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网约车算法太懂拿捏乘客
网约车算法太懂拿捏乘客
这就是短视频算法推送导致的信息茧房了，你看到的内容，是你偏好的内容，不等于短视频
这就是短视频算法推送导致的信息茧房了，你看到的内容，是你偏好的内容，不等于短视频平台内容的主体或全部。我之前有一段时间每天都能刷到十几个某品牌汽车的车祸视频，但这不代表这家的车就有问题容易出车祸。后来通过不停地手动点“不感兴趣”，平台才减少了同类视频的推送。所以我一直认为，打造企业良性舆论环境，一个重要的措施就是整改短视频平台的算法，避免强化信息茧房。
如何正确解读小米澎程这句话，不要被图二某些人算法误导。因为这566辆车，有的车跑
如何正确解读小米澎程这句话，不要被图二某些人算法误导。因为这566辆车，有的车跑可靠性，里程多；有的车做性能测试，功能测试，里程少。测试车也不是一开始就566辆，而是逐渐增加，不是全年无休，也得维护和返场检测。
人工智能对人类的影响确实深远且漫长。在算力、算法、数据、应用这四个核心环节中，数
人工智能对人类的影响确实深远且漫长。在算力、算法、数据、应用这四个核心环节中，数据和应用环节在当前的产业化阶段展现出最直接、最核心的受益潜力。具体来看：1.数据：从“隐性记录”跃升为“核心生产要素”在人工智能时代，数据是驱动智能发展的关键原料，其战略价值正在经历系统性重塑。价值显性化与付费机制：数据已从单纯的辅助性信息记录，演变为能够承载知识、语义和推理逻辑的核心生产要素。随着行业大模型的兴起，对高质量、专业化场景数据的需求急速扩张，数据价值呈现出“场景越专业、稀缺性越高、价值越大”的特征。“为优质数据买单”已成为稳定、可持续的市场行为。治理与流通体系重塑：数据治理正在从传统的静态合规管理，转向主动的战略性数据管理。数据确权、合成数据、参与式治理等新型机制不断涌现，数据要素正从“沉睡资产”转化为可配置、可流通的市场要素。2.应用：重构产业体系与催生新质生产力应用环节是人工智能技术转化为现实生产力的直接出口，其带来的产业变革最为直观和深刻。重塑实体经济与产业体系：人工智能正推动全球实体经济进入系统性重构阶段。在政务、医疗、制造、金融等千行百业，AI不仅提升了单点效率，更打通了原本割裂的产业链环节，使产业分工模式从传统的“成本与资源禀赋”导向，转变为基于“数据获取、算法优化和生态整合能力”的新型分工。催生新业态与新商业模式：在应用端，AI正在催生“算法即服务”、具身智能机器人、个性化柔性制造等智能原生新业态。同时，应用端的爆发式需求也在反向倒逼基础设施的升级，例如大模型规模化应用直接带动了推理算力的指数级增长，推动了公共云和智算中心的建设。算力与算法的支撑性角色相比之下，算力和算法虽然不可或缺，但更多扮演着“基础设施”和“核心引擎”的支撑角色：算力：面临着巨大的供需缺口和成本挑战。尽管企业级AI系统对算力的需求呈指数级膨胀，但硬件供给增速相对缓慢，且高昂的能耗与硬件成本让许多企业陷入“部署即亏损”的困境。算力更多是在“扩容”与“提效”中艰难前行。算法：虽然AI自主设计算法（如元学习）正在成为前沿趋势，但算法的突破高度依赖于高质量数据的“喂养”以及算力集群的支撑。此外，算法的可解释性、偏见以及强化学习中的奖励函数设计等核心挑战仍未完全解决。总结：在这场漫长的技术革命中，数据是决定AI能力上限的“石油”，应用是释放商业价值与社会价值的“出口”。这两者不仅是当前最核心的受益环节，也是未来较长周期内最具爆发力和长尾效应的赛道。
2026高考热门专业：一，人工智能，Al大模型与算法，工资绝对高；二，电气工
2026高考热门专业：一，人工智能，Al大模型与算法，工资绝对高；二，电气工程及自动化；也就是国家电网+新能源，一辈子铁饭碗；三，临床医学，口腔医学，市场刚需、而且越老越吃香，挣一辈子钱：四，电子信息、微电子、集成电路。芯片进入国产化，用人缺口大，岗位稳，毕业进国企，拿高薪；五，自动化、智能制造、机器人工程。探寻人工智能，人与AI全新序章看完《探寻人工智能2026》的预告，我最感兴趣的不是那些炫目的大模型演示，而是技术喧嚣背后，人与AI如何重新定义“协作”与“价值”的深层逻辑。过去三百年，工业文明将人类训练成精密的零件：准时、重复、可预测。而现在，AI正在打破这一范式，迫使人类从“执行者”回归为“思考者”与“创造者”。AI真正进入现实，不是从科幻电影里走出来的，而是从医疗、制造、办公、科研这些最讲效率的场景里，一步步挤进去的,它先学会看病历，再学会看图纸，再学会看报表，再学会看论文，最后连判断工作流的瓶颈也开始接手,这条路径背后，藏着一个极冷的商业事实，凡是可以被标准化描述的劳动，都会先被模型吃掉,凡是能被算法拆解成输入、输出、反馈的环节，都会先被系统化改写。探寻人工智能，期待人机共生的未来，共同开启人与AI的全新序章——当AI不再扮演神，我们终于可以成为人!
