独立站图片ALT文本生成算法全解析:提升SEO排名的关键步骤
核心ALT文本生成算法解析 有效的ALT文本生成遵循“精准描述+关键词自然融入”原则。算法应包含以下步骤： 内容识别：分析图片核心主体、动作、场景及关键细节。上下文关联：结合页面主题、邻近文本内容，确保ALT文本与上下文...
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MLGO微算法科技发布基于RANSAC-ISS-3DSC改进ICP的激光扫描仪点云快速配准算法
微算法科技该算法技术在工业检测领域，该算法能够在数百万级点云数据中，在不到原有时间一半的情况下完成高精度对齐，为生产线在线检测提供了可能。在文物数字化保护中，面对高分辨率文物表面扫描数据，算法能够快速将不同角度...
MIT最新发现:这十年,算法进步被高估了
在过去十年中，AI 的进步主要由两股紧密相关的力量推动：迅速增长的计算预算，以及算法创新。相比之下，计算量的增长较容易衡量，但我们仍然缺乏对算法进步的清晰量化，究竟哪些变化带来了效率提升，这些提升的幅度有多大，...
货拉拉第五次公开算法规则,缓解司机“时间焦虑”
12月10日，货拉拉在官网正式公开建议到达时间及装货准点率算法规则，这已是货拉拉今年以来第五次进行算法公开。据公开内容，货拉拉平台建议到达时间会分为多段显示。货车司机接单后，订单页面会先显示到达装货地的建议时间，...
十五年,国产自研AI自动化制图算法
目前诺亚独特的第五代智能算法框架采用了“动作集成”的核心逻辑，它通过算法来模拟设计师的思维和制图动作，并把这些动作做成更小的算法模块自由组合，从而实现了高灵活度的算法模拟。此外，诺亚第四代算法框架也为我们提供了...
不依赖算法的搜狐视频“关注流”如何探索互联网社交新生态?
当算法推荐不断推送“猜你喜欢”，我们的信息世界似乎正在成为数字茧房。熟悉的内容反复出现，不同声音渐渐缺席。在此背景下，搜狐视频关注流以"以视频会友，不亦乐乎"为核心主张出现在大众视野：不依赖算法，内容曝光度由用户...
当31年工龄成为算法眼中的“冗余代码”一位微软老兵的求职启示录
他的故事，撕开了科技巨头"智能化转型"的温情面纱，暴露出算法时代下人类价值的重新定义危机。被算法淘汰的"系统建设者 Mike的职业生涯堪称微软技术演进的活化石：从Windows 3.0时代见证图形界面革命，到Office套件全球化部署...
《西安市公共数据资源授权运营管理实施细则》印发不得利用算法等优势从事垄断行为
开展授权运营活动，不得滥用行政权力或市场支配地位排除、限制竞争，不得利用数据、算法、技术、资本等优势从事垄断行为。运营机构应依法依规在授权范围内开展业务，不得直接或间接参与授权范围内已交付的公共数据产品和服务再...
算法织网,隐私无存:一名普通人的高科技软暴力困局
一、异常的开端，算法推送与个人生活的关联 2025年1月，冯某的数字生活首次出现异常。冯某表示，抖音、小红书、Soul等平台不再按常规逻辑推送内容，而是持续出现与其生活细节高度相关的信息，这些内容具有较强的针对性，...
张一鸣的最后一块拼图:豆包手机上手,把“算法”做进系统的骨髓里
字节的核心竞争力是算法，他们太懂推荐了，你想看啥，他们比你还清楚，抖音就是例子，刷着刷着就停不下来，现在，他们要把这个算法用到手机上，给你推荐各种东西，想想有点可怕。如果你喜欢喝咖啡，它可能主动给你推送咖啡券，...
在算法的牢笼外寻找思想的光,舒涵易经退费
这间由算法精心编织的暖房，舒适得让人昏昏欲睡。直到一次激烈的争论，像一块冰冷的石头，砸破了这层温热的玻璃罩—我惊恐地发现，自己赖以思考的言语和逻辑，竟与对手如此相似，而我们，都坚信自己手握唯一的真理。那一刻，我...
