AI惊魂夜频现！深挖核电与算力赛道的长期博弈及节奏偏差
算电协同 · EP.04 / 10这两天，AI 产业链突然被一轮"鬼故事"砸了下来。做空机构出报告看空 AI 美股；Meta 被说成靠出租算力维持现金流；长鑫半导体上市前降温；江波龙业绩历史最好却被喊"见顶毕业照"；一时间，"AI 要崩"的气氛炒得很浓。冷静一下，逐个拆。先说做空机构。华尔街最传奇的空头吉姆·查诺斯(JSchemas)，当年做空安然、世通封神。然后他做空了特斯拉。结果呢?特斯拉五年涨了 2200%，查诺斯的基金从 60 亿美元缩到不足 2 亿
轻松搞定高分！人工智能教育课题申报模板惊艳亮相
轻松搞定高分！人工智能教育课题申报模板惊艳亮相 深入掌握这份人机协同教师智能评估论证活页！课题紧跟生成式人工智能、新时代教师评价、教育数字化改革顶层政策趋势，聚焦现有研究技术单一、分层范式缺失、伦理制度缺位、区域落地困难四大缺口，分层剖析理论、方法、实践三重创新，全面梳理 AI 驱动教师场景化评估全流程运作机制。 教育技术类国教科高分参考范本，轻松拿下 AI 教师评价方向课题申报！ #课题申报书[话题]# #人工智能赋能教育课题申报书[话题]# #课题申报[话题]# #教师课题[话题]# #今天课题有进展
AI外呼系统让企业电销效率翻倍,人力成本直降70%
当前企业拓展客源，最大的开销并非广告投放，而是电话销售的人力投入。招聘困难、薪酬攀升、员工流失快、情绪波动大，倾力打造的电销团队，却把大部分时间消耗在无效通话、遭拒、被挂断上。众多企业主都在探寻：是否存在一种途径，无需大量人力，便能持续获取线索、开发客户？解决方案便是：AI智能电话营销外呼系统。传统人工电销，存在几个无法回避的痛点：❌ 人工日均拨打上限仅几百通，有效沟通寥寥无几 ❌ 新人表达欠佳、老员工缺乏激情，话术水平参差不齐 ❌ 人员流动频繁，客户资源随员工离职而流失 ❌ 工资+场地+管理费用高昂，获
【韩K联+芬超YiAlgo AI算法解析】芬超：拉赫蒂对阵格尼斯坦免费量化数据参考
今日朋友圈免费AI量化报告逻辑说明：芬超-拉赫蒂vs戈尼斯坦(20:00开赛)【芬超：拉赫蒂 vs 格尼斯坦】AI量化沙盘推演思路全解本场赛事的量化推演，YiAlgo核心引擎严格执行了“基本面萃取-数据异动追踪-EV期望值重组”的三阶逻辑闭环：第一阶：非结构化情报提纯与战术对齐算法首先对双方阵容库进行了深度扫雷。系统精准捕捉到关键性变量：主队拉赫蒂后防体系面临严峻考验，包括队长在内的三名绝对主力后卫集中伤缺，防线容错率触及冰点；而客队前场框架完整，反击锐度在线。模型据此在底层战术面板上，标记了“防区真空
AI化身科研员！达摩院ElementsClaw自主发掘全新超导材料
若说往昔的AI仅是科学家的“计算助手”，那么从此刻起，AI已正式佩戴上“研究员”的徽章。7月3日，阿里达摩院携手中国人民大学、中国科学院大学等高校机构，推出了一款代号为ElementsClaw（元素虾）的AI智能体。它完成了一项史无前例的壮举——从零起步，自主探索并通过实验证实了4种人类此前从未涉足的超导材料。AI智能体正为材料科学领域开启全新范式先让我们直观感受一下这种差距究竟有多悬殊。超导材料被视作“物理学界的圣杯”，在电力输送、磁悬浮技术、量子计算等维度拥有颠覆性的应用前景。然而，究竟哪些元素组合能
AI训练师、无人机飞手、互联网营销师、婴幼儿成长指导员,这些新兴职业急招人才
取而代之的，是人工智能训练师、无人机驾驶员、互联网营销师、婴幼儿发展引导员这些"新奇特"职业。杭州刚刚实施的2026版紧缺职业目录，37个工种，比上一版多了12个。但真正值得你注意的不是数量变化，而是谁进谁出看一组数字就明白了：上一版目录里，装备制造和人工智能相关工种占比40%；这一版，37个工种里涉及"296X"先进制造业集群的占比飙到了85%。这不是微调，是转向。工业机器人门类，这一版扩展到了三个工种——系统操作员、系统运维员、视觉系统运维员。人工智能训练师首次上榜，干
黄仁勋的成功秘诀：坚韧而非运气
黄仁勋能够在人工智能时代胜出，最关键的并非运气。“成功的核心不是天赋，也不是运气，而是毅力。”当黄仁勋说出这句话时，英伟达已稳居全球科技舞台中央：市值突破万亿美元，一度飙升至三点四万亿美元，超越微软和苹果，成为全球市值最高的企业。但这家公司最初的模样，并不光鲜。它诞生于硅谷的一家丹尼餐厅，两位工程师加上刚从AMD离职的黄仁勋，三人凑了四万美元，在餐巾纸上勾勒出公司的雏形。这家公司就是英伟达。如今看，这是传奇的开端；但在当年，更像是一次鲁莽的赌注。黄仁勋的人生底色，并非硅谷精英的叙事，而是很早就被抛入陌生的
