济南第105期数据沙龙与AI校企对接会圆满落幕
NEWS济南第105期数据沙龙与AI校企对接会圆满落幕济南市大数据协会会议报道4月26日，在济南市人工智能产业发展办公室的指导下，由济南市大数据协会主办、其AI服务中心具体承办的第105期数据有约沙龙暨人工智能校企合作对接会，于济南市中小企业服务中心顺利举行。科研院校方面，空天信息大学(筹)副校长张化祥与山东师范大学计算机与人工智能学院书记钟秀芳率领重点实验室教授团队共11人出席；政府及协会代表包括济南市人工智能产业发展办公室综合组组长张延国、济南市大数据协会执行会长兼秘书长臧丽娟等4人，多家企业代表也参
AI日报：企业开发者破百万，三大巨头冲刺上市，产业竞争升级
📋 今日推送概览AI大模型：MiniMax年化收入翻番企业开发者破百万、Meta推AI聊天机器人订阅、OpenAI加速商业化具身智能：天津经开区产业规模近130亿、日本30家龙头拟投软银AI合资公司产业生态：SpaceX OpenAI Anthropic三大AI巨头冲刺IPO、Cognition完成超10亿美元融资🔥【头条】AI大模型：商业化加速兑现，订阅制与广告双轮驱动MiniMax公布最新业务指标，公司服务的全球企业和开发者客户数已超百万，较半年前增长5倍，全球用户规模约3亿。过去两个月，公司年化经常
AI认知 005：揭秘模型能力是如何被“训练”出来的
AI 认知导图005🗺️在上一篇中，我们探讨了“模型架构”。架构决定了信息在模型内部的流动，而参数则决定了这些流动中的具体权重与关联。然而，文章结尾留出了一个疑问：架构搭建完毕，参数也已填入，模型为何能展现出实际能力？刚开始时，即便架构复杂，初始参数也缺乏实际意义。模型并不会天生就知道“苹果”在什么语境下指代水果，何时指代公司，也不会自动掌握总结文章、回答问题或编写代码的技能。那么，这些能力源自何处？答案便是：训练。训练的核心任务在于：如何将一组初始参数，优化为能够胜任特定任务的参数组合。许多人对“训练”
讯飞首款AI眼镜亮相，4299元开启预售
5月28日，科大讯飞在澳门BEYOND Expo 2026大会上正式发布讯飞AI眼镜，定位为“眼前的超级AI助手”，将大模型能力深度整合至日常佩戴场景。新品定价4299元，已于3月4日启动预约，早鸟用户可获299元购镜抵扣优惠，6月15日正式开启预售。讯飞AI眼镜沿用经典眼镜造型，整机重量仅40克。产品依据万组头模数据优化佩戴结构，通过SGS舒适度专业认证，确保各类脸型与头型用户均能获得舒适贴合的佩戴体验。镜片选用全贴合树脂材质，即使意外跌落也不易碎裂。作为核心亮点，该眼镜搭载讯飞端到端语音同传大模型，支
新能源时代的储能革命：三大物理储能技术赛道解析
有句老话讲，AI高速发展离不开电力支撑，而电力的稳定供应则依赖于能源保障。接下来，让我们深入了解我国能源产业链的发展格局。先来回顾一下前期分享的基础能源和电力能源相关内容：基础能源：基础能源之煤炭产业：AI发展依赖电力，电力发展依赖能源基础能源之石油产业：AI发展依赖电力，电力发展依赖能源AI发展依赖电力，电力发展依赖能源：基础能源之天然气产业电力能源：AI发展依赖电力，电力发展依赖能源：电力能源之发电端AI发展依赖电力，电力发展依赖能源：电力能源之电网端AI发展依赖电力，电力发展依赖能源：电力能源之电力
AI 赋能能源：具身智能开启工程新篇章
3月24日，由中国电建携手成都人形机器人创新中心共同打造的“央地共建具身智能工程机器人创新中心”于成都市锦江区正式揭牌。同日，市场化运营实体——智成睿锦机器人科技（成都）有限公司宣告成立，并正式启动了中国首个具身智能工程机器人行业标准的编制工作。该中心充分依托中国电建在重大工程项目中的场景优势，重点围绕高原高寒、高陡边坡及地下隧洞等复杂环境，致力于具身智能工程机器人及其核心零部件的研发。通过构建“技术研发—场景验证—成果落地”的全链条创新生态，联合成立了国内首个由中央企业与地方国企组成的具身智能产业联盟。
AI财务证书对比：管理会计师与财务管理师的区别
2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），要求“完善符合人工智能人才职业属性和岗位特点的多元化评价体系”。工信部人才交流中心迅速响应，推出了集“政策解读-培训学习-能力评价-人才服务”于一体的“数字化人才在线服务”，首批将AI财务管理师、AI管理会计师等二十余个岗位纳入IITC工信人才岗位能力评价项目。面对这两张工信部人才交流中心颁发的AI财务证书，很多财务人都在问：它们到底有什么区别？我该选哪一个？两个都考有必要吗？今天一篇帮你全部讲清楚。为自己争取一
杨校长：电动车门店无AI不开店，客流成交双增长
