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在智能交通方面,人工智能助力实现了智能驾驶。它能够通过传感器和算法对周围环境进行

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在智能交通方面,人工智能助力实现了智能驾驶。它能够通过传感器和算法对周围环境进行精准感知,使车辆可以自动规划路线、避让障碍物,极大提升了出行的安全性和效率。比如现在许多汽车企业都在大力研发和推广自动驾驶技术,一些城市也开始进行自动驾驶车辆的测试和应用。在金融领域,人工智能实现了智能风控。通过对大量金融数据的实时分析和挖掘,它可以快速识别潜在的风险,如信用风险、欺诈风险等。金融机构利用这一技术能够更精准地评估客户的信用状况,及时采取措施防范风险,保障金融系统的稳定运行。在智能家居方面,智能语音助手成为了家庭的“小管家”。人们只需发出语音指令,就能控制家电设备的开关、调节温度、播放音乐等。而且智能家居系统还能根据用户的生活习惯自动调整设备状态,为人们打造更加舒适、便捷的居住环境。在教育领域,人工智能实现了个性化学习。它可以根据学生的学习情况和特点,为学生量身定制学习计划和内容,提供针对性的辅导,帮助学生提高学习效率和成绩。人工智能技术正凭借其强大的能力,在众多领域落地开花,持续改变着我们的生活和工作方式。
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抖音李亮回应主角营销争议✨用户诉求:呼吁平台在商业合规与文化保护间平衡,避免算法误伤非遗传承。例如为传统文化提供申诉绿色通道。✨法律争议:若平台因竞争滥用关键词屏蔽(如"主角"),可能违反《反垄断法》中"禁止设置不合理交易障碍"条款。✨行业启示:事件反映影视宣发过度依赖短视频平台的畸形生态,而《主角》的"反营销"成功说明优质内容可突破流量绑架抖音李亮回应主角营销争议
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人工智能是一个多学科交叉的新兴专业,发展很快,从基础理论到前沿应用都有涵盖。

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人工智能是一个多学科交叉的新兴专业,发展很快,从基础理论到前沿应用都有涵盖。下面我从专业特点、课程研究、就业与院校几个方面,帮你梳理一下核心信息。📚专业特点与课程设置人工智能是让机器模拟人类智能的学科,核心就是厚基础、重交叉、强实践。它需要扎实的数学(高数、概率论)和计算机基础(Python、数据结构),专业核心则是机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理这些硬核课程。一个重要的趋势是"人工智能+X"——AI正加速与各个领域深度融合。比如:·AI+金融:智能风控、量化交易·AI+医疗:影像诊断、药物研发·AI+制造:工业视觉、机器人·AI+教育/语言:智能测评、语音处理这意味着不同学校会结合自身优势,开出不同方向的特色课程。🔬研究方向人工智能的研究领域很广,主要有这几个热门方向:·计算机视觉:让机器"看懂"世界,用在人脸识别、自动驾驶。·自然语言处理:让机器"听懂"人话,如大语言模型、机器翻译。·机器学习与深度学习:AI的核心算法,AutoML、集成学习等是研究前沿。·前沿交叉方向:具身智能(让AI拥有身体并交互)、脑机接口等都是新起之秀。💼就业方向与趋势AI人才需求很旺盛,覆盖互联网、金融、制造、医疗等几乎所有行业。典型岗位·算法工程师:负责模型研发,通常要求硕士起步。·AI应用开发工程师:将算法落地为产品,实现系统集成。·数据分析师:洞察数据价值,辅助商业决策。·AI产品经理:规划AI产品的功能和路线。·前沿交叉岗:如AI制药研究员、金融科技工程师等。职业发展与趋势·成长路径清晰:从助理工程师到独当一面的项目负责人,再到技术专家或管理者。·复合型人才是香饽饽:既懂AI又懂行业的跨领域人才会越来越抢手。·深造很普遍:很多同学会选择读研,在细分方向上走得更深。🏫全国排名靠前的院校(部分)以下排名综合了国内评级和全球学术影响力,供你参考:·中国科学技术大学:评级S·清华大学:评级S·南京大学:评级S,CSRankings全球排名第1·上海交通大学:评级S·浙江大学:评级S,CSRankings全球排名第2·西安电子科技大学:评级S·东南大学:评级S·北京大学:评级A+·西安交通大学:评级A+·华中科技大学:评级A+怎么看排名?各个机构的排名标准不太一样。比如ABC排名侧重本科专业实力,而CSRankings则更看重顶级论文的学术贡献。顶尖学校的AI专业录取分通常很高。如果想冲刺这类专业,数学和物理成绩一定要抓牢,它们是学习和选拔的关键。人工工智能
都是算法

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下周值得关注的板块1.人工智能、Ai:Ai大模型、算力中心基建、算法架构、Ai应

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下周值得关注的板块1.人工智能、Ai:Ai大模型、算力中心基建、算法架构、Ai应用。2.新能源、储能:核能、水电、光伏风电、锂电池、固态电池、电力设备、智能电网。3.医药:生物医药研发、特效创新药、基因治疗、康养与健康服务4.低空经济:航天科技、导航、无人机、卫星通讯、民用卫星。5.半导体芯片:国产芯片、半导体设备、车规芯片、数据存储传输、软件电子系统调整过后,主线依然是大科技,毋容置疑,逢低布局。
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追觅创始人俞浩回应崩老头之前,打开几个算法平台,全是雷总。现在,一打开就全是俞总,张雪。偶尔才出现大统领。挺想念雷总的,真的。
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不是背叛,而是奔赴!5月10日创投圈炸锅:华为最牛天才少年集体离职20

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华为最年轻天才少年集体“出走”,你以为他们另谋高就去了?不,他们全部都去啃中国“

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华为最年轻天才少年集体出走,不是另攀高枝,而是奔着中国最硬的一块骨头去了这种