2026高考热门专业：一，人工智能，Al大模型与算法，工资绝对高；二，电气
2026高考热门专业：一，人工智能，Al大模型与算法，工资绝对高；二，电气工程及自动化；也就是国家电网+新能源，一辈子铁饭碗；三，临床医学，口腔医学，市场刚需、而且越老越吃香，挣一辈子钱：四，电子信息、微电子、集成电路。芯片进入国产化，用人缺口大，岗位稳，毕业进国企，拿高薪；五，自动化、智能制造、机器人工程。杨澜在《探寻人工智能2026》第二期里，走进清华大学心理与认知科学系。找到刘嘉教授，把话问得很直接：Al越来越强，人类智能到底是在进化，还是在悄悄退化?刘嘉没一上来就聊模型、聊参数。他从人类大脑讲起，短时记忆、神经元、人工神经网络，一条线往下捋。他真正想弄明白的，不是AI有多厉害，而是借着AI这面镜子，重新看清楚人类智能到底是什么。AI时代正以前所未有的速度全面落地，深刻重塑普通人的日常生活。双大模型智能的加持，让语音交互变得灵敏流畅，人机沟通从“指令执行”迈向“自然对话”。在家庭场景中，AI大模型让设备具备了“思考”能力。全屋灯光、空调、窗帘不再依赖手机APP或固定指令，而是通过自然语言交互实现无感控制。设备能根据历史数据主动学习用户习惯，在用户回家前调节好室温，或根据冰箱食材生成专属菜谱。多模态感知技术让设备能“看见”和“听懂”环境，实现端云协同的超低延时响应，真正开启全域互通的居家新时代。探寻人工智能，人与AI全新序章Al变革早已渗透日常点滴，不止文史行业，各行各业都在迎来全新序章。不必恐慌技术选代带来的变化，也不能盲目依赖算法放弃独立思考。正如节目想要传递的内核：人工智能开启的全新篇章，从不是机器取代人类的故事，而是人与智能彼此协同、各展所长的全新时代。我们不必惧怕Al，学会善用工具、守住独属于人的思想与温度，方能在智能浪潮里站稳脚跟，做时代真正的主角。
奉劝所有人，空闲时间，千万不要再刷短视频虚度光阴了。现在走在大街上，坐在公交
奉劝所有人，空闲时间，千万不要再刷短视频虚度光阴了。现在走在大街上，坐在公交地铁里，哪怕是小区楼下的长椅上，十个人里有八个都在低着头刷短视频，年轻人刷段子看直播，大爷大妈刷养生窍门家长里短，好像只要手里没活，第一反应就是掏出手机划两下。很多人总说自己没工夫锻炼，没时间陪家人，连看本书的空都挤不出来，可真算下来，一天花在刷视频上的时间，凑凑就能有两三个小时。根据《中国网络视听发展研究报告（2026）》公布的数据，截至2025年底，我国网络视听用户规模已经达到10.99亿人，人均单日使用时长达201分钟，也就是三个多小时，这其中短视频占据了最主要的时长份额，就连刚接触互联网的新网民里，将近一半人第一次上网用的就是短视频应用，普及的程度超出很多人的想象。很多人觉得是自己自制力差，才一刷就停不下来，其实真不全是个人的问题。短视频平台背后是整套的算法推荐机制，有专门的团队研究用户的喜好，你点过一次赞的内容，接下来就会源源不断推到你眼前，你停留时间长的视频，同类型的内容会反复出现，说白了就是你爱看什么，它就喂给你什么，根本不用你费脑子找。从大脑的反应来说，正常情况下我们做完一件事才能得到满足感，可刷短视频不一样，十几秒甚至几秒就有一个笑点、一个反转，大脑里的多巴胺会频繁被刺激，不用付出什么就能持续获得快乐，这种即时反馈多了，人就会陷入“再刷一条”的循环里，等反应过来的时候，几十分钟甚至一两个小时都已经过去了。这种无节制的刷视频，最先消耗的就是我们的注意力。短视频的内容切换得太快，上一秒还在看美食教程，下一秒就跳到了新闻资讯，再一划又是搞笑段子，大脑要不停清空之前的内容，重新适应新的主题，来回切换的次数多了，认知资源会被大量消耗。时间长了，人就很难长时间集中注意力做一件事，坐下来看十几页书、认认真真听人讲完一件事，都会变得坐立难安，总忍不住想摸手机划两下。央视网曾引用过华中师范大学的实验结果，同样时长的内容，拆成碎片化的短视频观看，观众能记住的信息比看完整连贯的内容少了近三分之一，很多人觉得刷视频能学知识，其实大多都是零散的碎片，根本串不成完整的认知，看着忙忙碌碌接收了很多信息，实则留在脑子里的没多少。长期沉浸在短视频里，还会让人的视野慢慢变窄。算法只会推你感兴趣、认同的内容，时间久了你就只能看到和自己想法一致的东西，接触不到不同的观点和不一样的生活，慢慢困在自己的信息茧房里。而且屏幕里的内容大多经过了包装美化，看多了别人展示出来的精致生活，很容易不自觉地产生攀比和焦虑，关掉手机回到现实，反而会觉得自己的日子平淡乏味，越刷心里越空，情绪也跟着受影响。还有很容易被忽略的一点，就是短视频在悄悄挤占真实的生活空间。以前一家人坐在一起吃饭，会聊聊当天的见闻，说说家长里短，现在饭桌上人手一个手机，各自刷各自的视频，一顿饭下来没说上几句话，亲情和交流都被屏幕隔开了。退休的老人本来可以下楼遛弯、跟老邻居下棋、养花种草打发时间，现在抱着手机刷一天，脖子僵了眼睛花了，日子反而过得比上班还累。年轻人本来可以用空闲时间学个技能、考个证书，或者出门运动社交，结果大把的时间都耗在了无尽的滑动里，回头看过去，除了一堆记不住的段子，什么实在的收获都没有。不是说短视频完全不能碰，工作累了、歇脚的时候，刷两条放松一下完全没问题，怕就怕把所有空闲时间都填得满满当当，被算法牵着走，被动地接收一个又一个刺激。空闲时间本来是用来给生活留白、给自己充电的，要是全被碎片化的娱乐占满，日子看似过得热闹，实则没什么长进。与其把时间都花在看别人的生活上，不如多抬头看看自己身边的日子，哪怕是出门散散步、跟家人说说话、琢磨一道菜，落到实处的生活，才是真正属于自己的。
