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英伟达从教科书上学到了真正的技术，老黄最近在YC创业学校2026上的分享：
英伟达从教科书上学到了真正的技术，老黄最近在YC创业学校2026上的分享：黄仁勋：大多数人难以相信的是，我们创立公司时选择的技术方向，从根本上是错误的。我们最初的构想是重塑3D图形技术。公司的核心理念是：通用计算机（即CPU）固然强大，但若能为其配备加速器，就能解决那些原本难以攻克的难题。我们选择的第一个挑战就是3D图形。1993年，个人电脑还只是传闻中的产物。我们的大胆设想是：让每一台个人电脑都变成游戏主机——因为我们这代人就是在游戏机时代长大的。我们不禁思考：如果能设计出一套系统，完美融入个人电脑，将其转化为游戏主机，那该多好？我们曾以为能重新发明一种算法，让原本需要巨型超级计算机才能运行的程序适配到个人电脑上。我们提出了一些新算法，对此兴奋不已，深信不疑，并进行了深思熟虑的推演。随后我们创立公司，着手实现这个构想。然而事实证明，这个算法完全错了。这家公司赖以创立的技术，恰恰是错误的。1995年我们才意识到这一点，那时几乎为时已晚——市面上已有35到40家公司在为个人电脑开发3D图形技术。我们明白这条路走不通。我回到公司，对大家说："我们该怎么办？这条路行不通。"我们所有人都在讨论这个问题。我说：“听着，如果我们不直面这个事实——这条路走不通，并开始朝着正确的算法努力，公司就完了。”然后有人告诉我，原来我们没人知道正确的方法。不仅选错了技术，连正确的方法都不知道。那天对我来说意义重大。我口袋里只有几十美元，几百块钱。我去了Fry's，买了三本教科书，都是关于OpenGL以及如何设计OpenGL管线的。我把它们带回公司，交给工程师们。就这样，我们重塑了计算机图形学，成为现代计算机图形学的世界领导者。过去25年里的重大突破，大部分都是我们创造的。所有人都以为英伟达是从3D图形领域的全球领导者起步的。我们是从教科书上学来的。回想起来，我们实际上创办了公司，筹集了资金，然后买了教科书。对我来说，最大的教训是技术总是在变化。只要你能面对现实，只要你能学习，技术本身其实并不重要。自那以后，英伟达一直在发明各种技术。各种我们以前从未真正涉足过的技术。我们以同样的态度对待每一件事。如果这件事很重要，我们就去学习它。能有多难呢？结果总是比我们预期的要难得多。但你要带着“能有多难”的态度去面对。链接：www.ycrootaccess.com/p/jensen-huang-the-mindset-that-built
20万人才“抱团”赴美，中国AI精英人才严重流失！马斯克更是抛出惊人言论，他说：
20万人才“抱团”赴美，中国AI精英人才严重流失！马斯克更是抛出惊人言论，他说：“中国已成为AI人才的‘超级孵化器’”。《纽约时报》也曾印证了这一事实：美国科技强大的秘密武器就是“中国人才！”人工智能竞争看着像模型在屏幕上比武，背后拼的却是人。芯片不会自己写算法，服务器也不会半夜爬起来改代码。谁能培养人才、留住人才、让人才干成事，谁才握着这场科技较量的主动权。因此，围绕“二十万人赴美”的讨论，真正值得警惕的并不是一个耸动数字，而是中国培养的人才，能否在国内找到稳定平台、充足算力和施展本领的舞台。人才可以正常流动，但不能总演成“国内育苗、海外结果”。被广泛引用的百分之四十七，来自保尔森基金会旗下人才追踪项目公布的数据。它统计的是二零二二年全球顶尖人工智能研究者的本科培养地，中国占比由二零一九年的百分之二十九升至百分之四十七，美国约为百分之十八。