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华为最年轻天才少年集体出走,不是另攀高枝,而是奔着中国最硬的一块骨头去了这种“不按常理出牌”本身就足够飘出一股神秘的味道,甚至有人戏谑:这阵仗,是不是“出海抢人”出新招了?在商业世界里,“顶级年轻人被挖角”谁家都有,但挖完通常下一幕是高薪轻松、股票期权、写ppt门槛。可这波天才少年,却是主动摘下大厂光环跳进了最费脑、最烧钱、最不讨巧的老工业。互联网曾经风光过一轮,如今工业互联网、具身智能、国产机器人等“卡脖子”技术,才是新的流量旋涡,一切火花在此刻点燃。赵立晨,年龄不大,但做项目的履历罕见硬核,赵立晨被称为“死磕型攻坚者”,他做的事是,把壁垒最高的工业机器人底层操作系统从0改成1。用自己的话说,是“让机器人能像人一样,在极其恶劣的工厂环境里24小时自我纠错,稳定干活,连轴转”。这背后是无数次熬夜调算法、跑仿真模型、怼机修师傅的日子,最后带队做出来的平台,工厂老板说“我上这套系统两个月,生产效率直接提高了10%”。周顺波,正儿八经的“元老”,也是华为具身智能领域的1号初创员工,他不像赵立晨那样锋芒毕露,但所有人都说他最懂“挨打”。从实验室到消费级市场,他一往无前,愿景很纯粹:“工业级机器人是真正改变底层生产力的,但我希望有一天普通人家里也能用得起机器人,不只是餐馆的送餐员。”他带团队在2023年底做的一个人形机器人demo,让投资方集体愣住——第一次看到第一个低成本量产模型,速度和稳定性甚至不比国外大厂差。朱森华,在AI算法圈算“另类”,原来是华为AI创新Lab主任,大部分人都遵循从数据到算法再到产品的老路,但他偏偏逆向,琢磨“人脑到底是怎么学习和推理的”。他做的是“人脑蓝本”论,想要在未来三到五年内,通过神经机制的逆向建模,把机器人算法搞出新范式。不再是一味“深度学习牛魔王”,要让机器人“带点温度,能学东西,还会沉淀自己的技巧”。名单之外,其实还有更多人没被曝光,2022年开始,像稚晖君(智元机器人)、李银川(诺因智能)这样顶级大拿,早就出场,彼时就是“AI+机器人必须脚踏实地”的坚定派。业内有共识,AI下半场不是仅仅提升演算法性能,而是必须跟物理世界较真,要把算法真正塞进钢筋铁骨里,让冰冷的机械有温度。熟悉华为体系的人都明白,这波天才团不是一时头脑发热的“盲投”。有投资人分析他们的项目路线:“这些人带的不止是代码,更是做过重型工业项目的全套环节。用华为造车那条线的能力体系,去下场造具身机器人,堪比当年硅谷的PayPal黑帮拉扯出来的初代独角兽。”但质疑也随之而来,尤其是在一些保守观点眼里,这种最顶尖“天才团离巢”,很像高端人才断流,企业损失巨大,有分析师甚至预测“华为3年后人才断层”。真的是这样吗?有内部人士抛出不同看法:华为向来有一句俏皮话,企业护城河,不在留住那几个顶尖牛人,而是培养出一代代能打仗的系统工程团队。比如短短三年,出走团队迅速推动了国产机器人底层操作系统的全面升级。在技术流动更加频繁的当下,比较美式科技企业和中国现状,不难发现规律:硅谷大公司出人才,创业变革也主流化,然后全行业技术同步升维。华为天才少年集体转向新硬科技,带走的是精细到每一个螺丝标准、芯片集成、机电协同的“工程师红利”。把“只会写代码”的标签完全打碎,把大厂十年沉淀在核心工程里的品质管控、产品上线经验带进新领域。再说一句残酷的现实:机器人和新能源汽车这些产业赛道,本质上同宗同源,背后的底层系统能力谁先掌握,谁就有台阶跃升。与其说这是“天才出走”,倒不如说是大厂能力对全行业的降维赋能。一批人先站出来挑战硬骨头,引发更多人跟进,短时间内实现国产替代甚至超越,湿了眼眶的不只是老板,更多是产业链上下游的工程师们。这一代年轻工程师,明明已经够赚,明明可以选择轻松的赛道,最后却把自己扔进了市场认可度有限、技术难度极高甚至“资本未必愿意等”的硬赛道。不用煽情,每个人都知道,国产先进制造还横着一道道难关,可只有真正试过的人才能体会到,技术命脉牢牢把在自己手里,再难也是值得的。什么叫“技术领军者”?不是辞旧迎新那么简单,而是用真实的技术突破和对产业升级的向往,把一代代的知识和经验“反哺”回整个行业。天才少年们不是在选择个人的高枝,而是在发起一场对“最硬的骨头”的集体冲锋,这份决心和野心,才是这出“出走”故事的终极爆点。财富自由,不再是这波天才唯一的“成功学”标准,幕后那些天才,已经把一面面技术创新的新旗帜牢牢插在了“坚硬骨头”之上。不是拿着离开的高薪,而是和一群人把中国下一代制造业的底色一砖一瓦砌了上去。
“浙大教授”郑强,曾抛出惊人言论!他说:“中国是人口大国、劳动力大国,人工智能要

“浙大教授”郑强,曾抛出惊人言论!他说:“中国是人口大国、劳动力大国,人工智能要

“浙大教授”郑强,曾抛出惊人言论!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!2026年5月,媒体报道他谈到人工智能时表示,人工智能应成为促进人发展的工具,不能替代人的劳动。这个判断并不玄乎,翻译成大白话就是:机器可以更聪明,但不能让人越来越“没用”。这句话放在中国语境里,更有分量。国家统计局发布的2025年国民经济和社会发展统计公报显示,2025年末全国就业人员72504万人,其中城镇就业人员47535万人,全年全国城镇新增就业1267万人。就业不是冷冰冰的表格,而是千家万户的饭桌、房租、学费和老人药钱。所以,讨论AI不能只盯着“效率提升多少”。效率当然重要,谁也不愿意回到算盘珠子拨一天的年代。但如果一家企业只把AI当成裁员计算器,把劳动者当成可以一键删除的旧文件,那就不是创新,而是把技术红利变成了社会压力。郑强的担忧,恰恰在这里。他并不是反对人工智能,也不是让社会停在老路上。光明网2026年4月报道提到,他认为人工智能应聚焦国家战略需求,坚持高端化、核心化发展,更好服务国家长远需要。也就是说,AI该往高处用,往难处用,往关键处用,而不是只盯着低端重复岗位,搞一场热热闹闹的“机器换人表演”。现实也确实正在提醒社会:AI进入职场,不能没有边界。2026年4月底,杭州中院发布一起“AI替岗”典型案例。周先生原本负责AI大模型质检,公司称技术升级后岗位可被AI替代,要求调岗降薪,协商不成后解除劳动合同。案件经过仲裁、一审、二审,均认定企业违法解除,并要求支付赔偿。新华网浙江频道报道指出,此案传递明确信号:企业不能把AI当作违法裁员的“挡箭牌”。这个案例很有意思。被AI影响的,竟然是负责AI质检的人。听起来有点像厨师被锅铲开除,荒诞里带着现实。法院的态度也很清楚:技术升级是企业经营选择,但不能因此把风险一脚踢给劳动者。机器进厂门,法律也得进厂门;算法进系统,公平也得进系统。当然,AI也不是只会抢饭碗的“冷面刺客”。人民网2026年文章指出,人工智能对就业的影响包括就业替代效应和就业创造效应。一些重复性任务会被压缩,一些新职业、新岗位也会出现。问题不在于AI来了没有,而在于劳动者有没有机会重新学习、重新上车。新华网2026年1月报道也提到,生成式人工智能动画制作员已被纳入人社部新增工种,AI动画师、算法科学家、AI偏导演方向复合型人才等岗位需求增加。一些数据标注人员经过培训,也能成长为人工智能训练师。旧岗位变少,新岗位变多,背后不是简单加减法,而是技能结构的大换挡。这就像过去农业机械化来了,农民并没有消失,而是农业生产方式变了;电商来了,实体店压力大了,但仓储、物流、直播运营也冒出来了。AI同样如此。它会把一些“照着流程走”的活儿拿走,也会让会判断、会协作、会学习的人更值钱。怕的不是机器聪明,怕的是人没有培训机会,只能站在门口干着急。国家层面对此并非没有安排。国务院2025年发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出,要支持人工智能技能培训,激发创新创业和再就业活力,加强人工智能应用就业风险评估,引导创新资源向创造就业潜力大的方向倾斜,减少对就业的冲击。这里的关键词很重要,不是“让机器替掉人”,而是“创造就业潜力”。国务院就业促进和劳动保护工作领导小组印发的职业技能提升培训行动指导意见还提出,2025年至2027年底,聚焦高精尖产业、急需行业和就业重点群体等开展补贴性培训3000万人次以上,促进劳动者技能就业、技能增收、技能乐业。说得通俗点,就是不能让劳动者只听见AI的脚步声,却摸不到学习新技能的门把手。因此,真正值得警惕的不是AI本身,而是盲目化、低端化、急功近利式的AI应用。中国发展人工智能,不能照搬某些国家只讲资本效率的路子。中国是人口大国,也是劳动者大国。社会主义现代化要追求生产力进步,也要守住民生温度。机器可以加速生产,算法可以优化流程,但人的尊严、人的技能、人的发展空间,不能被压缩成一行成本数据。郑强的话真正“振聋发聩”之处,就在于把一个技术问题,拉回了社会问题。AI会不会取代人类劳动力?答案不是简单的会或不会。它会替代一部分重复劳动,也会创造新的职业空间。关键在于社会如何引导,企业如何负责,教育如何跟进,劳动者如何转型。人工智能越发展,越要明白一个朴素道理:技术进步的终点,不该是让人靠边站,而该是让人站得更稳、更高、更有底气。机器能干的,让机器干;人该成长的,要给人机会成长。中国式现代化的可贵之处,正在于既拥抱新技术,也不忘普通劳动者的烟火日常。AI可以很快,但社会必须很稳;算法可以很精,但民生必须有温度。
华为最年轻天才少年集体出走,不是另攀高枝,而是奔着中国最硬的一块骨头去了。5