隐秘的万亿战场：中国TPU芯片的生死突围站在2025年的尾巴上回望，中国科技
隐秘的万亿战场：中国TPU芯片的生死突围站在2025年的尾巴上回望，中国科技圈最惊心动魄的故事，依然发生在芯片领域。当全球目光聚焦GPU（图形处理器）之争时，一条更为隐秘、垂直的赛道——TPU（张量处理单元），正在上演着一出出资本豪赌与技术突围的精彩大戏。从GPU到TPU：算力大迁徙的隐秘战线2023年至2025年，中国芯片行业经历了一场深刻的认知革命。人们逐渐意识到，在人工智能算力需求爆炸式增长的时代，通用型的GPU虽然重要，但专门为神经网络计算设计的TPU，才是真正决定AI应用落地的“胜负手”。这场认知转变的背后，是残酷的现实压力。随着中美科技竞争的加剧，中国企业在获取高端GPU方面面临重重阻碍。但危机中往往孕育着机遇——正是这种“卡脖子”的困境，倒逼中国科技企业走上了一条更为垂直、也更具想象力的TPU自主研发之路。三大阵营的TPU角逐赛互联网巨头的自研之路百度、阿里、腾讯、字节跳动等巨头最早布局TPU赛道。这些公司拥有海量的内部AI计算需求，从搜索推荐到内容审核，从自动驾驶到云计算服务，自研TPU不仅能降低对国外芯片的依赖，更能根据自身业务特点进行定制化优化。百度的昆仑芯片已经迭代到第三代，在内部业务中大规模部署；阿里的含光TPU则在电商场景下展现出惊人性能。这些互联网巨头用“自产自销”的模式，率先完成了TPU的闭环验证。创业公司的破局尝试更令人振奋的是一批TPU初创企业的崛起。这些公司没有历史包袱，专注于特定领域的TPU设计，在架构创新上更加大胆。有的专注于自动驾驶场景，有的深耕医疗影像处理，还有的专攻大模型训练。虽然创业公司面临资金、人才、市场的多重挑战，但它们的创新活力为整个行业带来了新鲜血液。2024年以来，多家TPU初创企业获得超10亿元融资，资本市场用真金白银投票，看好这条赛道的前景。传统芯片企业的转型突围华为海思、紫光展锐等传统芯片巨头也在积极布局TPU领域。这些企业拥有丰富的芯片设计经验和产业链资源，虽然在转向专门的AI芯片时面临架构调整的阵痛，但一旦完成转型，其爆发力不容小觑。技术突围：中国TPU的三大创新路径面对技术封锁，中国TPU企业探索出了独特的创新路径。架构创新：在芯片设计层面，中国企业开始尝试更加激进的架构方案。有的采用“粗粒度可重构架构”，让芯片能够灵活适应不同的AI算法；有的探索“存算一体”技术，突破内存墙的限制。软件生态：芯片的成功不仅取决于硬件性能，更依赖于软件生态。中国TPU企业投入重金建设编译器、开发工具链、模型库等软件基础设施，努力降低开发者的使用门槛。垂直整合：与国外芯片厂商追求通用性不同，中国TPU企业更注重与特定场景的深度整合。通过“芯片+算法+应用”的一体化优化，在特定领域实现性能的极致发挥。资本豪赌：万亿资金流向哪里？2023-2025年，投入TPU领域的资金规模达到万亿级别。这些资金主要流向三个方向：研发投入、人才争夺、产能保障。在人才方面，顶尖的芯片设计人才年薪可达数百万，各大企业为争夺优秀毕业生开出天价签约金。在产能方面，即使面临全球芯片制造紧张的局面，中国企业仍通过多种方式保障TPU的流片和生产。前景与挑战：TPU赛道的未来走向展望2026年，中国TPU产业仍面临三大挑战：技术积累的差距、生态建设的不足、国际环境的不确定性。但同时也拥有三大机遇：巨大的国内市场、丰富的应用场景、国家政策的大力支持。这场TPU竞赛的意义，已经超越了商业竞争的范畴。它关系到中国能否在AI时代掌握算力主导权，关系到数字经济的自主可控。在这个隐秘的万亿级赛道上，每一家参赛企业都在为同一个目标而努力：让中国的AI产业，真正拥有“中国芯”的算力支撑。TPU之战才刚刚开始，但已经深刻改变了中国芯片产业的格局。在这场没有硝烟的战争中，中国企业正在用创新和坚持，书写着属于中国芯片的传奇故事。2026年的芯片赛场，值得期待。
金鸡·观察|国产电影年度发布:算法时代的内容突围
算法时代，观众行为与算法逻辑共同塑造新的电影传播路径，创作者、宣发团队该如何顺势而为，又如何突破？猫眼研究院院长刘鹏 在主题分享中指出，当前中国电影市场正经历深刻变革。总体来看，市场呈现复苏态势，但供给结构与...