这不是二零二五年某一届毕业生的数据，却足以说明中国高校的人才培养能力已经进入世界第一梯队。中国不缺好苗子，真正需要解决的是怎样让好苗子长成大树，而不是长到一半就被别人连盆端走。美国长期能够吸引人工智能人才，靠的不是一句漂亮口号，而是高校、企业、资本、算力和项目组成的完整链条。人才到了那里，往往能迅速接触前沿课题和产业资源。说得直白些，别人不只是摆了一张办公桌，而是把实验室、投资人和市场一起端上了桌。美国科技企业中的华人研究者数量较多，也与中国理工科教育长期积累的人才优势密切相关。但到了二零二六年，这台“人才吸尘器”的吸力已经不如从前。斯坦福大学二零二六年人工智能指数报告显示，中美领先模型的性能差距已基本闭合。二零二五年二月，深度求索推出的推理模型一度追平美国顶尖模型。与此同时，迁往美国的人工智能研究者和开发者数量较二零一七年下降百分之八十九，最近一年又下降百分之八十。这个变化并不神秘。中国的优势正在由“会培养人”转向“能让人干事业”。深度求索就是鲜明例子。其研发团队以国内年轻科研力量为重要支撑，没有按照先去海外镀金、再等高薪召回的老剧本行事，而是在国内推进模型研发和工程创新。这支年轻队伍让外界看到，中国人才不只是海外实验室名单里的熟悉姓氏，也能成为原创突破的主角。过去有人把中国高校看成硅谷的预备班，如今预备班自己建起实验室，还把开源成果摆到全球开发者面前，多少有点“学生把考场搬回家”的味道。人才回流和本土成长也离不开产业土壤。中国拥有完整制造业体系、超大规模市场和丰富应用场景，人工智能可以进入工业、医疗、交通、金融、农业和教育。算法不必只在榜单上争几分，还能进入工厂排产、医疗辅助、交通管理和科研创新。技术有地方落脚，成果能够转化，人才才不会天天盯着海外机票。二零二六年四月，教育部等五部门印发“人工智能加教育”行动计划，对人才培养、应用创新、基础环境和生态建设作出系统部署。七月举行的二零二六年世界人工智能大会又把人才生态列为高频议题。上海已有十四所高校成立人工智能研究院，十九所高校开设相关专业，全市人工智能人才规模接近三十万人。这些动作说明，人才竞争不能只靠临时抢人，更要从教育端打地基。未来需要的不只是算法工程师，还需要既懂人工智能，又懂制造、材料、医学、农业和管理的复合型人才。只会敲几个提示词就自称专家，恐怕连服务器的风扇都骗不过去。人工智能教育也不能变成追逐热门专业，更不能把孩子都培养成只会调用工具的操作员。当然，人才流动不该被简单贴上“流失”标签。科研本来就需要交流，真正的问题是国内能否形成有吸引力的创新环境。评价体系不能只数论文，青年科研人员不能天天追着短期指标跑，基础研究也不能刚播种就催着结账。允许坐冷板凳，才可能做出热成果。允许失败和试错，才可能闯进真正的技术无人区。中国已经具备全球领先的人才培养规模，也正在补齐科研组织、算力供给和成果转化环节。美国仍有长期积累，中国也不必靠喊口号追赶。把教育优势变成原创优势，把制造业场景变成人才磁场，把青年人的聪明才智转化为国家科技实力，远比纠结某个夸张数字更重要。人工智能这场没有硝烟的较量，最终比的不是谁能把人才锁住，而是谁能让人才不断创造。人才不会被口号留下，只会被事业、环境和希望留下。中国这座“超级孵化器”正在升级，目标不应只是培养更多优秀研究者，而是让他们在本土成长为领军者，让更多世界级成果从中国实验室走向全球。这才是面对人才竞争最稳健、也最有力量的回答。
网络上面擦边的视频泛滥，频繁出现性感擦边短视频，核心是流量经济、算法推送、行业内