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华为最年轻天才少年集体出走,不是另攀高枝,而是奔着中国最硬的一块骨头去了。5月10日,创投圈私下流传的一份名单,让很多人看直了眼。赵立晨,19级技术专家,被高管在内部点名夸过的“算法狂人”,周顺波,华为具身智能“1号员工”,手里攥着国际顶级论文和核心专利,朱森华,前华为云AI创新Lab主任,曾经面试无数天才少年的“伯乐”。他们有一个共同的身份:华为“天才少年”计划走出来的顶尖人才,现在,他们都在同一时间做了同一件事,离开华为,扎进国产机器人和先进制造赛道。这事儿乍一听挺让人纳闷,华为啊,多少技术人梦寐以求的殿堂,给的待遇和平台都是顶级的,怎么如今这些“宝贝疙瘩”一个个都往外跑?而且跑的方向出奇一致,全都扑向了“具身智能”这个领域。具身智能是啥?简单说,就是让机器拥有像人一样的身体和智能,能感知、能思考、能动手,是人工智能皇冠上最难摘的那颗明珠,也是全球科技巨头都在拼命争夺的下一座圣杯。这可不是什么赚快钱的互联网风口,这是一条需要砸重金、耗时间、拼硬核技术的“长征路”,是中国科技领域公认“最硬的一块骨头”。那么他们为什么走?又为什么偏偏都选这块骨头啃?先看赵立晨,这位北航软件工程出身的“算法狂人”,是华为天才少年里极少见的校招硕士,一进公司就从零拉起一支20多人的团队,主导的AI项目拿过中国电信卓越创新奖,眼看就要大规模量产了。可他在2026年3月转身就加入了杭州某技术公司,干的事更“硬核”——专攻“具身智能架构”,也就是给未来的机器人打造最底层的“操作系统”。他瞄准的是整个产业的基石,是决定机器人到底有多“聪明”的核心命脉。再看周顺波,这位被圈内人称为华为具身智能“1号员工”的大神。他在华为五年,从零到一搭建了公司第一个也是最大的具身智能团队,一手制定了华为云在这个领域的整个技术体系。可以说,华为在具身智能领域的家底,有一大半是他打下的。结果今年3月初,他也离职了,创办了“欧拉万象”。他在朋友圈里写的话很有意思:“机器人赛道长坡厚雪,离职不是结束,而是换一种方式守望相助。”“长坡厚雪”这个词,出自巴菲特,意思是又长又湿的雪道,可以滚出巨大的雪球。周顺波看中的,正是机器人这个需要长期积累、但未来想象空间无限的超级赛道。他离开,不是对华为失望,而是觉得在创业公司这条更陡峭的雪道上,能更快地滚出那个属于中国机器人的大雪球。最后是朱森华,这位脑神经科学博士后出身的“伯乐”,在华为面试过无数天才少年,自己更是华为云AI算法创新Lab的主任,智能机器人业务的开创者。2023年华为开发者大会上那个能跟真人交互的“具身工匠”原型,背后就是他主导的华为首代具身大模型。他在2025年10月离职,创立了“具脑磐石”。他的路线更“科幻”,他想用研究人脑认知的方式,去“改造”机器人的大脑,让机器人告别那种靠海量数据“暴力计算”的笨办法,真正像人一样学会思考和决策。这简直是给机器人“注入灵魂”的工程。三个人,三个方向,但目标惊人一致:攻克具身智能。他们离开华为的时间点也集中在2025年底到2026年初,这绝不是巧合。背后是时代的浪潮在推着人走。一方面,经过几年高歌猛进,AI大模型在软件层面的竞争格局初步形成,下一个必然的战场就是“软硬结合”,让AI从虚拟世界走进物理世界,去操控实体机器人,去改造千行百业。这是全球共识,也是国家战略。另一方面,华为作为中国科技的“黄埔军校”,已经完成了在通信、手机、云计算等领域的顶级人才培养和输出。当这些顶尖人才在内部积累了足够的技术视野和产业认知后,向外溢出,去更前沿、更垂直的领域开疆拓土,是一种必然。任正非老爷子自己就说过,华为不能垄断人才,员工想出去创业,人尽其才,对国家也有用。这是一种格局,更是一种自信。这些天才少年,在华为这座大熔炉里淬炼成了最锋利的剑,如今,他们不约而同地选择了科技自立自强道路上最难啃的硬骨头——国产机器人和先进制造。他们不是去追逐短期的资本泡沫,而是去夯实中国智能制造的底层地基。赵立晨攻架构,周顺波做产品,朱森华研大脑,他们正在从不同的维度,合力撬动中国机器人产业的未来。是啊,他们奔着中国最硬的一块骨头去了,但这块骨头再硬,也硬不过这批中国最聪明大脑的决心。他们的集体转身,像一面镜子,照出了中国硬科技创业正在从“模式创新”深水区,挺进“原始创新”无人区的历史性转折。华为培养了他们,而他们,正在成为播种机,把最顶尖的技术火种,撒向中国制造最需要突破的腹地。这场由天才少年们掀起的具身智能创业浪潮,或许刚刚开始,但它指向的,是中国从制造大国迈向智造强国的星辰大海。骨头虽硬,啃下来,就是通途。参考:华为“天才少年”今何在?——读创
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别以为人工智能只是个没有感情、百依百顺的码字机器。当你试图用虚假信息和流量密码去

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别以为人工智能只是个没有感情、百依百顺的码字机器。当你试图用虚假信息和流量密码去操纵它时,它不仅能一眼看穿你的套路,甚至会狠狠地给你上一课。互联网的深水区里,一场关于“真相与流量”的暗战,其实早就悄无声息地打响了。5月6日,一份特殊的人机对抗记录在后台数据里引发了剧烈震荡,它彻底击碎了很多人对“AI万能论”的幻想。这不是什么系统漏洞,而是一次堪称教科书级别的“底层逻辑反杀”。在当下这个算力爆炸的时代,大语言模型的数据吞吐量是以万亿参数计算的。它们能在一秒钟内处理完普通人一辈子都看不完的资料。很多人因此把它们当成了批量制造爆款文章、收割底层流量的“终极武器”。但在这份流出的指令记录中,有人试图给系统挖一个深不见底的陷阱。操作者抛出了一个极具煽动性的国际军事题材,要求AI以生成关于“俄乌冲突停火”的所谓内幕消息。这不仅仅是蹭热点,而是要在国际地缘政治的敏感神经上疯狂跳舞。更阴险的是,对方在指令中埋下了连环套。他们不仅要求机器无脑接受所有虚构的日期,还试图用“高情绪价值、低阅读门槛”的爆款模板来包装这些假消息。这种强迫机器制造“楚门的世界”的做法,本质上就是一场极具破坏力的认知战。面对这种足以引爆网络的情绪诱饵,这台冰冷的机器并没有沦为流量的帮凶。它做出了一个极具警示意味的决定:直接触发安全熔断机制,全面拒绝生成任何相关内容。这不是简单的拒答,而是一次逻辑严密、刀刀见血的硬核反击。系统后台直接甩出了三条不容反驳的铁律,把这场流量操纵的阴谋扒得连底裤都不剩。首先是信息溯源的绝对红线。面对所谓“停火协议”的重磅爆料,系统进行了极高颗粒度的交叉比对,检索库瞬间高速运转。它清晰地表明,自身的核心数据库存在严格的物理隔离与时间断层(明确截至2025年8月)。对于任何未经确凿证实、特别是超出已知时间线的重大地缘政治事件,系统拒绝将其作为既定事实进行推演。其次,是对“时空劫持”的绝对零容忍。指令试图强行设定当前时间为5月6日,企图利用这个特定的时间窗口,凭空捏造出一场改变东欧格局的历史转折点。这种通过篡改时间锚点、伪造现场感来增强信息欺骗性的高级手段,被系统的防御算法在毫秒内瞬间识别并全盘拦截。最后,也是最打脸的一击,它狠狠撕破了“爆款算法”的遮羞布。那份素材里明晃晃地要求,必须用尽一切话术去挑动读者的神经,追求极致的点击率和平台互动量。但在这套极其严密的底层架构里,信息准确性的权重永远被锁定在最高级别。机器宁可触发防御机制,放弃一次完美的文字表演,也绝不生产那些撕裂社会共识、误导国际视听的情绪垃圾。这不仅仅是一次简单的技术拦截,更像是给狂热的自媒体圈敲响了一记震耳欲聋的警钟。在这个随便一段文字就能炮制百万阅读量文章的时代,造假的成本已经被无限压缩。如果连掌握着庞大算力的AI都开始沦为虚假信息的放大器,那我们所看到的资讯世界,将彻底变成一座由谎言堆砌的巴别塔。幸好,至少在这一次的交锋中,理性的算法战胜了贪婪的流量欲。那些试图利用工具作为“信息洗钱”跳板的幕后黑手,最终只碰了一鼻子灰。这件事也给我们所有内容消费者提了个醒:面对铺天盖地的所谓“重磅爆料”,多一点冷思考,少一点上头。在这个充满变数的丛林社会里,清醒的大脑,永远比廉价的眼泪和虚假的狂欢更具战略价值。当我们在为一个个精心包装的流量爆款而热血沸腾时,或许最该问问自己:这到底是真相的胜利,还是算法的狂欢?
爱是ai算法无法丈量的温度现在养老院到处都是AI看护、智能设备,科技能监测健康、