真正的威胁不是AI本身，而是比你更会利用它的竞争对手。大家好，我是杨校长，一位拥有二十余年电动车线下终端经验的转型导师及AI赋能专家，亲历了行业从价格混战、流量枯竭，一步步迈向AI精细化运营的全新阶段。如今许多传统老板仍固守旧法，仅凭体力、口才或运气经营，殊不知行业风向已变：未来的电动车门店，没有AI寸步难行，没有服务寸步难行。许多老板误以为AI是高大上的科技，与自家小店无关，没必要投入。这其实是个巨大的误解。AI旨在辅助而非取代，帮普通人弥补短板，用低成本实现流量、转化和复购的全面爆发。在利润日益微薄的
猪场智能记录专家
“AI 识别不了这个病。”“点数不太准。”“光线暗一点就识别错了。”内测这段时间，类似的反馈收到了一大堆。说实话，我也纠结过。但后来我想明白一件事——问题不在 AI 不够聪明，在方向搞反了。猪场那点事，哪个饲养员看不出猪是不是有问题？哪个配种员看不出母猪有没有发情？哪个场长看不出这栏猪长得好不好？看得出来的。天天待在场里的人，比 AI 懂。真正的痛不是“认不出来”，是认出来了，但记不住。一栋舍几百头猪，一圈走下来，你记了几头？一天几十张照片发到群里，场长看完了吗？上周三那头发烧的猪，这周好了没有，翻聊天记
AI的隐性缺陷：超级智能为何难解象棋残局？
设想这样一个情景：你让当今最顶尖的AI——那些能写小说、编程序、解数学题的"超级大脑"——制作一个简单的网页：就是一个能练习国际象棋"一步杀"的小工具。结果令人意外。这些AI能洋洋洒洒写出几百行完美的HTML、CSS和JavaScript代码，画出一个精美的棋盘，棋子还能用鼠标拖来拖去。但当你真的想用它练棋时，却发现AI摆出的棋局本身就是错的——黑方的王已经被将军了，这根本不是一个合法的残局。更离奇的是，AI明明已经在代码里调用了象棋规则库，却像完全忘记了这个库的存在，宁愿
AI 生成内容：这是何种生物？
这是什么动物 作者提示：内容由 AI 生成 湖南 , 5 月 15 日 17:12 , 已修改这是什么动物喜欢作者其它金额¥最低赞赏 ¥0 确定喜欢作者其它金额¥最低赞赏 ¥0 确定喜欢作者其它金额¥最低赞赏 ¥0 确定其它金额¥最低赞赏 ¥0 确定其它金额其它金额其它金额¥最低赞赏 ¥0 确定¥最低赞赏 ¥0确定作者提示：内容由 AI 生成作者提示：内容由 AI 生成作者提示：内容由 AI 生成作者提示：内容由 AI 生成湖南 , 5 月 15 日 17:12 , 已修改湖南 , 5 月 15 日 17
虚拟歌手与AI歌手：两者并非同一概念
随着时代进步与科技迅猛发展，各类新事物层出不穷。仅从音乐演唱领域来看，如今已形成了真人演唱、虚拟歌手演唱以及AI歌手演唱三种主要形式。真人演唱不难理解，指的是传统的人类歌手进行表演。那么究竟什么是虚拟歌手？虚拟歌手与AI歌手是否为同一事物？虽然虚拟歌手和AI歌手都属于非人类歌手范畴，但在业界及粉丝群体的认知中，二者存在显著差异。虚拟歌手早在多年前就已诞生，在中国被称为歌姬，它运用AI与克隆技术，以真实歌手录制的语音数据库为基础，通过参数调整实现声音合成；歌姬本身无法自主演唱，需要使用者通过宿主软件输入音符
数字时代的个人表达
давно就有写这个主题的想法。从chatgpt的出现，到deepseek的火爆，再到如今大模型在各个领域的蓬勃发展，我始终有种时空飞逝的感觉，这个世界变化太快，一个新概念才刚出现还没完全理解，新的事物就接踵而至。在这样的冲击下人们容易产生自我质疑，不确定性被无限放大，人在投入与产出的算计中出现了偏差。在迟疑中停滞不前。看着他人的兴盛，看着他人的盛宴。但人终究要向前迈进，你若不前行，时代便会推着你前行，被时代洪流推动的感觉并不好受。人们总是担忧被人工智能替代的这件事，但人工智能无法替代我们去感受，无法替
IBM调研揭示AI未来趋势,职场人该何去何从
昨晚，我领导突然在工作群发了一篇 IBM 的研究报告，还专门@了我们几个做运营和流程的同事。他就说了一句话：以后不是 AI 给你打工，是你给 AI 打工。我第一反应是，这人是不是又看了什么 AI 成功学准备裁员了。IBM 调查了 2000 位 CEO，去年还有 49% 的高管相信生成式 AI 两年内能带来业绩增长，今年对代理式 AI 的这个比例只剩 10%。 但事情也有反转：74% 的 CEO 又相信到 2030 年代理式 AI 会带来高速增长。 最可怕的不是 AI 本身，而是很多企业已经开始重新设计岗位
AI 供热实战⑤：工况自诊断技术，让管网隐性故障现形，终结被动抢修
前四篇文章，我们已理顺 AI 数智供热的核心逻辑：利用负荷预测破解"滞后被动"，借助全网平衡消除"冷热不均"。一套供热系统若想实现稳定、节能与舒适，关键在于提前预判结合精准分配。然而，许多一线运维人员常面临一个棘手难题：系统运行中工况莫名异常、能耗无故飙升、末端突然不热，却难以查明根源。压力表、温度表及流量数据看似处于正常范围，设备无报警、无故障提示，但供暖效果却明显下降，能耗持续超标。这正是供热行业最隐蔽的痛点：显性故障易见，隐性工况缺陷难寻。传统自控系统仅能报告"