网络上面擦边的视频泛滥，频繁出现性感擦边短视频，核心是流量经济、算法推送、行业内卷等多重因素叠加造成。短视频流量直接关联打赏、广告、带货收益，带有氛围感、性感向的画面，停留、互动数据远高于普通内容，更容易快速涨粉变现。相比才艺、知识类内容，这类视频制作门槛低，仅靠穿搭、镜头角度就能吸引关注，不少个人博主和MCN机构将其作为快速起号的捷径。很多创作者以“穿衣自由、展示身材”为说辞，降低心理负担，跟风模仿者不断增多。平台算法存在放大效应，只要浏览过一条同类视频，系统就会持续推送同类内容，让人产生随处可见的观感。同时擦边内容介于正常穿搭与低俗色情之间，界定模糊，机器审核识别存在滞后，创作者也会不断变换拍摄方式规避管控，难以彻底清理。当下短视频赛道竞争饱和，新人很难靠常规内容出圈，部分人为短期收益选择走擦边路线。但相关整治一直在推进，平台会对低俗内容限流、封禁账号，这类内容仅能带来短期流量，不利于账号长期发展。归根结底这是眼球经济催生的逐利现象，随着监管不断收紧，此类内容传播会持续受限。
人工智能基础概念通俗解读一、AI基础定义人工智能依托算法、海量数据与
人工智能基础概念通俗解读一、AI基础定义人工智能依托算法、海量数据与算力资源，赋予计算机感知外界、自主学习、逻辑推理、内容生成、自主决策的能力，完成原本需要人类脑力参与的各类工作。二、AI三大核心能力1.感知能力通过图像识别、语音收录、文字读取，接收外界视觉、听觉、文本信息，是AI获取信息的入口。2.理解与推理能力消化吸收知识、完成逻辑判断、规划执行方案，是AI做出理性决策的关键。3.生成与行动能力输出文案、创作图像、编写代码、操控硬件设备，把思考结果落地为实际产出与操作。三、两大认知误区纠正1.人工智能≠机器人人工智能是具备智能思考的大脑，机器人是承载执行的躯体；AI可以搭载在软件、云端、汽车、医疗系统、工厂设备等各类载体中，不局限于实体机器人。2.人工智能≠单纯聊天对话沟通只是AI极小一部分功能，完整AI可完成信息感知、逻辑研判、内容创作、设备操控全链路工作。四、AI两大主流类型1.弱人工智能（狭义AI）当下主流应用形态，专精单一领域任务，语音识别、图文推荐、自动驾驶、大模型对话都属于这类，仅擅长专项工作。2.通用人工智能AGI尚处于科研探索阶段，拥有媲美人类的跨领域学习、思考、解决问题的综合能力，可适配全部生活与工作场景。核心本质依靠数据、算法、算力三大支柱，让机器复刻、模仿人类部分智能行为，替代人力完成各类脑力、操作性工作。AI入门科普人工智能基础知识弱人工智能讲解通用人工智能科普大模型将在哪些领域规模化应用AI产业解读AI技术解读ai发展与应用ai意义AI开发流程看懂人工智能AI行业解读
携程拿流量当刀、拿算法当枪，逼酒店割肉喂它，罚的就是贪婪嘴脸看到携程被处以
携程拿流量当刀、拿算法当枪，逼酒店割肉喂它，罚的就是贪婪嘴脸看到携程被处以51.79亿元罚款，不少人认为此事与己无关，这种想法是错误的，这件事和普通消费者切身利益息息相关。首先，携程要求酒店提供低于其他平台的价格，通过调价工具压低酒店房价，导致酒店利润微薄，只能通过降低服务质量压缩成本，消费者看似享受到低价，实际牺牲了入住体验。其次，携程通过多种手段限制酒店自主定价，排挤其他平台竞争，若形成一家独大的局面，最终会出现涨价、服务缩水等问题，损害消费者利益。最后，酒店利润下滑，便无力升级设施、提升服务，最终还是消费者承担糟糕的入住体验，2024年国内酒店行业核心经营指标已普遍下滑。此次对携程处以51.79亿元罚款，是在线旅游领域反垄断首案，处罚的本质是保护普通消费者。监管打破垄断后，其他平台才能公平竞争，才能倒逼各平台优化价格和服务，给消费者真正的选择权。反垄断不是巨头间的博弈，携程的垄断行为直接侵害消费者权益，监管查处后，消费者权益才能得到保障，人们期待此次处罚后行业能迎来价格实在、服务可靠的新局面。