狄煜凯“心莲算法”的数学化建模与哲学内涵研究
①《狄煜凯“心莲算法”的数学化建模》是狄煜凯于2025年11月22日申时创作，文章中的算法模型是一个元模型，元算法，基础算法理论架构。各学科学者在利用当中除了加入相关变量灵活运用之外，还需谨记要尊重原算法模型的底层逻辑...
狄煜凯“心莲算法”的数学化建模
“心莲算法”模型的原理基于逐道易人狄煜凯于2021年1月13日午时在《我与“爱莲”》一文中所描述的：巨莲根须遍布无名空间。那看得见的根须连接到了那看得见的山川河流，那看不见的根须连结到了世事人心。因此，这里也可称之为...
北京大学团队首创自我批评算法,破解AI训练数据污染检测难题
结果表明，"自我批评"方法对不同算法都保持了稳定的检测性能，这证明了该方法捕捉到的是强化学习训练的本质特征，而不是某个特定算法的副作用。为了确保方法的实用性，研究团队还考虑了现实应用中的技术限制。由于很多AI模型...
算法备案和人脸识别【法律定位、使用边界、用户权利】的区别
本文整理了算法备案和人脸识别的： 法律定位与监管框架 使用边界与禁止场景 用户权利与企业义务 做参考 一、法律定位与监管框架对比 维度 算法备案 人脸识别 《生成式人工智能服务管理暂行办法》（2023）•《互联网信息服务...
TikTok核心算法负责人宋洋被曝离职加入Meta,传扎克伯格亲自挖角来做短视频
TikTok主站算法负责人宋洋离职加盟Meta，传扎克伯格亲自挖来掌舵InstagramReels 据雷锋网报道，援引多个信息源证实，原TikTok主站视频推荐算法负责人宋洋（AdamZhang）已于近日正式离职，随后加盟Meta集团，将全面接管...
国密 SE 芯片SM1/SM3/SM4多算法协同架构:可重构引擎响应航空国密门禁多元加密需求
在航空领域，数据通信的机密性、数字签名的真实性、本地存储的安全性是业务运转的核心保障，而不同环节对加密算法的需求差异大，传统芯片往往难以同时满足，尤其是跨境业务中还需兼顾国际算法标准，给安全管理带来挑战。...
MLGO微算法科技基于迁移学习与特征融合的运动想象分类算法技术
近日，微算法科技（NASDAQ:MLGO）发布了一项重大技术成果：基于迁移学习和特征融合的运动想象分类算法，该算法在EEG信号解码准确性和模型可迁移性上实现了双重突破，为高效、实用的BCI系统奠定了坚实的基础。这项技术的研发...
前几天我就说过，华为Mate80会有3D结构光面部解锁，硬件国产，算法是华为自己
前几天我就说过，华为Mate80会有3D结构光面部解锁，硬件国产，算法是华为自己做的。明年，支持3D面部识别解锁的手机厂商有三家了，华为，荣耀和苹果，哪家的解锁更好用呢？
AI算力产业链全景与市场前景分析AI算力作为人工智能发展的核心基础，已形成一条覆
AI算力产业链全景与市场前景分析AI算力作为人工智能发展的核心基础，已形成一条覆盖硬件、软件与服务的完整产业链。从上游的芯片制造，到中游的服务器与网络设备，再到下游的算力服务与应用，各环节协同发展，共同推动整个产业不断升级。在硬件层面，算力芯片、HBM与存储芯片构成了算力基础设施的核心。光芯片、光模块及CPO技术则支撑着高速数据传输需求，尤其是随着模型规模扩大，光通信技术愈发关键。PCB作为承载电路的基础组件，在信号传输与集成度提升方面持续演进。服务器方面，传统与液冷服务器并行发展，后者因应高功耗散热需求，正逐步成为数据中心标配。网络设备中的交换机与相关芯片，是保障算力集群高效协同的关键。在服务与应用侧，算力租赁模式降低了中小企业使用高性能计算资源的门槛，边缘计算则将算力下沉至终端，满足实时性要求高的场景。算法作为AI的灵魂，持续推动自然语言处理、计算机视觉等技术落地。当前，AI算力板块市场关注度持续攀升，尤其在政策支持与技术突破的双重驱动下，各细分领域均呈现较高热度。光模块、先进封装、液冷技术等方向因技术迭代快、需求明确，备受资金青睐。未来，随着大模型应用场景的不断拓展与算力需求的持续增长，相关产业链有望维持高景气度。技术自主、能效提升与成本控制将成为企业竞争的关键，而全产业链的协同创新将进一步助推AI算力生态的健康发展。
华为Mate80系列的信息很少，目前知道的是3D面部识别回来了，硬件国产，算法是
华为Mate80系列的信息很少，目前知道的是3D面部识别回来了，硬件国产，算法是华为自研，使用体验还不知道怎么样。截至目前，只有苹果、荣耀和华为三家用上3D面部识别。不得不说，华为在研发方面还是很有料的。
博主称华为3D人脸识别和侧边指纹都是自研算法
博主发文称，“华为3D人脸识别和侧边指纹都是自研算法，不用公版方案，上游供应商只提供sensor和模组元件，算法系统全都自己调。有网友提问，针对新一代采用自研算法还是从前就采用了？博主回复称，“指纹是之前就用的自研算法...