人工智能是新一轮科技革命的核心力量，全方位重塑生产、科研、生活模式，既带来巨大发
人工智能是新一轮科技革命的核心力量，全方位重塑生产、科研、生活模式，既带来巨大发展红利，也衍生出不容忽视的风险与挑战。从经济与产业来看，AI掀起效率革命。制造业依靠AI质检、数字孪生缩短研发周期，流水线自动化大幅降低人力成本；金融领域AI风控精准拦截欺诈交易；物流通过智能调度优化路线、减少能耗。同时AI催生全新产业链，算法工程师、AI训练师、数据科学家等新职业涌现，缓解老龄化劳动力缺口，推动产业向高端智能转型，成为全球经济增长新引擎。在科研与公共服务层面，AI突破人类能力边界。生物医药领域，AI快速筛选新药、识别影像病灶，缓解医疗资源不均；气候、天文研究依靠AI处理海量观测数据，加速重大科学发现。日常生活中，智能助手、智能家居、个性化教育普及，交通调度、城市安防、灾害预警实现智能化，公共服务更精细高效，普通人获取知识、解决问题的门槛大幅降低。但AI也带来多重现实难题。其一冲击就业结构，流水线、基础客服、文书等重复性岗位被替代，低技能劳动者面临转型压力，社会需要配套再培训体系保障就业稳定。其二滋生伦理与隐私隐患，算法推荐容易制造信息茧房，数据采集存在隐私泄露风险，算法偏见可能造成就业、司法不公；深度伪造技术还会制造虚假音视频，扰乱舆论、滋生诈骗。其三存在安全与治理空白，AI可被用于网络攻击、自主武器，各国技术发展差距拉大智能鸿沟，全球缺少统一监管规则，技术滥用风险持续累积。总体而言，AI本身没有善恶，它给人类提供前所未有的发展机遇，同时倒逼社会完善法律、教育、治理体系。唯有坚持技术向善，健全监管约束，推动人机协同共生，才能充分释放AI价值，规避潜在风险。
细思极恐！马斯克再次抛出惊人言论！他曾经说：“人类智力目前处于停滞状态，从明年开
细思极恐！马斯克再次抛出惊人言论！他曾经说：“人类智力目前处于停滞状态，从明年开始，人工智能将比任何人类个体都要聪明！”对此，金一南将军发出警告：“一旦AI用在军事战场上，将带来毁灭性打击！”早在2024年4月，他也曾预测，若把通用人工智能定义为比最聪明的人更聪明，那么相关突破可能在2025年或2026年出现。眼下已经进入他给出的时间窗口，但这仍是一种预测，不能写成已经得到科学界确认的结论。有人会问，既然还只是预测，为什么要如此重视？答案并不复杂，因为军事应用不会等到人工智能（AI）拥有完整的人类智慧才启动。只要算法能够在海量图像中识别目标，能够为无人机规划航线，能够把卫星、雷达和前线传感器的数据拼成一张作战图，它就已经进入了战争链条。对此，公开传播中常写作：“金一南将军发出警告，一旦人工智能（AI）用在军事战场上，将带来毁灭性打击。”需要说明的是，目前网络流传版本尚缺少可以核验的完整原始视频或正式文字稿，因此不宜把其中每个字都当成逐字实录。不过，这句话指向的风险并不虚。细思极恐的地方，不是机器会突然产生人的念头，而是人在追求速度时，可能把越来越多的判断权交给机器。现代战场争的是秒，甚至是毫秒。人工确认目标需要时间，算法从发现异常到给出攻击建议，却可能只用极短时间。一套系统若把民用车辆认成军事目标，把失去联系的人员认成正在进攻，错误就会沿着指挥链迅速传递。过去还可能有人停下来复核，未来若把发现、识别、排序和打击连成自动闭环，留给人类踩刹车的时间会越来越少。利比亚的“卡古-2”事件，经常被拿来说明这种风险。联合国专家报告提到，2020年撤退中的哈夫塔尔武装曾遭无人作战平台持续追击，相关装备可在失去数据连接后继续搜索目标。不过，公开报告没有明确确认某名人员是被完全自主运行的“卡古-2”杀死的，更没有“机枪扫射后当场死亡”这一细节。把它直接写成世界首例机器人自主杀人，证据还不够扎实。真正值得追问的是，一旦武器能够自行选择并攻击目标，出了错究竟由谁负责。麻烦也就卡在这里。程序员负责写代码，企业负责生产，指挥员负责部署，操作员负责启动，可最后选中谁、何时攻击，却可能由传感器和算法共同决定。机器不能受审，也不能承担法律和道义责任，留下的后果只能由人类社会处理。若这种系统大量扩散到非国家武装手中，追责会更加困难，报复对象也可能无法确认，冲突升级的门槛反而会降低。人工智能还会改变战争的成本结构。过去，一套精密武器需要复杂平台和大量专业人员，如今，图像识别软件、商用无人机和低成本通信设备结合起来，也可能形成相当危险的攻击能力。当数十架甚至数百架无人装备同时行动，防御方不仅要拦截目标，还要判断哪些是真实威胁、哪些是诱饵。算法只要把节奏稍微加快，人类指挥体系就可能被信息洪流拖住。