AI教母李飞飞。李飞飞，美籍华人，1976年生于北京，少年阶段跟随家人移民
AI教母李飞飞。李飞飞，美籍华人，1976年生于北京，少年阶段跟随家人移民美国，1999年取得普林斯顿大学物理学本科学位，2005年拿到加州理工学院电子工程与计算机科学博士学位，长期深耕计算机视觉、机器学习与人工智能基础方向研究。她现任斯坦福大学计算机系红杉讲席教授、斯坦福以人为本人工智能研究院联席院长，同时拥有美国国家工程院、美国国家医学院、美国艺术与科学院三院院士身份。2024年，李飞飞创办WorldLabs，企业研发重心落在三维空间智能与单目三维世界模型，试图补足当下主流AI只能识别二维图文的短板，让人工智能具备感知、重建、理解真实物理空间的能力，技术可适配机器人作业、沉浸式场景搭建、自动驾驶仿真等应用。2026年2月，WorldLabs完成一轮10亿美元融资，企业估值达到50亿美元，英伟达、AMD、Autodesk等科技企业均参与出资。足坛明星梅西也投资了2亿美元该项目。2000年代中后期，计算机视觉行业发展受限，多数研究团队把研发重心放在算法优化上，缺少体量充足、场景全面、标注统一的图像训练素材，各类模型泛化能力不足，很难落地商业化使用。2007年，李飞飞牵头推进ImageNet项目，借助网络众包模式完成海量图片分类标注，搭建出包含千万张实拍图像、两万余个分类的公开数据集，同步推出标准化图像识别竞赛，为深度学习搭建了通用训练底座和统一评测规则。2012年，AlexNet依托这套数据集完成训练，图像识别错误率大幅下降，性能全面超越传统算法，数据驱动深度学习路线被行业广泛认可，直接推动全球人工智能产业进入规模化落地阶段。如今人脸识别、工业视觉检测、医疗影像判读、自动驾驶视觉感知等商用技术，研发训练逻辑都延续ImageNet确立的路径。她在斯坦福开设的CS231n课程，是全球计算机视觉领域通用性最高的教学内容，多年来持续为海内外科技行业输送标准化专业人才。2017年至2018年，李飞飞利用学术休假入职谷歌，担任谷歌云AI副总裁、首席科学家，主要负责自动化机器学习工具开发、企业AI服务落地，同时推进中美两地AI领域学术交流合作，任职周期结束后回归斯坦福，继续专注高校科研工作。在行业观点层面，李飞飞长期研究AI伦理、算法公平性，主张人工智能发展不能只追求算力规模、商业收益，需要配套规则管控技术风险，平衡产业扩张与社会影响。从行业定位来看，李飞飞并非单一算法的发明者，而是现代视觉AI产业生态的重要搭建者。她的研究搭建起深度学习的数据、评测、人才培养完整体系，构成2012年之后AI产业爆发的底层基础。个人研究路径清晰跟随行业迭代变化，依次完成AI底层数据建设、人工智能社会规则研究、下一代空间智能技术开发，完整覆盖人工智能基础生态、行业治理、前沿技术迭代三个发展阶段。
为什么说，在未来的AI竞争中，中国很难被西方国家击败？ 麻烦看官老爷们右上角
为什么说，在未来的AI竞争中，中国很难被西方国家击败？麻烦看官老爷们右上角点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来更多优质的内容，感谢您的支持！2026年第67届国际数学奥林匹克竞赛成绩公布后，中国队再次成为焦点，6名参赛选手全部获得金牌，团队总分达到232分，排名全球第1，更引人注意的是，全球只有7名选手拿到42分满分，其中中国队就占了3人。