简单说说什么是算法
这里简单说说算法，不谈商务模式。举个简单的例子，不知您是否开过电车或者电动自行车。作为用户，肯定要明白自己的车还能跑多远，也就是还有多少续航：我还能跑多少公里。作为用户，肯定也会抱怨：这个续航里程不准啊。实际上...
Optuna AutoSampler 更新:让多目标和约束优化不再需要手动选算法
AutoSampler是个智能采样器，能根据具体问题自动挑选 Optuna 里最合适的优化算法。这个工具在 OptunaHub 上热度很高，每周下载量超过 3 万次。最早的版本对单目标优化做了专门的自动选择逻辑，为了配合下个月发布的 Optuna v4....
腾讯成立正能量算法工作专班
成立了一个叫“正能量算法工作专班”的团队。乍一听，这名字有点官方，有点“体制内”，但如果你每天刷微信视频号、看短视频、被算法推着走，那这事其实跟你关系不小。我们先说点背景。过去几年，大家越来越发现一个问题：算法...
台积电创始人张忠谋毫不客气地表示：中国14亿人口，从来就不缺人才，全送到美国了，
台积电创始人张忠谋毫不客气地表示：中国14亿人口，从来就不缺人才，全送到美国了，怎么跟美国竞争？与此同时，中国科学院院士施一公一语道破现状：许多中国高科技人才宁可在美国平庸度日，也不愿回国施展才华，为祖国发展做贡献！麻烦看官们右上角点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来不一样的参与感，感谢您的支持！在硅谷的清晨，一个戴着黑框眼镜的年轻华人博士正盯着屏幕上滚动的代码。他本科读的是清华，博士拿的是麻省理工的奖学金，如今在Meta的人工智能实验室做算法优化。而在几千公里外的深圳湾，同样年纪的另一位工程师也在调试代码，背后的显示屏上闪着红色的“模型训练中”，这两个人，一个在美国，一个在中国，命运轨迹却惊人相似——都来自这片土地的课堂，都在为世界的下一次科技变革埋头。这种跨洋的“平行人生”，早已成了一个庞大的现象。数据显示，美国有超过三万名华人科学家，占他们科技领域的相当比例。每年从中国本科毕业的AI研究人员里，超过一半选择去美国深造，而拿到博士学位后，留在当地工作的比例高达八成以上。硅谷的AI实验室里，研究员名单几乎每三行就能看到一个中文名字，OpenAI、谷歌、英伟达的论文作者名单里，来自清华、北大、中科大的人不在少数。中国成了世界上培养AI人才最多的国家，却也成了最大的“输出国”。为什么？原因其实没那么复杂，美国科研的环境像一条高速公路，宽敞、顺畅，没那么多“检查站”，想申请项目，不用反复填表、跑审批，实验设备一应俱全，讨论氛围也开放，施一公说得直白：哪怕做的是最普通的研究，很多人也愿意留在一个能安心搞科研的地方。可这条高速公路正在出现裂缝。过去几年，美国对中国学者的态度从欢迎变成怀疑。签证收紧、项目资助被撤、甚至连科研合作都被政治化。所谓的“中国行动计划”虽然名义上暂停了，但寒意还在。调查显示，七成以上的华裔科研人员觉得美国不再安全，有六成在考虑离开。更讽刺的是，美国一边喊着“安全风险”，一边还得靠这些华人维持技术领先，芯片、AI、量子通信，每个关键实验室里都有中国面孔，连美国国务院的官员都承认，如果没有中国留学生，美国的科研生态会“出现空洞”。