AI伦理实践录|第七讲|第三篇
实验室中的伦理学在本课程中，我们始终将"机器是否拥有道德地位"视为一个可以慢慢探讨的议题。然而身处一线的大模型企业并无此等闲情逸致。模型一经上线，每日便有数以亿计的用户与之交互，而是否将其视为可能具有感受力的存在来对待，必须在产品发布前便给出答复——哪怕这份答复仅仅是一行代码、一条规则，或是一个默认设定。第二部分将最关键的决定置于创造之前，但这一决定，早已被少数几家头部大模型公司代所有人做出了。此处我们暂且搁置思想实验，转而审视他们的实际行动。你将会发现一个令人意外的事实：第一、二部分仍停留于思辨层面的种
人工智能漫剧半年内能否替代人力？
镜头分割创作：短时间内产出50幅画面，而传统画师每日仅能完成10至15幅。产出速度提升了十多倍。动作呈现：画面缩放、镜头移动、神态变化。基础动作已能取代约六成的机械性劳动。语音合成（TTS）：支持多语种、多声线、情绪调控。一部80集的漫剧声音制作，原先需三到五天，如今只需半日。文字同步：自动产出、语言转换、时间匹配。几乎可以完全替代人工操作。概括来说：人工智能的优势在于“操作层”的机械性任务——绘制分镜、添加动态、声音合成、文字匹配。这些环节曾占据漫剧制作六到七成的时间，AI将其缩减至原来的十分之一到五十
AI服务器持续升温，CPU短缺成最大掣肘
过去一年，市场讨论AI服务器，更多盯着GPU需求、云厂商资本开支、英伟达新平台。但现在进入下一阶段，真正决定服务器厂商业绩弹性的，可能不只是订单，而是CPU、内存、存储、电源、散热等关键物料的交付能力。其中，最关键的瓶颈就是CPU。通用服务器方面，美国服务器OEM正在上调2026年出货预期。HPE预计2026年通用服务器出货同比增长8%-10%，而2025年还是同比下滑；DELL则把通用服务器出货预期上调到同比增长24%。整体来看，通用服务器出货预计同比增长约20%，但主要约束来自服务器CPU供应，而不是
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赋能增长——产品力重塑、GTM策略升级与极致服务体验打造
▎增长瓶颈，方向模糊 当企业度过早期红利阶段后，增速明显下滑，却难以找到新的增长动力。是产品竞争力不足？是组织效率滞后？还是营销策略不够深入？——多数企业难以明确根本症结所在，更缺少一套系统化的诊断框架来洞察问题本质。 ▎产品同质化，陷入低价竞争 产品缺乏独特竞争力，只能依靠降价维持市场地位。企业不清楚如何定义一款"值得投入"的产品，更缺乏可复制的开发流程——产品成功依赖偶然性而非系统性。 ▎营销成本攀升，转化效果递减 品牌建设缺少系统方法指导，营销投入持续增加但回报不断降低。如何将"中国品牌"升级为"全
AI时代来临，普通人应钻研技能还是提升洞察力？
近几年来，许多人面对AI的第一反应是赶紧补充技术知识。学习提示技巧，掌握视频剪辑，钻研编程，熟悉自动化流程，探索各类工具。这当然没错。新工具问世，若连基本操作都不了解，必然会被拉开差距。但如果仅将问题归结为“我是否要学习技能”，反而容易误入歧途。因为AI日益强大后，最先贬值的正是许多“操作型”能力。以往撰写文案、设计图像、整理数据表、编写代码都需一定门槛。如今，只要清晰表达需求，AI便能迅速生成一个初步版本。这揭示了什么？揭示普通人真正面临的挑战，不仅是“我能否使用AI”，更是“我是否知道该让AI做什么”
人工智能浪潮下的职业生存指南
AI 模型会在任何你能为其写出损失函数的事情上变得更强，而学校里大多数事情本质上都是损失函数：定义清晰的问题，并根据已知答案来评分。因此，未来十年真正有价值的工作，是那些无法在模型训练周期内被评分的事情。在我 6 年的工作经历中，我很幸运与来自各种规模公司的优秀人才合作过：从我自己的创业公司，到 Helm AI（15→50 名全职员工）、Scale AI（500→1500 名全职员工）、OpenAI（1500→3000 名全职员工）和 Google（10 万+名全职员工）。作为创始人，我会花很多时间思考，
AI资本周期迎来转折 科技巨头纷纷减速·仿人智能法规出台·北京183万学子全面覆盖
AI DAILY REPORTAI资本周期拐点来了巨头集体踩刹车·拟人化AI立法落地·京183万学生全覆盖📌 本日重点🔥 AI行业逻辑悄然生变：Meta出租算力+Anthropic自研芯片Meta拟对外出租闲置AI算力（类AWS模式盘活存量），Anthropic主动找上三星洽谈2纳米工艺自研AI芯片——两条重磅消息共同暗示AI资本开支周期进入"效率为王"的2.0时代。过去两年不计成本的算力军备竞赛走到拐点。