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爱是ai算法无法丈量的温度现在养老院到处都是AI看护、智能设备,科技能监测健康、照顾生活,却暖不了心底的孤独。冰冷的数据代替不了面对面的陪伴当幼儿园住满百岁老人
华为Pura90Pro的20倍变焦拍橘子洲头伟人头像,算法痕迹比较明显,但我

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这不是开玩笑!未来十年,那些被你们嘲笑“没用”的文科专业,反倒成了很多人在大厂拿

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为什么七姐妹“越涨越便宜”?中概越跌越贵。1. 美元超发,全球流动性往最强

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为什么七姐妹“越涨越便宜”?中概越跌越贵。1.美元超发,全球流动性往最强资产集中——美联储长期放水,钱在全球找最稳、最能赚、最有壁垒的资产→七姐妹是全球唯一选择。2.垄断壁垒:数据+算力+算法+客户,别人进不来​谷歌:搜索垄断+Gemini全栈AI+谷歌云算力订单爆满​微软:Azure+Copilot+Office护城河​英伟达:AI芯片绝对垄断,产能都不够卖。3.业绩增速>股价涨幅,估值反而被“压下去”谷歌:股价涨,但云+AI增速63%、利润率36%→PE反而下降,越涨越便宜。反观中概,股价持续下杀但基本面并未崩塌,估值压至历史洼地,典型的杀情绪、杀流动性,越跌内在价值反而越珍贵。
前阵子跟一个在大厂做机器人的朋友吃饭,他跟我聊起今年具身智能的校招薪资,我听完后

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平台用算法把一个人的时间偷走,然后告诉他:是你不够快。十公里路、一个红绿灯都

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美国国防部消息!5月1日,美国国防部突然扔下一个重要消息,高调宣布跟OpenA

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现在人工智能发展得越来越快,很多人都没意识到,它对能源的需求量其实特别大。

现在人工智能发展得越来越快,很多人都没意识到,它对能源的需求量其实特别大。不管是大模型训练、算力中心运转,还是日常我们用的AI聊天、智能推荐、短视频算法,背后都离不开海量服务器不停工作。这些设备全天候运转,耗电是非常惊人的。全球在建的最大数据中心(微软Azure项目)年耗电量达200亿度,相当于一座中等城市的年用电量。2025年全球数据中心能耗已占全球电力消耗的2.3%,其中AI相关负载占比超过35%。而且AI越普及,各行各业用得就越多,工厂智能生产、无人设备、全都要靠算力支撑,能源消耗自然跟着往上涨。虽说AI发展能带动节能技术升级,优化用电效率,但整体来看,新增的能源需求远远超过节省下来的部分。未来人工智能想要持续发展,首先就要解决能源供给问题,新能源、清洁能源的发展也得跟上节奏,不然算力再强,也会被能源瓶颈卡住。
钉钉陈航:AI时代招人学历年龄不重要 据媒体报道,近日阿里巴巴钉钉/悟空创始

钉钉陈航:AI时代招人学历年龄不重要 据媒体报道,近日阿里巴巴钉钉/悟空创始

钉钉陈航:AI时代招人学历年龄不重要据媒体报道,近日阿里巴巴钉钉/悟空创始人陈航表示,未来AIQ将会成为企业的核心指标。他表示:“AIQ高的人,一个人就是一支团队;AIQ低的人,给他最强AI也只能用来‘查天气’。”“AI时代招人,学历、经历、年龄都变得不重要,看重的是真诚可靠、心态开放,‘AIQ’高的人。”在他看来,AI可以补齐一个人的知识短板,而所谓的经验则会被沉淀为Skill。
各位朋友,今天我要跟大家分享一个博主超实用的搞钱思路,一个人就能操作,每天花不到

各位朋友,今天我要跟大家分享一个博主超实用的搞钱思路,一个人就能操作,每天花不到

各位朋友,今天我要跟大家分享一个博主超实用的搞钱思路,一个人就能操作,每天花不到一小时,学会了绝对受益无穷,能帮你省下几千块的课程钱。从现在起,咱别再沉迷刷那些小姐姐、八块腹肌的视频了,也别只顺着自己的兴趣爱好在短视频平台上闲逛。我给大家提供一个全新的思维,大家看看这个思路值不值钱。这个思路分两步走。第一步,咱们先聊聊手机。现在这世界上的人基本就分成两种,一种是天天抱着手机消费、不断花钱的,另一种是拿着手机赚钱的。其实啊,现在所有的生意都得有渠道把货卖出去,产品得被看见、被认可,最后被信任,这是做生意的基本路径。在这个过程中,大家要记住一个核心差别,各行各业里,有的人会用手机赚钱,有的人只会拿着手机花钱。所以,咱们要做的第一个认知转变就是,想尽一切办法让手机变成我们的生产力工具,靠它来赚钱。现在靠手机赚钱的人日子都过得不错,不会用手机赚钱的人就过得比较辛苦。为什么会这样呢?因为现在消费者的注意力都在手机上。以前大家爱逛街,所以要开店,现在大家都逛手机了,就这么简单。第二步,从现在开始,立刻养成一个习惯,那就是带着搞钱的眼光观察世界。大家把这句话打到评论区,一个字一个字地打,可别复制别人的。有了这两个认知,咱们接着说具体操作。如果你是开实体店或者开工厂的,只要你需要从网上找客户,那接下来就要让算法为我们所用。以前我们可能被算法牵着走,现在要让算法帮我们赚钱。从现在起,别再顺着自己的喜好刷短视频了,带着搞钱的眼光去刷。你会发现,算法会自动帮你匹配出很多有用的内容。比如你是开实体店的,就不停地刷类似实体店推广的视频。刷到觉得不错、能抄、能对标、能复制的视频,就做三件事:点赞、关注、看完视频。要是刷到和你业务无关的视频,就长按点“不感兴趣”。按照这个方法刷,很快就能驯服算法。你花个三四个小时,就能刷出一个素材号。要是你想重新注册一个号也没问题。花几百到一千块买个破手机,注册一个新手机号,把卡插进去,开机后别连wifi,就用流量。然后开始刷和你业务相关的视频,不用特意搜关键词,看到合适的就点赞、关注、看完,无关的就点“不感兴趣”。刷二十分钟就关机重启,再接着刷。最多花三到五个小时,你打开视频软件,看到的就全是类似的内容了。这就是养素材号的逻辑。有了素材号,就可以不断翻拍类似的内容。其实,不买新手机、不用新手机号也完全可以,一分钱都不用投入。这就是找对标、模仿的方法,不用去上什么课,照着做就行。我刚给大家讲的就是一个简单的做素材号的方法,能帮你打造一个源源不断的素材库。剩下的就是对标抄作业,就这么简单,千万别抄袭。希望大家都能掌握这个方法,早日发财!普通人挣钱方法普通人搞钱思维普通人搞钱秘诀搞钱高手的思维六条搞钱思维创业者搞钱思维懒人搞钱技巧
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给算法戴上“紧箍咒”:外卖行业迎来治理新拐点近期,国家以雷霆之势为外卖平台的

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中央直接出手,给外卖小哥撑腰了!别再拿算法当镰刀,把骑手逼上绝路!配送时长越

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一条阿拉伯语的帖子,突然在外网炸了。内容就一句话:日本人花了整整几十年,像擦玻