与此同时，中国的变化也悄悄在发生。过去回国搞科研，得花一半时间写报告、跑审批，现在越来越多的机构开始简化流程，科研经费直拨实验室，项目考核周期拉长，研究者终于能有时间“沉下来”。深圳的芯片企业里，设备配置不比硅谷差；杭州的AI产业园，给顶尖科学家的年薪能追平美国，还配套了住房和子女教育，北京中关村实验室的主任说过一句话：“我们需要的不是‘海归光环’，而是能做出成果的人”这句话听上去平常，却标志着观念的转变。数字也在印证这种回流的势头，2019年，全球前20%的AI研究员中，美国的比例是59%，中国只有11%；到了2022年，美国降到42%，中国升到28%。越来越多的工程师和科学家在回国创业，从算法研究转向实际应用，新能源、自动驾驶、无人机、生物制药——这些过去被看作“追随者”的领域，现在正在成为全球创新的焦点。其实人才流动从来不是单向的，人往哪儿走，往往取决于哪儿能实现价值。过去的“出走”，是因为那里有平台；现在的“回归”，是因为这片土地也在变成新的平台，一个在硅谷做算法的工程师回国加入了自动驾驶公司，他说：“以前写的算法，只能在论文里跑；现在我的代码能上路跑车。”这就是差别——科研成果和现实之间的距离，正在被缩短。当然，这个过程还有很多现实问题要解决。国内的科研人员依旧忙碌，考核压力不小，职称评定、项目结题这些事儿有时依然让人焦虑，但至少，方向对了。越来越多的高校开始试点长周期评价，不再用一年几篇论文来定义一个研究者的价值。人才像水，总会往有希望的地方流。过去，世界的重力中心在西方，聪明的脑袋自然被吸引过去；现在，中国的科研环境、产业生态、市场体量正在重塑这个重力场。真正的强国，不是“挽留”人才，而是“吸引”人才——让人自愿留下、让外国科学家也想来。有人说，未来二十年，AI和新能源的革命将决定新的世界格局。可谁来引领这场革命？也许答案已经在改变。那群曾漂洋过海的年轻人，正在一批又一批地回到故土，带着经验、技术和新的眼光。科技无国界，但科研者有根。当一个国家的实验室灯光不再只是模仿，而是点亮新的方向时，这场“流动的智慧”，终将汇成回家的路。对此，大家有什么看法呢？
![腾讯成立正能量算法工作专班[并不简单]](http://image.uczzd.cn/5498678373107895514.jpg?id=0)
腾讯成立正能量算法工作专班[并不简单]
腾讯成立正能量算法工作专班[并不简单]
腾讯成立正能量算法工作专班
腾讯成立正能量算法工作专班
AlphaGo之父找到创造强化学习算法新方法:让AI自己设计
强化学习是近来AI领域最热门的话题之一，新算法也在不断涌现。那么，问题来了：AI能不能自己发现强大的强化学习算法呢？近日，谷歌DeepMind团队在Nature上发表的一篇论文探索了这一可能性。并且，他们得到了非常积极的结果：...
“硬件+算法”双轮驱动 兵器工业集团开辟电控领域新赛道
近日，中国兵器工业集团宏远电器公司成功研发智能高压配电装置及配电方法，以“硬件+算法”双轮驱动，为特种车辆电力系统升级提供全新解决方案。智能高压配电装置在状态监测与可视化方面实现精准化突破。针对特种车辆在复杂...