国际社会已经注意到问题的紧迫性，联合国《特定常规武器公约》框架下的政府专家组，在2026年安排了3月和8月底至9月初两轮会议，继续讨论致命性自主武器系统。红十字国际委员会主张，应禁止那些后果无法预测的自主武器，并禁止专门针对人员、由机器自行决定攻击对象的系统，其余系统也要受到严格限制。中国的立场同样清楚。中方主张，人工智能军事应用必须安全、可靠、可控，有关武器系统应始终处于人类控制之下，人是最终责任主体，同时反对借助智能武器谋求绝对军事优势，防止新一轮军备竞赛。2026年6月发布的相关政策文件再次强调，军事领域发展和使用人工智能技术必须采取慎重负责的态度。马斯克给出的时间表究竟提前一年还是推后几年，并不是最要紧的事。真正需要守住的，是生死决定不能被包装成一次普通的软件升级。民用算法判断错了，可以修补模型、撤回版本；军事系统判断错了，生命无法恢复，国家之间的误判也可能沿着报复链条不断放大。
探寻人工智能发现AI的本质是工具，AI的本质是工具，AI由人类设计，依赖算法、数
探寻人工智能发现AI的本质是工具，AI的本质是工具，AI由人类设计，依赖算法、数据和算力运行，没有自主意识、欲望或自由意志，必须由人类发起指令并界定任务边界。所有AI系统（大模型、生成式AI、机器人等）都具备三个核心工具特征：被动受控、功能定向、权责归属人类。
微博的算法是有点说法的。
微博的算法是有点说法的。
看杨澜《探寻人工智能2026》，最深的感受不是技术有多炫，而是人在算法时代的位置
看杨澜《探寻人工智能2026》，最深的感受不是技术有多炫，而是人在算法时代的位置反而更清晰了。节目里杨澜对话几位院士，聊到2026年正步入「智能体元年」——AI不再只是答题工具，开始主动接任务、跑流程，但它始终停在「重组已知」的层面，提不出「为什么做」这种根本性问题。科学家王坚说AI像新时代的纸和笔，放大人的能力，却不替代人的灵魂。这点很戳我：算法能模仿语气、拼出漂亮的句子，却不懂爱、死亡、意义这些属于生命的东西。真正的稀缺资源，从来不是会调模型的技巧，而是提出好问题、做价值判断、带着温度去创造的能力。焦虑大可不必，但警惕要有。把AI当拐杖，别当主人；省下重复劳动的时间，拿去想事、感受生活、做一点别人抄不来的东西。技术归技术，意义归人，这条路才走得稳。😊
警惕算法情绪投喂！别让网络舆论毁了我们的生活不知道大家有没有发现，现在的网
警惕算法情绪投喂！别让网络舆论毁了我们的生活不知道大家有没有发现，现在的网络推荐算法，正在悄悄离间人与人的关系！算法根本不会给我们推送完整的真相，只会专挑偏激、带情绪的内容喂给我们，只为博取流量。精准拿捏不同人群制造对立：给老人刷子女不孝顺、靠不住的内容；给年轻人灌输原生家庭的负面痛点；给女性推送激化男女矛盾的言论；还给孩子传递父母不负责任的想法。更可怕的是，它会精准放大你的情绪。你但凡有点愤怒、委屈，平台就源源不断推送同类负面内容，把你困在负面情绪里走不出来。这种线上的对立，早就蔓延到了现实生活！很多家人吵架、夫妻猜忌、亲人疏远，根源就是一条条短视频、一篇篇爆款文章。久而久之，不止家庭失和，人与人之间的信任也越来越淡，邻里、同事、朋友之间都充满隔阂。更值得警惕的是，很多带节奏的负面舆论，大概率是境外势力的舆论战、认知战，目的就是从内部瓦解我们，打击我们的文化自信和民族信仰。普通老百姓真的深有感触，也很关心国家的应对对策。而我们普通人，更要学会对抗算法操控！多看看多元真实的生活，别被片面言论带偏。多回归现实，用陪伴、包容和行动经营亲情感情，同时保持独立思考，不被负面情绪裹挟，守住自己的生活和本心！
意识到了隐形支出的可怕算法驱动的冲动消费与凑单陷阱：平台精准推送的小额商品、满减
意识到了隐形支出的可怕算法驱动的冲动消费与凑单陷阱：平台精准推送的小额商品、满减凑单后闲置无用的物件、直播间营造的“限量感”，让人在不知不觉中为根本不需要的东西买单。意识到了隐形支出的可怕
AI技术的普及正在改变我们的生活，但很多人没意识到的是，最终真正推动AI应
AI技术的普及正在改变我们的生活，但很多人没意识到的是，最终真正推动AI应用进入千家万户，服务于企业与大众的不只是算法与芯片。不少人聊起AI，张口闭口就是大模型参数、高端芯片制程，仿佛只要算法够强、算力够猛，人工智能自然就会铺满社会的每个角落。可现实恰恰相反，实验室里再惊艳的技术，落不了地就是空中楼阁。就像你买回了全世界最好的锅和最贵的食材，没人懂炒菜、没人愿意吃，这桌饭终究是摆不上台面的。真正推着AI从科技圈热搜走进普通人日常的，藏在很多人看不见的地方。最先起作用的，是海量真实场景和扎扎实实的数据。算法再聪明，也是用数据喂出来的；芯片算力再强，没有具体业务跑也是空转。国家发改委相关分析里就提过，数据产业才是打通AI技术和行业应用的关键枢纽。这话听着抽象，其实道理很简单：工厂里的质检AI，得先看成千上万张合格与不合格的产品照片，才能练出火眼金睛；家电里的语音助手，得听过不同口音、不同方言的指令，才能听得懂老人小孩说的话。国家数据局在全国建了一批数据标注基地，攒出几百个高质量行业数据集，背后就是在给AI补"人生经验"。