这不是一场普通考试，国际数学奥赛每道题都需要极强的抽象思维，逻辑推理和创造能力，选手面对的不是背公式就能解决的题目，而是在有限时间内寻找全新的解题路径，这种训练方式，与人工智能研究需要的思维能力有不少相通之处。当然，数学竞赛拿金牌，并不等于将来一定能造出最先进的人工智能，但它至少说明，中国拥有稳定发现，选拔和培养数理人才的能力，偶尔出现1名天才不算难，难的是多年持续培养出一批又一批顶尖学生。AI看起来像是一个新行业，底层却离不开线性代数，概率统计，微积分，优化理论和计算机科学，大模型训练需要算法研究人员设计架构，也需要工程师处理数据，芯片，服务器和软件系统，所以AI竞争从来不只是几家公司之间的较量。中国真正不容易掉队的第1个原因，就是人才基数足够大，美国国家科学基金会发布的统计显示，2020年中国授予约200万个科学与工程领域的大学学位，同年中国授予4.3万个科学与工程博士学位，数量已经超过美国。更重要的是，中国自2007年以来，一直是自然科学和工程领域博士毕业生数量最多的国家，这意味着中国不只有参加竞赛的尖子生，还有大量能够进入实验室，工厂和科技企业的科研人员，开发人员与工程技术人员。人才数量只有进入产业才能产生真正价值，中国的另一个优势，正是拥有全球规模罕见的制造业体系，人工智能可以迅速进入汽车，机器人，电力，物流，医疗，金融和智能终端，算法一旦成熟，很快就能找到真实应用场景。这与单纯发表论文完全不同，实验室里的模型只有装进汽车，机器人，手机和生产线，才能不断发现问题，积累数据，降低成本，中国庞大的市场和工业体系，为人工智能提供了从技术研发到商业应用，再到产品迭代的完整闭环。这种积累已经反映在国际数据上，斯坦福大学2026年AI指数报告指出，美国与中国领先模型之间的性能差距已经基本缩小，中国在AI论文数量，引用量，专利产出和工业机器人安装量方面处于领先位置。报告还显示，中美模型从2025年开始多次交替领先，截至2026年3月，排名靠前的美国模型只领先中国模型2.7%，这说明中国并不是站在赛场外追赶，而是已经进入全球AI技术竞争的第1梯队。科研投入同样决定一场竞争能够走多远，美国国家科学基金会2026年报告估计，按照国际可比口径计算，中国2024年的研发规模已经首次超过美国，成为全球最大的研发活动执行者，这种投入会持续转化为实验室，设备，项目和人才岗位。过去不少中国优秀学生毕业后前往欧美，是因为当地拥有更好的实验室，企业平台和发展机会，如今国内大模型，自动驾驶，机器人和芯片产业快速发展，年轻人不必只有出国这一条道路，人才留下来就有项目，有市场，也有机会把研究做成产品。中国在AI竞争中很难掉队，绝不是因为哪个族群天生更加聪明，也不能只凭几块奥赛金牌下结论，真正可靠的优势，是基础教育，人才规模，科研投入，产业体系和市场需求长期叠加后形成的人才链条。教育可能不会立刻变成一款芯片或一个大模型，却决定10年后谁还有足够多的数学家，算法人员和工程师站在赛场上，只要继续尊重基础学科，改善科研环境，让真正有能力的人获得机会，中国的人才优势就会不断转化为科技竞争力。对于这件事你怎么看？欢迎在评论区留言讨论，说出您的想法！
电力设备变压器正在成为人工智能算力基础设施的核心。马斯克曾说过一句大实话：AI发
电力设备变压器正在成为人工智能算力基础设施的核心。马斯克曾说过一句大实话：AI发展的真正瓶颈，不在于算法多先进，而在于有没有足够的电力支撑它的运营。他能说出这话，是因为真吃过这个苦头。他的xAI项目在田纳西州建设的超算集群，仅仅开机运行一天，就要消耗掉相当于10万户美国家庭一天用电量的电力。今年1月份，马斯克的话被现实狠狠印证了一把——全球抢的根本不是芯片，而是中国20万一台的变压器。听上去有点离谱吧？