郑强教授，再次语出惊人！他说：“中国是人口大国、劳动力大国，人工智能要是把劳动力
郑强教授，再次语出惊人！他说：“中国是人口大国、劳动力大国，人工智能要是把劳动力废了，社会可能会混乱。人工智能到底会不会取代人类的劳动力？”振聋发聩！原浙大副校长郑强关于AI的警示，最近被亚马逊的一则裁员消息狠狠印证。十月中旬，这家科技巨头被曝要砍掉全球万名HR团队15%的员工，而替代他们的正是AI—。那些原本负责筛选简历、评估绩效甚至制定裁员名单的“人力管家”，如今成了被算法淘汰的对象。郑强那句“AI要是把劳动力废了，社会可能会混乱”，在这场“裁人者被裁”的荒诞剧里，有了最现实的注脚。郑强的担忧从不是危言耸听，而是精准戳中了中国人口基数下的就业软肋。我们总说AI能提效，福建东龙纺织用AI质检把人工成本降了三成多，阿拉尔的大学城商管用智能系统让超市每年省十万人工成本，但这些效率提升的另一面，是传统岗位的快速消失。东龙纺织的老质检员们，一辈子练出的“火眼金睛”，抵不过AI95%的识别准确率；超市里收银、理货的基础岗位，直接被重力感应货架和人脸识别系统取代。这种替代已经从体力劳动蔓延到脑力领域，连亚马逊HR这种靠“管人”吃饭的岗位，都因AI简历筛选、智能绩效评估而缩减编制，那些更标准化的行政、数据录入岗位，处境可想而知。对比中美就业市场的变化，更能看清郑强强调“人口大国”国情的深意。斯坦福大学的研究显示，美国22到25岁青年在AI高暴露行业的就业率下降了13%，但他们10.8%的青年失业率，在中国17.8%的数字面前不值一提。中国每年上千万高校毕业生涌入市场，而AI正在切断他们的职业起步路径。Meta已经用AI完成了大量基础编码，预测未来一年大部分代码将由机器编写，这意味着计算机专业应届生最依赖的入门岗位正在缩水。更关键的是，美国青年能通过灵活就业、跨行业流动缓冲冲击，而中国庞大的劳动力规模，让这种“缓冲空间”变得异常狭窄，一旦传统岗位批量消失，新岗位根本来不及消化。很多人说AI会创造新岗位，却忽略了新旧岗位之间的巨大鸿沟。现在想找能把AI落地到工厂、医院的实操人才，十家企业九家招不到，整个行业的缺口已经到了数百万级别。但这些高薪的AI运维、算法岗位，跟被替代的质检员、收银员之间，隔着难以逾越的技能壁垒。杭州高新区的AI招聘会释放一万多岗位，六成要的是“AI+传统行业”的复合型人才，优先考虑有五年以上行业经验的人，那些只会基础操作的普通劳动者，连转型的门都摸不到。这种“需要的人没有，有的人大批过剩”的失衡，正是郑强担心“社会混乱”的核心，技术迭代的速度，远远超过了劳动力转型的能力。AI带来的“高效反噬”，更让这种失衡雪上加霜。人们以为技术会解放人力，实际却在加剧职场负担。亚马逊的AI能24小时无休处理简历，可HR团队剩下的人要花更多时间修正算法的偏见，比如系统会自动过滤掉有育儿空窗期的女性求职者。美国的研究发现，高AI暴露行业的从业者每周工作时长反而增加了三小时，因为AI完成了70%的基础工作，剩下30%的关键调试、架构优化还得靠人，等于变相增加了工作量。这种“机器越能干，人越忙”的循环，正在让劳动者陷入“被替代前先被透支”的困境，而这种隐性压力，在就业竞争激烈的中国只会更突出。中小企业的转型困境，让劳动力问题更难破解。中国八成以上的城镇就业靠中小企业支撑，但它们根本扛不住AI转型的成本。东龙纺织的AI质检项目能拿国家级奖项，背后有福建移动的5G专网支持，可更多小纺织厂连AI咨询费都付不起，只能在“不转型被淘汰，转型亏不起”的夹缝中挣扎。当大企业靠AI甩开差距，中小企业只能压缩人力成本，最终受伤的还是那些缺乏技能缓冲的底层劳动者。郑强说“关键看咱们怎么应对”，这背后其实是技术发展与社会承载的平衡艺术。欧盟早把技术透明性写进了法律，要求高风险AI必须说清决策依据，避免算法乱裁人；中国也在推AI伦理规范，要求企业把社会责任放在前面。杭州的“城市大脑”用AI调交通信号灯，既降了拥堵又没让交警大规模失业，这种“技术增量替代”而非“存量淘汰”的模式，才是符合国情的路径。AI不是洪水猛兽，但也绝非无害的工具。它能让HR省力气，能让工厂提效率，却解决不了人口大国的就业安置难题。亚马逊的裁员不是终点，传统行业的岗位缩减还在继续，如何让技术进步不踩碎普通人的饭碗，才是真正的考验。资料：2025-10-2523:09·海峡新干线关注郑强教授，再次语出惊人！他说：“中国是人口大国、劳动力大国，
TikTok新号起飞法:7天内建立算法信任的行动计划
每天一个任务，让算法逐渐喜欢你。第1天：完善资料+刷内容 新账号注册完成后，别急着发视频。TikTok现在的风控比以前严格，新号一上来就发广告或带货视频，很容易被打上“商业标签”，直接限流。你的第一天任务，是让系统...