很多人以为AI是靠天才程序员灵光一现火起来的，其实背后是无数标注员、行业工程师把各行各业的隐性经验，一点点翻译成AI能读懂的语言。没有工厂里的生产数据、没有老百姓的日常使用反馈，再厉害的模型也只是个会背课本的学霸，一到现实场景就傻眼。再往下说，开源生态把AI从巨头的"私人玩具"变成了全行业的"公用工具"，这股力量被绝大多数人低估了。前两年大家还在说，搞大模型得烧几十上百亿，只有头部科技公司玩得起。可转眼之间，国产开源模型遍地开花，从阿里千问到DeepSeek，核心能力模块免费向开发者开放。这意味着什么？以前一个传统企业想做个AI应用，得先招一支几十人的技术团队，买昂贵的算力设备，没个半年一年根本做不出来。现在呢？三五个人的小团队，基于开源模型改一改，一两天就能搭出一个能用的行业应用原型，成本降到原来的十分之一都不到。有数据显示，光是国内一款开源交互系统，上线七个月就接入了上百万台设备，从智能玩具到家电穿戴，各行各业都拿着现成的技术做二次开发。就像当年安卓系统让手机厂商百花齐放一样，开源AI正在让千行百业都能用得起、改得动智能技术，这股扩散的力量，比单一公司闭门造车要强上百倍。而真正打通"最后一公里"的，其实是那些既懂技术又懂行业的"翻译官"。很多企业老板跟风买了AI服务，结果用了三个月就扔在一边，不是技术不行，是接不上自家的业务。通用大模型就像个全科医生，什么都懂一点，但真要给自家工厂看"疑难杂症"，还得懂行的人来对接。新华网之前就点出过这个问题：AI落地的核心瓶颈，往往不是模型不够强，而是缺少既懂人工智能、又懂行业知识的中间力量。他们得知道企业哪道工序可以交给AI，哪一步必须人来把关，得把散落在各个系统里的脏数据洗干净、理清楚，再把行业规则和老员工的经验嵌进去。更重要的是，上线之后还得持续盯着，AI出错了要调，业务变了要改，形成反馈闭环。没有这批人在中间搭桥，算法和业务就是两条平行线，永远碰不到一起。很多人津津乐道AI要替代人，可现实是，AI越普及，越需要懂行的人来驾驭它、调教它。最后也绕不开基础设施的托底和政策的助推。运营商把云网智算铺到了全国各地，让AI算力慢慢变得像水电一样，点开就能用，不用每家企业都自己建机房；国家"人工智能+"行动持续推进，从制造业到医疗教育，一个个标杆场景做出来，再顺着产业链往中小企业扩散。甚至连适老化改造、乡村地区的数字素养培训，看似和技术前沿不沾边，实则都是在拓宽AI的受众边界。技术从来不会自己主动走进千家万户，得有人铺路、有人搭桥、有人教大家怎么用。所以回头看，AI能走到今天，从来不是某一项技术的单点突破，而是整个生态系统集体往前拱的结果。算法和芯片确实是发动机，但光有发动机跑不起来，还得有路面、有驾驶员、有乘客、有沿途的加油站。下次再聊AI的时候，别只盯着芯片参数和模型榜单出神，真正让你我用上AI的，可能是工厂里调试系统的工程师，是给数据打标签的普通员工，是开源社区里默默贡献代码的开发者，是每个愿意尝试新事物的普通人。技术的普及从来都不是少数精英的独角戏，而是千万人一起用出来、改出来、趟出来的。
【半成品迷局：当创业变成一场“烤箱”寓言】一家初创公司试图用AI算法革新工业烤箱
【半成品迷局：当创业变成一场“烤箱”寓言】一家初创公司试图用AI算法革新工业烤箱，却陷入了经典恶性循环：创始人为满足VC承诺拒绝砍掉非核心市场，销售为了提成不断许诺“蜡烛按钮”等伪需求，导致工程师被无尽的琐碎任务淹没。最终，底层算法的缺陷（10%的烧焦率）从未被修复，而为了挽留大客户仓促上线的“旋转底盘”功能因方向转反被退货，公司在频繁的“敏捷开发”中走向平庸与崩溃。这件事揭示了技术创业中极其隐蔽的陷阱：需求通胀导致的系统性崩塌。当一个产品为了“活下去”而向每一个大客户的非标需求低头时，它就从一个“改变世界的工具”退化成了“定制化的外包劳务”。底层逻辑在于，初创公司往往误把“功能叠加”当成“产品进化”，却忽视了每增加一个按钮，系统的复杂度是呈指数级爆炸的。最有力的教训是：如果你的核心算法连面包都烤不好，增加再多“斋月模式”也救不了你的生意。weli.dev/blog/half-baked-product/
你有没有发现，现在刷手机越刷越容易生气？打开短视频，有人自称“农业专家”，把
你有没有发现，现在刷手机越刷越容易生气？打开短视频，有人自称“农业专家”，把袁隆平院士奠基的杂交技术诋毁为“变态杂交”，造谣“人吃了会像骡子一样不生育”；刷到直播间，有人虚构绑架警情，诱导网友盲目报警；点开评论区，满屏都是站队互撕、恶意引战。一个拥有200万粉丝的网红，连“植株”和“蜘蛛”都分不清，却能对我国几代育种专家数十年的成果指手画脚。这背后藏着一条赤裸裸的逻辑——“愤怒诱饵”。愤怒为什么成了硬通货？心理学研究发现，在网上传播最广、能量最强的不是快乐，而是愤怒。从进化角度看，人必须对危险敏感，愤怒能瞬间凝聚群体力量去战斗。于是别有用心者抓住这个“流量密码”——职场冲突、家庭矛盾、贫富差距、地域歧视……那些精心设计的矛盾就像鱼钩，精准勾住每个人内心的敏感与不安。更可怕的是算法的推波助澜。你一旦浏览过带有情绪标签的内容，算法便会加大权重持续推送类似信息。冲突激烈、观点极端的内容往往数据亮眼，持续获得流量加持。