形学的融合（The Convergence of AI, Visualization, and Graphics）”国际论坛。本次盛会聚焦多
谁在教导 AI？揭秘数据标注员的幕后人生
常把 AI 比作“学生”，那么谁是它的“导师”？答案就是——数据标注员。这是一群你可能闻所未闻的群体，但他们每日的工作，正左右着 AI 的学习速度与质量。今天就来聊聊这个幕后行业的故事。📅 发布时间：2026 年 6 月 1 日⏱️ 阅读时长：约 4 分钟🏷️ 文章分类：#AI 科普 #原理揭秘何为数据标注？打个比方：你教婴儿辨认“猫”，会指着图片说“这是猫”。AI 亦是如此，但它需要成千上万张标好“这是猫”“这不是猫”的图片才能学会。这个“标记”的过程，便称为数据标注。若缺乏标注数据，AI 便如一位没有
脑智健乐青年学校|AI开放麦 Vol.2：告别Debug苦海，AI Agent带你进入“心流工作”模式
脑智健乐青年学校AI 开放麦 第二期AI放麦开别让繁琐的代码、表格整理、报告撰写以及机械操作，拖慢你科研与工作的步伐！脑智健乐青年学校｜AI 开放麦 Vol.2 火热来袭！借助 Claude Code / Reasonix + DeepSeek，带你重塑从创意到落地的全流程工作流。本次分享将以神经科学场景为切入点，拓展至通用办公与知识工作，阐述如何利用 AI Agent 将“我要做什么”转化为可执行的代码、分析流程、文档及自动化任务。我们将重点演示 Claude Code 与 Reasonix + Dee
AI工具实战指南：从豆包对话到Claude编程——2小时掌握智能应用
你真的在用AI吗？从豆包聊天到Claude写代码——2小时升级你的AI工具箱当前，人工智能正从单点技术向产业深度融合阶段演进，大模型、生成式AI、智能体等新技术范式不断涌现，深刻改变着各行各业的发展轨迹。在此背景下，本次活动搭建高端交流平台，共同探讨AI技术前沿趋势、产业落地挑战与未来发展方向，推动构建健康可持续的人工智能产业生态。为强化企业AI应用规范，普及前沿人工智能实用技能，助力企业数字化转型升级，2026年5月29日15点整，由小店区政协委员会主办、国创数联（山西）科技有限公司承办的AI主题讲座，
OpenAI正式进军机器人领域:不止于AI大脑,还要打造实体
6月1日凌晨,OpenAI掌门人Sam Altman在社交媒体上宣布:OpenAI Robotics正式启航。这家凭借大语言模型叱咤风云的软件巨头,终于决定摘下「专注AI大脑」的头衔,亲自下场打造机器人的躯体。据相关报道,Altman开出的条件相当诱人:部分岗位的基础年薪在21万至31万美元之间,外加股权激励,目标直指全栈硬件、运营、系统与机器学习领域的顶尖人才。值得关注的是,此前有媒体披露,OpenAI正计划向SEC秘密递交IPO草案,最快将于今年9月上市,估值目标超过1万亿美元。虽然Altman在全员
别问AI是否会替代你，问问善用AI的同事是否会超越你
AI数智化能力提升武汉站李檀一开场便直截了当，他说：“如果现在你的岗位还不需要使用AI，不是因为你不可替代，而是你的行业即将被淘汰。”台下瞬间安静了几秒，随后大家开始埋头做笔记。接下来的三个小时里，他没有讲高深的理论，而是直接上手操作。01培训时间上午9:00至下午5:0002培训地点武汉03培训主题《AI数智化能力提升》01｜五分钟破局第一个案例来自现场提问。一位来自传统制造企业的学员说：“公司数据分散在ERP和Excel中，彼此不互通，每次出报表都要三个人花一周时间。”李檀没有推荐上云——因为成本太高