一图看懂AI全产业链，七大核心板块！
一图看懂AI全产业链，七大核心板块！
网约车算法太懂拿捏乘客
网约车算法太懂拿捏乘客
万万没想到！世界首富马斯克曾抛出一个惊人言论：“中国真的被低估了！中国并没有崛起
万万没想到！世界首富马斯克曾抛出一个惊人言论：“中国真的被低估了！中国并没有崛起，中国只是恢复了历史地位，自古就是第一强国，他们有很多聪明的头脑，会做出许多伟大的事情，DeepSeek就是其中之一”有些赞美，若是自己说，容易被当成鼓劲；若是竞争对手说，分量就不太一样。尤其是这句话出自马斯克，科技圈自然会竖起耳朵。毕竟，他一边造电动车，一边发射火箭，还在人工智能赛道加速奔跑。截至2026年7月中旬，福布斯实时富豪榜仍将马斯克列在全球首位。这样的人突然把聚光灯打向中国，显然不是为了客串气氛组。2025年1月底，马斯克在德国《世界报》经济峰会上谈到中国人工智能发展。他直言，中国有大量聪明、勤奋而且充满动力的工程师，可以期待他们创造许多伟大成果，DeepSeek只是其中之一。这句话很有意思。表面是在点评一款模型，实际是在点评中国的人才基础、产业能力和创新潜力。换句话说，马斯克看到的不是一棵突然冒出的树，而是一片已经扎下深根的森林。DeepSeek走红，也不是靠嗓门大。2025年初，DeepSeek－R1凭借推理能力和开源策略引起全球关注，随后持续迭代。到了2026年4月，DeepSeek－V4预览版发布并开源，支持百万级上下文，并推出偏重性能和偏重效率的不同版本。截至2026年7月中旬，这一模型仍可通过官方网页端和接口服务使用。更值得注意的是，国产芯片企业很快完成适配。模型刚上场，算力平台便迅速接棒，颇有一种“菜刚端上桌，筷子已经摆好”的默契。人工智能竞争因此不再只是模型单打独斗，而是算法、芯片、软件和应用生态协同推进。这正是中国科技发展的一个鲜明特点。国外常把创新想象成某位天才在车库里灵光一闪，中国则更像一支配合熟练的工程队。基础研究有人攻，设备制造有人顶，产业应用有人接，最后还要接受庞大市场的检验。数据不会讲段子，却很能说明问题。国家统计局公布的2025年统计公报显示，全国研究与试验发展经费支出达到39262亿元，比上年增长百分之八点一，研发投入强度达到百分之二点八零；基础研究经费达到2778亿元，比上年增长百分之十一点一。这些数字背后，不只是经费表格。它们意味着更多实验室能够长期攻关，更多年轻科研人员拥有施展空间，也意味着一项技术即使暂时没有掌声，仍有机会熬过冷板凳，走进生产线。人工智能产业同样在加速扩展。新华社2026年初报道，2025年中国人工智能企业数量超过6000家，核心产业规模预计突破1.2万亿元，国产开源大模型全球累计下载量突破100亿次。一个DeepSeek引人注目，背后却站着成千上万家企业和大量科研团队。这就解释了为何“被低估”三个字容易引发共鸣。过去一些西方观察者习惯把中国放在追赶者的位置，仿佛中国只会沿着别人画好的跑道前进。可现实越来越像是，中国不但在跑，还在修路、造车、铺设通信网络，顺便研究下一条赛道往哪里拐。别人研究谁能跑得更快，中国已经开始琢磨赛道该怎样升级。当然，科技竞争不会因为一句称赞而暂停。马斯克在肯定中国工程师的同时，也强调自己的人工智能企业会继续推出更强模型。这才是正常状态。真正的尊重，从来不是把奖杯提前递过来，而是竞争者回去连夜修改研发计划。嘴上说着“没什么”，实验室的灯却亮到了凌晨，这种反应往往比掌声更诚实。中国也不需要依靠外国富豪的一句话证明自己。DeepSeek今天受到关注，明天还会面对新模型、新算法和新挑战。