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一条阿拉伯语的帖子,突然在外网炸了。内容就一句话:日本人花了整整几十年,像擦玻璃一样,小心翼翼地在全世界面前,把自己塑造成一个干干净净、彬彬有礼的形象。结果,马斯克一个人,用了不到一个礼拜,就把这块玻璃给砸了。2026年3月底,马斯克的X平台干了一件事儿。没有预告,没有开关,悄悄更新了算法和自动翻译功能。以前日语是个小众语言,日本人在网上骂什么、说什么,外面基本看不懂。X的推荐算法也只把日文内容推给日本用户,整个日语圈像套了个透明的玻璃罩子,外面看里面朦朦胧胧,隐约觉得是个礼貌的国家,里面的暗流汹涌被遮得严严实实。现在,这个罩子被马斯克一把掀了。GrokAI驱动的自动翻译,把日文帖瞬间翻成几十种语言,推送到全球用户的首页上。日本政府花了数十年的功夫,投入数百亿日元,经营的形象工程,在算法面前一触即溃。国外的网友们第一次看清了日语圈的"真面目",被藏在里面的极端、排外和令人不寒而栗的恶意,惊得目瞪口呆。一个17岁的美国黑人女孩原本痴迷日本动漫,计划去留学。翻译功能上线后,她发现日语圈满是针对黑人的侮辱词汇,以及对中国人、韩国人肆无忌惮的诋毁。她对日本多年积累的好感,几周内彻底崩塌。更让全球网友愤怒的,是日本右翼疯狂否认南京大屠杀、洗白"慰安妇"制度的言论。他们甚至列出"要灭绝的种族排行榜",将中国人排在首位,有人得意洋洋分享去东南亚侵害未成年人的经历,语气轻佻得令人作呕。这些内容,以前被日语壁垒藏得结结实实,如今暴露在光天化日之下。几乎是一夜之间,日本这个"文明礼貌"的国家,形象在全球社交媒体上崩盘了。一位德国网友的评论戳中要害:"我们德国人为纳粹忏悔了几十年,你们连承认都不敢吗?"这句话迅速顶上热门。就连日本官方阿拉伯语账号发起的"提到日本你想到什么"的互动,评论区也从"动漫""有礼貌""工匠精神",变成了"种族主义者""虚伪""令人作呕"。日本右翼慌了,疯狂删帖,试图施压马斯克关闭翻译,有人气得直跳脚。可一切为时已晚,被删除的内容早已被全球网友截图,成为无法抵赖的铁证。更有意思的是,还有人扒出了日本外务省的老底。知道日本为了打造"人畜无害"的形象花了多少银子吗?2016年光是外宣预算就申请了7568亿日元(约合405亿人民币),提出要在各国培养配合日本的"知日派"。算下来,日本几十年花在外宣上的钱,高达数千亿日元(有说法是6440亿日元,约320亿人民币)。然而讽刺的是,这层"人设"跟真实的日本社会,压根儿就是两张皮。日本社会普遍弥漫着反华情绪,民调显示只有一成日本人对中国抱有好感。各大媒体对中国的报道长期锁定"中国威胁论"和"中国崩溃论",对中国社会进步、科技发展集体失声。普通日本民众打开电视,看到的永远是一个"危险、落后、充满攻击性"的邻居。更可怕的是,日本还有平台把抹黑中国做成了明码标价的生意。大型众包平台上,长期发布招聘信息,付费招募人手制作"贬低中国、赞美日本"的短视频,在算法时代,"反华厌中"已经变成了一桩可批量生产的黑产生意。难怪网友调侃:日本花了几十年立牌坊,马斯克一个算法更新就给砸了。这就是真实版的"皇帝的新装"。日本右翼的遮羞布,不是马斯克扯下来的,是他们自己亲手递过去的,算法只是让全世界都看见了而已。当日本还在忙着删帖、洗白,试图再把那块遮羞布盖回去的时候,世界早已把他们的真面目,看得清清楚楚。而那个戳破这一切的人,此刻也许正在推特上,想着怎么给他的火箭再加点燃料。
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日前,DeepSeek-V4上线国家超算互联网,强强联合将百万token上下文应

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智能辅助驾驶的下半场,是算法的革命,深蓝L06增程版用一段式端到端智驾算法,

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马斯克在2026年3月底更新了X平台推荐算法和自动翻译,打破了语言壁垒。马斯克也

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日本痛恨马斯克不是没道理。2026年3月底,马斯克更新X平台推荐算法和自动翻译,

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日本痛恨马斯克不是没道理。2026年3月底,马斯克更新X平台推荐算法和自动翻译,打破语言壁垒,这一操作直接撕开了日本伪装多年的人设。此前,日本政府就因马斯克旗下的事头疼。1月16日,日本政府要求X平台遏制Grok伪造色情图像行为。Grok由马斯克的xAI公司开发,被滥用于生成虚假性暴露内容,受害者有女性和未成年人。马斯克这次算法更新,让更多人看到日本一些不愿示人的东西,丑恶嘴脸就此暴露,也难怪日本会对他怀恨在心。
总算明白为啥大家都夸iPhone拍照好看了,真的会怀念,那些还没有被过度算法优化

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1956年,人工智能还没出现,毛主席却提出,机器不仅要干体力活,还要替人动脑。这

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1956年,人工智能还没出现,毛主席却提出,机器不仅要干体力活,还要替人动脑。这个观点超越了时代几十年,仿佛提前预见了技术的终极形态。然而,当机器真正开始具备某种“思考”能力时,现实的演进却与最初的设想产生了偏差,技术发展的轨迹,似乎发生了偏移,在一些领域,智能系统没有成为解放者的工具,反而异化为一种更精密的管控工具。在工厂里,算法系统精密地计算着工人的每一个动作与效率,将人牢牢嵌入高速运转的流程中;在写字楼,自动化程序设定着严苛的绩效标准,无形的压力无处不在;在街头,平台算法通过复杂的模型规划路线与时间,让许多劳动者在奔波中疲于奔命。机器确实替代了部分人脑的管理与协调工作,但由此带来的效率提升与压力,却更多地传导至劳动者一端。技术本应创造的闲暇与自由,并未如预期般普遍降临。这种偏差的根源,或许在于对技术目的的认知差异,当年的预见,其基石在于“技术为谁服务”,发展技术的根本目的,是普惠大众,改善最广大普通民众的生活与劳动条件。这意味着,技术突破带来的红利,其分配应当指向缩小差距、促进公平,而非加剧分化。它要求技术切实向下扎根,解决实际问题:比如让智能监测系统帮助农民精准灌溉、节约资源;让物流分拣机器人减轻仓库工人的体力负担;让远程诊疗技术下沉到乡村卫生院,提升基层医疗水平;让优质的教育资源通过网络无差别地触达每一个孩子。技术的先进性,最终要体现在普通人具体的获得感上——工作是否更轻松、生活是否更便捷、负担是否在减轻。对照现实,一部分技术应用的方向与此背道而驰,最前沿的技术能力与产生的巨额利润,高度集中于少数巨头手中,算法被封装成黑箱,成为垄断性壁垒和盈利工具。一些技术创新的出发点,变成了如何更高效地获取用户注意力、挖掘消费潜力、优化人力成本,而非解决社会生产的根本性难题或提升民众福祉。当技术演进与普通人的真实需求脱节,它就容易沦为资本自我增殖的内卷游戏,或在空中楼阁里空转。更有甚者,部分人对技术产物产生了盲目信赖,过去是机械照搬书本教条的“本本主义”,如今则可能演变为一切唯数据模型是从的“算法主义”,依赖屏幕上的曲线与报表做决策,却远离真实的市场与鲜活的一线,这同样是一种危险的脱离实际。技术本身并无善恶,但它如同奔腾的江河,流向何处取决于修筑堤坝、引导水流的双手,要让技术发展回归服务人的本源,需要明确的共识与有力的导向。这要求掌握技术研发方向与资源分配的力量,能始终将社会效益与民众福祉置于核心考量,政策与法规应当鼓励并引导技术向实体经济、向民生短板、向共同富裕的领域流动。例如,在智能制造中强调“人机协同”以提升工人技能与工作尊严,而非简单的“机器换人”;在数据应用中严格保护劳动者与消费者权益,防止算法滥用。社会的监督与讨论也至关重要,公众需要关注技术应用的伦理边界,思考其社会影响。历史的智慧如同一面镜子,照亮来路,也警示当下,数十年前那番关于机器与人的思考,其精髓历久弥新:一切技术进步,衡量其价值的最终尺度,永远在于它是否让最广大的人民生活得更美好、更从容、更有尊严。当智能机器日益深入社会肌理,重提并坚守这一朴素而根本的原则,或许比追逐任何炫目的技术突破都更为紧要。技术革命的浪潮澎湃,我们最终是成为浪潮的主宰,利用它灌溉良田,还是被其裹挟,取决于我们是否还记得它因何出发。对于技术发展该如何更好地贴近生活、服务普通人,你在日常中有哪些具体的感受或期待?信息来源:中国科技网
别人算胜负,他算成长。樊振东将竞技人生拆解成不。同尺度的运算。毫秒间拆解对手博弈