用户陷入“越刷越气，越气越刷”的恶性循环。这是一门好生意——制造争议比寻找好创意更容易、成本更低、路径更可复制。流量即金钱，哪怕不收黑钱，光靠广告插件，流量越高收入就越高。封号为什么治不了根？2025年“清朗”专项行动，光春节整治就累计清理违法违规信息103万余条、处置账号9.7万个。各地网信、公安部门查处了多起虚假摆拍、流量炒作案件。但封掉一个号，他可以再注册两百个。只要在被封前赚够了钱，这种行为就永远停不下来。问题的症结在于：违规成本低，经济回报高。一个网红账号橱窗里各类“老品种”产品的销量，直接印证了“谣言开道、带货为真”的变现路径。有人靠虚假摆拍“盲人出行遭斥责”收割流量牟利；有人自导自演“遭勒索自杀”博取关注。当造谣骂人能挣大钱，单纯的道德呼吁在巨大利益面前是苍白的。平台不能假装“技术中立”不少人把问题推给算法——是算法推荐了这些内容。但算法规则、审核标准均由人为设定，本身包含着治理立场。什么内容能被看见、什么内容能被放大，不是算法自己决定的，而是平台价值导向的直接投射。《网络信息内容生态治理规定》明确，平台应履行信息内容管理主体责任。平台是第一道防线。有些平台对违规账号的处理，往往等到舆情发酵才动手。一个连基本农业常识都不具备的人，能积累200万粉丝——这背后，平台的日常推流起了多大作用？釜底抽薪，比封号更狠治理不能只靠“堵”。第一，提高违规成本。封禁账号不该是终点。除了封号，还应追缴违规收益、跨平台联动惩戒。让造谣者不仅号没了，钱也留不住。第二，算法必须纠偏。平台应优化算法规则，加大对优质原创内容的流量倾斜，下调恶意炒作内容的推荐权重。不能一边喊着治理，一边靠极端内容拉高日活。第三，实名制要动真格。当前“IP可见+大V实名”的折中政策，普通用户仍可隐藏真实身份。这种匿名性降低了心理约束。《网络暴力信息治理规定》要求平台依法对用户进行真实身份信息认证——关键在于落实。第四，监管要跟上技术。2025年“清朗”行动已从整治短视频恶意营销、AI技术滥用，到涉企“网络黑嘴”与“自媒体”不实信息。但网络治理永远在路上，需要前瞻性、精准性、系统性。每个人都是局中人说到底，愤怒这门生意能做成，靠的是我们每个人的点击、转发、评论。你出于正义感转发的那条消息，可能正是别人精心设计的“诱饵”。网络空间连着社会现实，一言一行都关乎风气走向。文明上网并不遥远，就体现在日常的点滴坚守中：不造谣、不信谣、不传谣，不跟风谩骂、不恶意引战。清除网络“雾霾”，不是监管部门的“独角戏”。平台尽责、监管发力、行业自律、网民共治，缺一不可。愤怒可以是正义的起点，但不该成为别人的生意。别让你的情绪，变成别人账户里的数字。
曹旭东，清华直博，AI视觉算法顶尖人才，美国国家数据科学大赛全球亚军，微软亚洲研
曹旭东，清华直博，AI视觉算法顶尖人才，美国国家数据科学大赛全球亚军，微软亚洲研究院副研究员，MomentaCEO，入选《麻省理工科技评论》中国35岁以下科技创新35人，《财富》中国40位40岁以下商界精英。1986年，曹旭东生于甘肃庆阳黄土高原的一个普通家庭，却天生擅长数理逻辑。中学阶段他埋头钻研物理建模，理科成绩常年稳居全市前列。依靠扎实的知识功底，2004年高分成功考入清华大学航天航空学院工程力学专业。本科阶段，力学、数学的系统训练搭建起他底层建模思维，课余他主动自学计算机课程。本科毕业以优异的成绩直接拿到清华直博资格。可博士一年级时，有着战略认知的他判断AI视觉即将迎来产业爆发。顶着导师、亲友不解的压力，毅然选择退学跨界人工智能。退学初期他经历低谷，第一份工作月薪仅两千元，先后在索尼、雅虎等外企研究院实习打磨算法。2010年，曹旭东进入微软亚洲研究院，担任计算机视觉副研究员。他主攻图像识别与深度学习，参与研发的算法落地Xbox、必应搜索。其中包括当时全网爆火的年龄识别工具How-old，服务全球数亿用户。期间，他在CVPR、ICCV等全球计算机视觉顶会发表十余篇论文。拿下美国国家数据科学大赛全球亚军，沉淀前沿算法研发与产品落地经验。2014年，他加入初创期商汤科技，从零搭建百人研发团队，主导全栈视觉算法研发，多项成果刊发《Nature》子刊。2016年，30岁的曹旭东离职创办Momenta，出任CEO，立足本土打造自动驾驶“软件大脑”。创业十年，Momenta完成多轮总计超十亿美元融资，投资方覆盖上汽、博世、腾讯、阿里等全球产业巨头。全球十大车企中有九家达成合作，累计二十余款车型搭载其方案实现量产。今年3月，曹宣布推出MomentaR7强化学习世界模型，全球首发车型锁定ID.ERA9X。目前公司正在冲刺港股“物理AI第一股”，企业估值预计破百亿美元。他个人也入选《财富》中国40位40岁以下商界精英。此外，曹旭东还多次受邀在CVPR等国际顶会分享经验，常年回清华开设产业讲座。放弃安稳直博学术路线并非就是浪费天赋，而是清楚的明白自己更适合走哪条路。人生与事业的成功，也从来不是只有“出国读博、名校教职”这一条标准路径。扎实的专业能力、贴合时代的判断力、扎根本土的实干，一样能实现巨大的价值。
人工智能掌握在资本家手里多可怕？当AI的算力和算法掌握在少数资本巨头手中，普通人
人工智能掌握在资本家手里多可怕？当AI的算力和算法掌握在少数资本巨头手中，普通人连“被剥削”的资格都可能失去。过去资本家还需要工人出卖劳动力，需要他们进工厂、坐办公室，可当AI能把绝大多数工作都干完，穷人就连“奴隶”都做不成了。因为资本不再需要你的劳动，你成了系统中“多余的人”。
智驾这行不存在弯道超车。算法、算力、数据，三件事，每件都是时间与成本堆出来的。国
智驾这行不存在弯道超车。算法、算力、数据，三件事，每件都是时间与成本堆出来的。国内几个头部大佬，硅谷坐完满血FSD回来，没吭声，后来在饭桌上说了句“FSD确实断代领先”。这不是认怂，是认账。认账不丢人，丢人的是连账都不敢看，天天敲键盘喊“赢麻了”。老头观察重庆·九曲河湿地公园
最容易弯道超车的六大科技赛道弯道超车的核心逻辑：传统技术路线国外深耕多年，
最容易弯道超车的六大科技赛道弯道超车的核心逻辑：传统技术路线国外深耕多年，壁垒极高；而新技术路线、完整产业链、庞大本土市场、应用场景，是我们实现反超的关键条件。1.生成式人工智能、具身智能（确定性最高）美国在底层基础算法、开发框架上起步更早，但优势正在快速缩小。我们的核心优势：海量产业场景、完整算力基建、庞大的数据资源，擅长落地产业化。欧美企业大多专注通用大模型，国内企业深耕行业专用模型、AI智能体、人形机器人的控制算法。超车路径：不走通用大模型内卷，深耕工业、汽车、智慧城市、智能制造等垂直领域，用产业应用反向迭代底层技术，实现换道竞争。算力端依靠存算一体、RISC‑V架构的AI芯片，避开高端GPU封锁。2.人形机器人与物理AI（制造业换道超车）传统工业机器人，日系、德系企业占据几十年优势。人形机器人属于全新赛道，所有国家基本处于同一起跑线。国内拥有全球最全的精密零部件供应链，谐波减速器、伺服电机、传感器已经完成国产替代，完整的汽车工业体系可以复用制造工艺。依托庞大的制造业、物流、养老市场，可以快速迭代产品，依靠量产成本优势抢占全球市场，是高端制造业突破的绝佳赛道。3.新能源与新型储能（已经实现领跑，继续扩大优势）电动汽车、动力电池、光伏、风电，已经完成弯道超车，国内占据全球过半产能。接下来超车重点：固态电池、钠离子电池、氢能、可控核聚变、长时储能。欧美传统油气、燃油车产业链包袱很重，转型速度缓慢，我们依托完整上下游，持续巩固能源领域领先地位。4.商业航天、低空经济（空间领域全新赛道）传统航天领域欧美积累深厚，但是低轨卫星星座、无人机、eVTOL低空飞行器，属于全新赛道。北斗卫星导航已经打破GPS垄断。国内依托庞大的空域、城市物流、旅游、应急救援场景，无人机产业全球领先，卫星互联网可以实现空天地一体化通信，避开传统航天的技术壁垒，快速抢占新兴市场。5.生物制造、合成生物学（化工医药换道）传统化工、化学制药，欧美巨头垄断多年。生物制造以微生物合成材料、医药原料，生产路径完全不同，属于颠覆性技术。国内化工产业规模庞大，发酵、生物加工产业链完善，在合成蛋白、可降解材料、细胞与基因治疗领域，研发速度极快，有望摆脱传统化工路线，建立新型生物工业体系。6.量子科技、6G通信（下一代基础设施，同步起跑）量子计算、量子通信、6G，全球都处在早期研发阶段，不存在几十年的代差。6G主打空天地海一体化通信，我们在5G时代积累了大量专利和基站基建；量子通信的政务、金融加密场景，国内率先大规模商用，依靠政策和场景优势，有机会在下一代通信技术实现领先。补充：半导体（属于换道追赶，而非直接弯道超车）传统硅基高端制程芯片追赶难度很大，不过可以通过存算一体芯片、RISC‑V架构、第三代半导体，开辟全新技术路线，在新能源、汽车、AI芯片领域实现突围。
这种视频能快速流行，本质上是踩中了短视频平台的传播逻辑和人性里的几个“爽点”，拆
这种视频能快速流行，本质上是踩中了短视频平台的传播逻辑和人性里的几个“爽点”，拆解一下👇1.🔞低俗谐音梗+擦边暗示，自带“话题钩子”你说的“这个女的的蛋卖不卖”，玩的就是“鸡蛋”和身体部位的低俗谐音梗，这种带点擦边、又有点冒犯的提问，本身就自带话题度：•观众一眼就能get到梗，瞬间觉得“又俗又好笑”，忍不住评论“太缺德了”“我也想问”，平台算法看到互动高，就会疯狂推流。•这种梗成本极低，谁都能拍，模仿门槛几乎为零，所以很快就被各种博主复制、翻拍，形成传播裂变。2.😂低成本整蛊+反差感，情绪价值拉满这种视频属于典型的低成本整蛊，几乎零成本就能拍：•场景简单：路边蹲个人，放两个鸡蛋，再找个朋友问一句梗，10秒就能拍完。•反差效果拉满：女生认真玩手机，旁边的人一本正经地问“蛋卖不卖”，一本正经的冒犯和女生的错愕反应，形成强烈的喜剧效果，观众看了会觉得“尴尬又好笑”，这种情绪波动是短视频传播的关键。3.📱平台算法的“流量偏好”短视频平台的算法，天生偏爱高互动、高完播率的内容：•这种视频开头就抛出梗，用户不会划走，完播率很高；•评论区全是玩梗、吐槽、模仿的留言，互动数据爆炸，平台就会判定为“优质内容”，给更多流量，让它越传越广。4.👥社交属性强，自带“二次传播”buff这种低俗又好笑的梗，很适合在朋友群里分享：•很多人会把视频转发给朋友，说“你看这个梗”，这种“社交货币”属性，让它脱离了平台推荐，靠用户自发分享扩散。•甚至有人会在评论区玩梗、改编，形成二次创作，进一步放大传播效果。说白了，这种视频就是靠低成本、擦边梗、强情绪刺激，精准踩中了短视频平台的流量密码，虽然你觉得“智商很低”，但它的传播逻辑其实非常“精明”，靠最直接的情绪价值换来了最高的传播效率。