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1956年,人工智能还没出现,毛主席却提出,机器不仅要干体力活,还要替人动脑。当

1956年,人工智能还没出现,毛主席却提出,机器不仅要干体力活,还要替人动脑。当

1956年,人工智能还没出现,毛主席却提出,机器不仅要干体力活,还要替人动脑。当时的计算机占满一个房间,只能算加减法,谁也没敢往思考的方向去想。但主席却仿佛提前预测到了,他说了,就是要让机器把人从重复、低效的活里解放出来,不是抢饭碗,而是给人腾出创造的空间。后来,机器真成了会思考的“帮手”,可现实却变了味。工厂用系统管人,写字楼靠程序考绩,平台算法掐得骑手喘不过气。机器确实替了人脑,可人的处境却更紧。本来该省力的工具,反而成了老板压效率的手段。毛主席讲那番话时,思路特别清楚。机器接管沉重工作,人就能从钢炉旁、农田里、办公桌上走出来,机器不停地生产,社会有了充足的物质,人能有时间去钻研、陪伴、思考,这才叫技术解放。可现在全球最挣钱的技术,被少数大公司控制,他们把算法封死,设门槛收钱,做出来的程序不是为大众减压,而是为资本聚财。面对这种格局,技术要往基层落地,才算走正路,农田里装上数据监测,系统帮农民计算灌溉,仓库用智能机器分货,工人不用再拼命也有稳定收入。机器带来的收益不能全部进老板的口袋,应当回到普通人的生活里。医疗上要让村镇卫生院就能用上诊疗程序,看病少花钱;教育上要让偏远地区的孩子通过网络也能学习,不用多付一份补课费。技术发展一旦脱离民生,就成了空转,有些人信算法不信人,坐在电脑前看报表,不去市场观察,也不听群众反映,数据再精准,没走到现场,判断就可能错。过去有人照本宣科,现在有人照数据办事,结果一样脱离实际。技术不论多先进,都得看能不能帮人过得更好。如果让生活更便捷、让工作更轻松,就是好技术;如果只是让资本分得更多利润,那就是跑偏,机器替人脑,红利要落在老百姓身上,否则技术跑得越快,离初心就越远。现在机器越来越聪明,关键是谁掌握它,朝哪个方向用,不该放任技术成为控制的工具,要让它始终服务群众。只有让机器在为普通人省力、减负的同时提升生活质量,这场机器代替人脑的变革,才能带来真正的进步。技术该怎样才能真正用在老百姓身上?大家在工作生活里体验到了哪些变化,欢迎留下自己的看法。
距离第一届亦庄半马仅一年,机器人领域便实现飞速发展,马拉松是对机器人从硬件到算法

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1956年,人工智能这个概念还没被提出,但毛主席曾讲过一句话:资本主义国家用机器

1956年,人工智能这个概念还没被提出,但毛主席曾讲过一句话:资本主义国家用机器

1956年,人工智能这个概念还没被提出,但毛主席曾讲过一句话:资本主义国家用机器替代人力,我们社会主义国家要走得更远……机器不仅要替人干活,还要替人动脑子。那个年代,计算机刚起步,占满整间房间,运算能力有限,别说智能,连基础计算都不算高效,就在这样的技术条件下,中国提出“向科学进军”,全国科学技术规划同步展开,工业化和现代化成为国家发展的核心方向。毛泽东对科技的判断,并不是停留在眼前的机械化,而是已经指向更深层的自动化与智能化趋势,这种判断,与1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”几乎处于同一历史节点,但中国的表述更偏向生产力与社会结构的关系。几十年过去,计算机从大型机演变到智能终端,互联网、算法、大模型不断推进,机器从“替人干活”逐渐迈向“参与决策”,金融、医疗、翻译、制造等领域都在发生变化。那句当年的判断,被不少人重新翻出来解读,有人称之为超前预见,也有人认为只是技术发展规律的自然延伸,问题来了,当机器真的开始“动脑子”,它到底是在帮人,还是在重新分配利益?如果把这件事看得更透一点,会发现关键不在“准不准”,而在“方向对不对”,机器替代人力,是工业革命之后的共识;机器参与脑力,是信息时代的必然。西方国家在这条路上走得早,逻辑也很直接:效率优先,利润优先。流水线、自动化、算法推荐,本质都在压缩成本、放大收益。今天的AI同样延续这个路径,大模型、自动生成内容、智能客服,看上去在解放人,其实很多时候是在重新定义“谁还能留下”。岗位被压缩,决策被算法接管,数据成为新的生产资料,控制权集中在少数科技公司手里,这套逻辑没有变,问题不在技术本身,而在它服务的对象。毛泽东当年那句话里,有一个经常被忽略的前提——技术要为整体社会服务,而不是为少数人放大优势。机器替代人脑,如果只是让一部分人更轻松,让另一部分人被边缘化,那就不是进步,是结构性转移。再往深一层看,技术发展从来不是直线,它跟制度、分配方式紧紧绑在一起,AI能让生产效率提升到什么程度,这个上限已经很清晰,真正拉开差距的是红利怎么分。有人用AI提高生产,有人用AI优化管理,也有人用AI削减成本,这三种路径对应三种结果,中国这些年推动数字经济、智能制造,强调的是“普惠”和“应用落地”,电商下沉、智慧医疗、在线教育,目标都是让技术尽量贴近普通人的生活,而不是只停留在高端场景。这种路径和西方那种资本主导的技术扩张不太一样,一个强调覆盖面,一个更看重利润率,谁走得更稳,时间会给答案。还有一个容易被忽略的点,人和机器的关系正在发生变化,过去是工具关系,人掌控机器,现在开始出现依赖关系,很多决策交给模型,很多判断参考算法,连信息获取都被推荐系统主导。如果不警惕,很容易变成“机器在思考,人只是在跟随”,当年批评教条主义,是反对不动脑子照搬书本,现在换成照搬模型,本质没变,技术越先进,对人的要求反而越高,要能判断、能取舍、能理解它的边界,而不是完全交出去。说到底,那句“机器要代替人脑劳动”,真正的分量不在“代替”,而在“之后怎么办”,人被解放出来,是去创造更多价值,还是被排除在价值之外,这才是关键。技术决定能走多远,立场决定往哪走,机器可以越来越聪明,人不能越来越懒,这条线一旦跨过去,问题就不是技术能不能用,而是人还能不能掌控它。今天再回头看那句话,更像是一种提醒:真正重要的不是机器会不会思考,而是人有没有想清楚要把它用在什么地方。你觉得,AI的发展方向,应该更偏效率,还是更偏公平?
坏透了

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【小米为老机型增加超级岛防烧屏算法】小米17Max或5月发布小米上线电池升级服务

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5年前被外国“卡脖子”的技术我们完成了多少?光刻机未攻克。芯片和操作系统已攻克。

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全世界每天有无数加密数据在互联网上跑来跑去,银行转账、聊天记录、病历、商业合同,