Instagram将允许你微调主页面上算法向你展示的。Instagram首席执行
Instagram将允许你微调主页面上算法向你展示的。Instagram首席执行官AdamMosseri表示，借助“YourAlgorithm”功能，“你现在可以看到我们认为你感兴趣的话题，并现在就能告诉Instagram算法你想要的内容
现在的企业，张口闭口都是大数据。好像不用几个T的数据分析，这家公司就不配谈现代化
现在的企业，张口闭口都是大数据。好像不用几个T的数据分析，这家公司就不配谈现代化。数据确实有用，它能让你看清以前看不清的细节，但也别把它神化了。很多老板以为，只要把数据采集上来，装几个酷炫的大屏，生意就会变好。现实往往很打脸。你花大价钱搭了数据中台，招了昂贵的算法工程师，结果发现，系统里90%的数据是垃圾。这时候的大数据，不是资产，是负资产。因为它会给你制造一种虚假的安全感，让你在一个错误的方向上狂奔。而且，大数据解决不了所有问题。它能告诉你上个月哪个产品卖得最好，但它解释不了为什么客户这周突然流失。它能算出用户喜欢点击什么颜色，但算不出用户明天的心情。过度依赖数据，人就容易变懒，决策变成机械地看报表，而不是去一线听炮火。数据是有滞后性的，等业务数据跑出来，市场早就变了。更麻烦的是隐私这道坎。现在谁敢随便收集、滥用用户数据？一旦触碰红线，罚款可能比你靠数据赚的还要多。很多中小企业跟风搞大数据，最后只是养了一堆服务器，存了一堆没用的信息，除了增加运营成本，一点正向作用都没有。大数据本质上是面镜子，照出的是你业务原本的样子。如果你的业务本身是混乱的，大数据只会把这种混乱放大得更清楚。一句话，大数据不会替你做生意，它只能帮你把已经做好的生意看得更清楚一点。
这些回流人才凭借在国外积累的前沿知识，迅速投身国内科研项目。在算法优化方面，他们
这些回流人才凭借在国外积累的前沿知识，迅速投身国内科研项目。在算法优化方面，他们引入国外先进的深度学习算法改进思路，大幅提升国内人工智能模型在图像识别、自然语言处理等领域的准确率。例如在医疗影像识别中，新算法提高了疾病诊断的精准度，为患者治疗赢得宝贵时间。在应用场景拓展上，他们带来新思路。将国外成熟的智能交通、智能家居等应用模式与国内实际相结合进行创新，催生诸多新商业机会。同时，他们积极投身教育，向年轻一代传授先进理念，培养更多人工智能领域新生力量。随着人才回流，国内人工智能产业生态日益完善。企业间技术交流更频繁，产学研合作更紧密，营造出良好的创新氛围。这种良性循环持续推动我国人工智能技术进步，使我国在全球人工智能专利竞争中崭露头角。未来，我国人工智能专利数量有望持续增长，推动产业迈向新高度。
天涯神帖突然就想起那些泡在天涯的日子，没有算法推荐，没有短视频，没有带货直播，只
天涯神帖突然就想起那些泡在天涯的日子，没有算法推荐，没有短视频，没有带货直播，只有一个个认真敲字的楼主和追更到深夜的我们。当年明月在煮酒论史随手写的《明朝那些事儿》，天下霸唱在莲蓬鬼话连载的《鬼吹灯》，还有那些写着普通人真实经历的帖子，没有华丽的辞藻，却字字戳心。那时候上网不是为了刷存在感，而是为了找到同类。你不知道屏幕对面是谁，可能是大学教授，可能是工厂工人，可能是街头小贩，但大家都在认真讨论，真诚交流。天涯倒过，但天涯神帖从来没有消失。它们在网盘里流传，在朋友圈里分享，成为一代人的集体记忆。明天，我们终于可以回家了。那些年的青春，那些年的热血，那些年的感动，都还在。
比亚迪又放大招了！4nm车规智驾芯片落地，比特斯拉7nm芯片先进一代。马斯克、黄
比亚迪又放大招了！4nm车规智驾芯片落地，比特斯拉7nm芯片先进一代。马斯克、黄仁勋这下真坐不住了。作为国内首款量产4nm车规智驾芯片，比亚迪直接把车规芯片制程拉高一个层级，对比特斯拉现役7nm的FSD芯片，整整领先一代工艺。很多人不清楚，车规4nm研发难度堪比消费电子2nm，要扛住零下40℃到125℃极端温差，满足十余年稳定用车标准，门槛远超普通手机芯片。仔细看这个参数更亮眼，单颗璇玑A3算力700TOPS，单车三颗并联突破2100TOPS算力，原生适配L3、L4高阶智驾，功耗还比同级低两成，搭配自研算法算力利用率直接翻倍，避开行业高算力高耗电的通病。以前高端车载智驾芯片基本被英伟达、特斯拉把控，国内车企大多外购芯片，成本和技术处处受制。比亚迪深耕多年，攒下五百多款车规芯片技术，实现从设计、流片到量产全链路自研，如今4nm芯片量产落地，不光自用装车，后续还能对外供货，直接撬动全球智驾芯片格局。比亚迪靠自研打破了海外芯片垄断，国产新能源车智能化不再被卡脖子，往后电车下半场的芯片话语权，咱们自主品牌终于站稳了脚跟。