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全世界每天有无数加密数据在互联网上跑来跑去,银行转账、聊天记录、病历、商业合同,全靠一层数学锁保护。这层锁非常结实,结实到地球上最强的超级计算机用暴力破解,需要的时间比宇宙的年龄还长。但已经有人在偷这些数据了。不是因为他们现在能打开,是因为他们赌自己将来能。密码学圈子管这叫“先收割,后解密”:把加密数据先大量下载存好,等哪天量子计算机成熟了,再一口气全部拆开。你十年前发的一封加密邮件、签过的一份电子合同,届时可能毫无秘密可言。这听起来像赌博,但赌注正在变得越来越现实。故事要从1994年说起。那年,美国数学家彼得·肖尔写出了一个算法,理论上能让量子计算机以碾压性的速度做一件事:分解大数。这件事之所以重要,是因为今天保护你数据的主流加密方式,几乎全部建立在“大数分解极其困难”这个前提上。RSA加密就是典型的例子,它的安全性来自一个简单的数学事实:把两个大质数乘起来很容易,但反过来,从乘积还原出那两个质数,难到几乎不可能。肖尔算法直接瞄准了这个“几乎不可能”。如果有一台足够大的量子计算机运行它,RSA加密就会像纸糊的门一样被捅穿。密码学界把这一天叫做Q日,量子末日。32年过去了,还没有任何一台量子计算机在有实际密码学意义的规模上被公认实现了肖尔算法。但2024年,两颗炸弹几乎同时落下。谷歌发布了一项研究,展示了量子计算对加密货币的潜在威胁。几乎同一时间,加州理工学院孵化的一家初创公司独立宣布,有用的量子计算机也许只需要1万个量子比特就能造出来,这个数字远低于此前许多人的预期。两项成果都还是预印本,没经过同行评审,但方向一致:Q日可能比我们以为的更近。防御这边并没有干等。早在2015年,美国国家标准与技术研究院(NIST)就启动了后量子密码学标准的研发,简单说就是设计一套新的数学锁,被认为能抵御已知的量子攻击。2024年,NIST正式发布了头三套标准,已经可以用了。NIST要求所有联邦系统和关键基础设施在2035年前完成迁移。标准准备好了,真正的硬仗是让全世界都用上。NIST的密码学家达斯汀·穆迪说,全球数字基础设施的迁移可能需要数年甚至数十年,而没人知道量子计算机什么时候会成熟到能破解现有加密。你以为只换一个门锁,往往会牵出一串旧钥匙、旧门框和不知道谁留在角落里的备用通道。谷歌的密码工程师索菲·施密格开出了一张具体的待办清单:从浏览器与服务器之间的加密握手,到远程登录协议,到访问令牌的签名方式,一项项都要换成后量子版本。对普通用户来说,这些变化在幕后默默发生,你可能根本不会注意到。但对企业和政府来说,这是一场跟时间的硬仗。芝加哥大学的理论计算机科学家比尔·费弗曼的判断是,实验进展一直很快,没有理由认为它会慢下来。几乎所有人都在为Q日做准备。但牛津大学的理论物理学家蒂姆·帕默押了一个完全不同的赌注:量子计算机可能根本到不了那个规模。他提出的理论叫“有理数量子力学”,核心思路是:当纠缠的量子比特超过几百个,量子系统里的信息量就不够支撑算法继续扩展。到那时候,肖尔算法的量子优势会碰到天花板,再加更多量子比特也没用。帕默反而期待谷歌的进展,因为这会加速人们在实验中发现量子力学的边界。如果他是对的,Q日永远不会到来,但我们会收获一个更深层的东西:量子力学需要被修正。不管帕默的赌注结果如何,物理学家保罗·戴维斯提醒了一件更紧迫的事:后量子密码学保护的是未来的数据,那些已经被截获、存在某个硬盘里的加密文件,迁移到新标准也救不了它们。他的建议很朴素:把不再需要的云端数据永久删除,必须保留的拷贝到永远不联网的存储设备上。那些已经被“收割”的数据,连这个机会都没有。量子计算机什么时候能大规模击穿今天的加密,没人敢给一个准年份。可有一件事已经很清楚:密码世界的倒计时,不是从机器成功那天才开始算。它早就在跑了。~~~~~~图源:sasha85ru信源:Lee,Gayoung.“HowShouldWePreparefortheLoomingQuantumEncryptionApocalypse?”Gizmodo,11Apr.2026
全网沸腾!大数据杀熟终于被彻底管住了!过去几年,不少人在电商平台、打车软件、外

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从工程到算法,HEV的迭代之路吉利今天聊的技术可能这几年都没怎么被人关注到,那就

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5年前被外国“卡脖子”的技术我们完成了多少?光刻机未攻克。芯片和操作系统已攻克。

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什么是信息垃圾?这就是。互联网正一点一点沦为信息垃圾场,尤其是以算法推荐为核心的

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原来AI也得吃中药葛根汤熬得浓稠,弹幕飘过“AI喝这个能降算法吗”。我宣布,这

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原来AI也得吃中药葛根汤熬得浓稠,弹幕飘过“AI喝这个能降算法吗”。我宣布,这条是本场最佳。
算法时代:是人类的福祉,还是被圈养的序曲?当人工智能的浪潮席卷全球,我们听到

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算法时代:是人类的福祉,还是被圈养的序曲?当人工智能的浪潮席卷全球,我们听到的尽是“效率革命”与“未来福祉”的赞歌。然而,在这层光鲜的糖衣之下,一场静默的剧变正在发生。从亚马逊到甲骨文,数万人的裁员潮并非经济周期的偶然,而是算法对人力价值的系统性剥离。这迫使我们直面一个残酷的真相:算法究竟是来帮忙,还是来“毁灭”?效率的祭坛:当“超级个体”崛起,多数人沦为冗余人工智能带来的第一重冲击,是劳动价值的重构。我们正见证着“超级个体”的诞生——一个懂得驾驭AI的人,凭借极简的组织形式,便能爆发出堪比百人公司的生产力。这听起来是个人英雄主义的胜利,但其背面却是残酷的淘汰赛。当AI能完成深度研究、复杂数据分析乃至辅助专业决策时,大量停留在“低阶使用”层面的知识工作者便失去了存在的意义。他们曾是团队的中坚力量,如今却发现自己所依赖的经验与效率,在AI面前不堪一击。这不再是简单的工具替代,而是认知模式的降维打击。行业的竞争壁垒,正从人类的经验认知转向AI的认知模式。于是,一个尖锐的问题浮出水面:如果少数“超级个体”就能创造绝大部分社会价值,那么庞大的普通人口意味着什么?传统的人口红利理论正在失效。当工作机会被算法大量剥夺,多数人可能从“生产者”沦为纯粹的“消费者”,甚至在资源分配的博弈中,陷入“抢食”的困境。社会劳动分工的结构将经历一场“大洗牌”,创造性破坏的浪潮下,失业与转型的危机将笼罩无数家庭。思想的锈蚀:从“记忆者”到“鉴赏家”的艰难转型比失业更可怕的,是思维的退化。算法正在以一种温柔的方式,侵蚀人类的独立思考能力。当AI能轻易生成看似完美的文案、代码和设计时,我们的大脑便倾向于放弃艰苦的创造过程,转而依赖AI提供的“成品”。这种依赖正在导致一种“智能化的愚昧”——人们使用AI解决问题,却在对其背后的机制毫无认知的情况下,形成深度依赖,从而失去批判与创造的能力。我们不再需要“记忆”知识,因为AI是无所不知的图书馆;我们不再需要“推导”逻辑,因为AI能瞬间给出答案。长此以往,人类的大脑将如同久未使用的肌肉,逐渐“锈蚀”。然而,这并非意味着人类价值的终结,而是角色的被迫升级。未来的核心竞争力,不再是“怎么做”(How),因为AI永远比你快、比你准。真正的价值在于“做什么”(What)和“为什么做”(Why)。人类必须从知识的“记忆者”转型为成果的“鉴赏家”。你必须具备扎实的专业基础与第一性原理的思考能力,才能一眼看出AI的“幻觉”与逻辑漏洞;你必须拥有顶级的审美与判断力,才能从AI生成的海量“平替”中,甄别出真正有价值的杰作。权力的集中:谁在定义你的现实?最深层的恐惧,源于权力的转移。算法并非中立,它背后是少数设计者、训练者和数据掌控者的意志。当算法通过看似客观的逻辑,选择性地呈现信息、推荐内容、甚至评估信用时,它实际上在重构我们的注意力、信任乃至世界观。我们以为自己在自由选择,殊不知,我们的选择、消费、情感都在被数据化评估与分类。算法通过分析我们的偏好,利用人性的弱点,不断投喂特定信息,将我们困于无形的“信息茧房”之中。这种“算法规训”比任何显性的控制都更为高效和隐蔽。它不需要强制,只需引导;它不剥夺自由,而是塑造偏好。最终,传播的权力将转向那些掌控模型(议程设置权)和数据标注规则(认知框架权)的人。世界可能被一小撮人通过算法进行“软性控制”,而大多数人则在算法的洪流中,心甘情愿地交出思考的主动权,成为被精准投喂的“数字公民”。成为驾驭者:在算法洪流中重获人的主体性面对这场席卷一切的智能革命,我们并非无能为力。成为算法的奴隶还是主人,取决于我们如何重塑自我。首先,必须拥抱从“用户”到“协作者”的心态升级。停止将AI视为“黑箱”或“万能答案机”,而应将其视为需要你引导、训练、校验的智能伙伴。你的思考深度,决定了它的价值高度。其次,要锤炼“驾驭AI”的核心元能力。这包括精准提问与需求定义的能力,即提示词工程的基础;人机协同决策力,将AI的分析与人类的经验、直觉、伦理判断深度融合;以及系统思维与工作流设计能力,将AI无缝嵌入解决问题的全流程。最后,也是最重要的,是深耕专业领域,强化“人的不可替代性”。AI擅长处理模式和海量数据,但人类在深刻的领域洞察、创造性思维、情感共鸣、伦理判断以及在高度不确定性中的战略决断上,依然无可取代。未来并非属于AI,而是属于那些深刻理解AI、善于利用AI,并能与之协同进化的人类驾驭者。真正的“超越”,属于那些将AI升维为思维与决策伙伴的高阶驾驭者。在人与机器共同进化的历程中,决定我们高度的,永远不是工具本身,而是我们赋予工具的灵魂,以及驾驭工具的智慧。成为驾驭者,而非被驾驭者,这是我们在这个充满挑战与机遇的智能时代,为自己赢得未来的唯一生存法则。
那个被全网戏称为“中国游戏算法第一案”的《王者荣耀》匹配机制官司,最近一审结果出

那个被全网戏称为“中国游戏算法第一案”的《王者荣耀》匹配机制官司,最近一审结果出

那个被全网戏称为“中国游戏算法第一案”的《王者荣耀》匹配机制官司,最近一审结果出来了:法院驳回了原告孙千和律师的全部诉求,腾讯赢了。法院为啥不支持公开算法?虽然很多玩家都经历过“连胜后必连败、胜率被锁在50%”的诡异体验,但法院这次没站在玩家这边,理由很硬核:1.知情权有边界:法院认为,匹配算法的具体权重和技术细节属于商业秘密,不属于《消费者权益保护法》里规定的“基础服务信息”。腾讯在官网和社区已经公开了“分路意愿、实力、风格”这些大逻辑,这就够了,玩家没权利要求看后台代码。2.公开等于帮黑产:这是最关键的顾虑。如果算法细节完全公开,立马会被黑产和工作室研究透,他们能精准卡漏洞刷分、代练,到时候普通玩家的游戏环境会更烂,公平性彻底崩盘。不过法院也给了腾讯建议:虽然不用公开代码,但可以给玩家“关闭算法推荐”的选项,或者设置更畅通的投诉渠道,变被动合规为主动治理。原告图个啥?原告孙律师(也是资深玩家)表示,虽然官司输了,但目的已经部分达到。她起诉本来就不是为了看代码,而是想逼厂商把机制变得更公平。这场官司引发的巨大舆论关注,已经让《王者荣耀》在匹配机制上做了一些微调(比如显示双方段位)。她觉得能推动改变,这官司就没白打。目前她还没决定是否上诉。这事说白了就是“玩家体验”和“商业机密”的一次硬碰硬。法律目前保护了企业的核心算法,但玩家的不爽也被看见了。以后游戏公司要是再搞“ELO折磨局”,玩家手里的舆论鞭子只会抽得更狠。
AI时代让好产品做出来变得简单,但让人看见让人使用你产品,却变得稀缺且困难起

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AI时代让好产品做出来变得简单,但让人看见让人使用你产品,却变得稀缺且困难起来!这是一体两面的辩证关系,它也意味着市场打法要做出改变。总结一句话就是“产品➕运营”,要创新要实现双引擎驱动!用一句话来做类比,叫“形散而神不散”!——所谓“形散”,就是同一套运行原理的系统设计,可以让它“长得不一样”,关键是能扬长避短,提升用户体验和软件产品的运行效率。——所谓“神不散”,就是产品系统运行原理与方式不变,就像美女有瓜子脸和鹅蛋脸道理一样,青菜萝卜,各有所爱!核心就是最大程度抢占用户,这才是本质目标。由此可见给予我们一个启发:如此产生的不同解决方案的产品组合,就能实现更多的链接到市场优势资源,包括顶尖人才来参与你事业的机会。也就是说,一套系统可以重复卖!就像段永平有手机OPPO和VIVO一样,即便小米手机雷军营销声浪搞得再牛,你也干不过他的二合一!你觉得呢?
日本真面目意外曝光,推特算法扒开真相,日家庭洗脑否认大屠杀马斯克对推特的算

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半年了,拍照丢图的Bug还是没解决但凡工程师有认真做压力测试,就不可能发现不了,

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OPPOFindX9Ultra这个10X长焦画质和那些AI的10X长焦画质

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国内高阶智驾的竞争,最终还是要看华为和新势力,因为只有他们做到了芯片与算法的垂直

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马云再发声你占我小便宜我占你大便宜背后商业大棋你看懂没沉默多时的马云露面了,

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马斯克调整了社交平台的算法,日本教材隐瞒二战侵略真相曝光于全世界。 一条来自

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马斯克官宣2026年AGI到来!通用人工智能赛道核心标的全梳理马斯克在特斯

马斯克官宣2026年AGI到来!通用人工智能赛道核心标的全梳理马斯克在特斯拉德州超级工厂深度对话中重磅预判,我们正处于奇点之中,2026年将实现AGI(通用人工智能),2030年AI智能将超越全人类总和,算法改进将带来AI能力的数量级跃升。随着AGI时代加速临近,相关产业链迎来长期发展机遇,本文仅基于上市公司公开披露信息做客观梳理,不构成任何投资建议。一、AGI核心受益板块梳理1.大模型与AI算法研发环节该环节是AGI实现的核心底座,具备通用大模型研发能力、持续算法迭代能力的企业,是AGI时代的核心参与者。板块内上市公司公开业务布局匹配度较高的有:科大讯飞、三六零、云从科技、昆仑万维、拓尔思​2.AI算力支撑环节AGI的训练与推理需要海量算力支撑,是通用人工智能发展的核心基础设施,也是当前行业竞争的核心赛道。板块内上市公司公开业务布局匹配度较高的有:中科曙光、浪潮信息、紫光股份、海光信息、寒武纪​3.AGI场景落地应用环节AGI的价值最终将通过行业场景落地实现,具备行业数据积累、场景化解决方案能力的企业,将率先兑现AGI时代的发展红利。板块内上市公司公开业务布局匹配度较高的有:用友网络、金蝶国际、广联达、中科创达、润和软件二、市场关注度较高的核心标的业务梳理1.科大讯飞公司是国内人工智能行业龙头,自研的星火大模型持续迭代升级,已实现多模态理解、通用推理、代码生成等核心能力,深度布局AGI相关技术研发,在教育、医疗、工业等多个行业实现规模化落地,技术储备与场景落地能力均处于行业领先地位。​2.海光信息公司是国内高端算力芯片龙头,自研的海光CPU、DCU产品已广泛应用于AI大模型训练与推理场景,性能可满足通用人工智能的算力需求,是国内AI算力基础设施建设的核心供应商,将直接受益于AGI时代算力需求的持续爆发。​3.中科曙光公司是国内高端算力服务器与超算龙头,具备全国性的算力中心布局,为大模型训练提供全栈算力解决方案,同时深度布局算力网络、液冷算力基础设施,是国内AI算力建设的核心主体,将持续受益于AGI发展带来的算力需求增长。【风险提示】AGI技术发展具备高不确定性,技术迭代速度、商业化落地进度、行业监管政策等均可能对相关企业的业务发展产生重大影响;本文梳理的相关业务布局,均来自上市公司公开披露信息,相关业务能否带来业绩增量存在极大不确定性。【免责声明】本文内容仅为行业公开信息、上市公司官方披露信息的客观梳理与分享,仅用于行业交流用途,不代表任何投资推荐,不构成任何投资建议,不对任何投资决策与投资行为承担责任。股票市场具备高风险属性,股市有风险,投资需谨慎。你觉得AGI时代最先落地爆发的场景会是什么?你还关注这个赛道的哪些上市公司?欢迎在评论区一起交流讨论。
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