技术排名可以变化，决定长期位置的，是能否持续培养人才、加强基础研究、完善产业体系，并让科技成果服务经济发展和民生需要。中国的发展并不是凭空“突然崛起”，更不是靠口号恢复地位。它来自一代代建设者的积累，来自工程师在机房里的反复调试，也来自产业工人在生产线上的精益求精。看似惊艳的突破，往往只是多年沉默投入终于被世界听见。DeepSeek能够引起全球关注，靠的不是神秘魔法，而是算法创新、人才积累和完整产业体系共同托举。马斯克的评价之所以引发关注，不是因为他说了一句好听的话，而是因为现实正在不断为这句话增加注脚。DeepSeek只是一个缩影，中国科技真正值得期待的地方，在于它背后那套仍在成长的人才体系、工业体系和创新体系。世界重新认识中国，不妨慢一点下结论，却必须快一点更新认知。因为这个拥有深厚文明积淀、完整产业链和庞大人才队伍的国家，已经不满足于回答别人出的题，而是在一步步提出自己的问题，写下自己的答案。
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。
AI热潮越烧越旺，2026年大模型算法位居热招岗位榜首！相关需求同比增长近9倍，
AI热潮越烧越旺，2026年大模型算法位居热招岗位榜首！相关需求同比增长近9倍，非科班真能顺利转型AI吗？前几年，人工智能岗位还像技术圈里的“高门大院”，门口仿佛站着数学、算法和编程三位保安。非科班求职者路过时，往往先摸摸自己的专业证书，再默默绕道。到了2026年，情况明显变了。人工智能加速进入电商、制造、医疗、生活服务等场景，招聘市场也跟着升温。机会确实多了，可问题更加现实：风口吹得这么响，非科班到底能不能进去，还是只能在门外负责鼓掌？先把数据摆清楚。相关招聘报告显示，2026年1至4月，人工智能领域岗位量同比增长8.7倍。到了1至5月校招热门岗位榜单，大模型算法位列热招岗位榜首，机器人算法、算法研究员等技术岗位也进入前列。这组数字很热闹，但不能理解成“随便学两天就能高薪入场”。7月最新公开报道显示，2026年1至5月，人工智能应届职位数同比增长28.4%。与此同时，5000多家互联网企业集中释放超过20万个岗位，人工智能算法、大模型、高性能计算等方向成为重要组成部分。也就是说，人工智能不是一阵只会刷屏的热风，而是在真实改变岗位结构。国家持续推进“人工智能加”行动，产业应用不断扩展，企业自然需要更多懂技术、懂场景、懂落地的人才。但非科班转型，第一件事不是冲进培训班，而是先弄明白自己想干什么。人工智能不是一个岗位，而是一大片岗位。做底层算法研究，需要较强的数学、编程和科研训练；做模型部署，需要工程能力；做人工智能产品、行业应用、数据治理，又需要业务理解和跨专业协作。把所有岗位都叫“学人工智能”，就像把厨师、营养师、食品工程师统称为“会做饭”。听着省事，面试时却很容易露馅。企业问的是能解决什么问题，而不是收藏了多少“七天速成”课程。这也是非科班真正的机会所在。学机械的人熟悉产线，学医学的人理解诊疗流程，学金融的人知道风控逻辑，学中文和传播的人擅长内容结构与用户沟通。原专业未必是包袱，反而可能成为进入细分场景的钥匙。当然，钥匙有了，还得会开门。不会编程，却硬冲顶尖大模型算法岗，难度堪比穿拖鞋参加百米决赛；完全不懂业务，只会让模型生成几段文字，也很难形成稳定竞争力。靠谱的路线，是保留原有专业优势，再补足人工智能工具、数据处理、编程基础和项目实践。国产人工智能开发生态的进步，也在降低部分学习门槛。2026年5月22日至23日，鲲鹏昇腾开发者大会举行，设置两场峰会和二十多场技术论坛。昇腾官方学习体系持续提供应用开发、推理开发、训练开发等路径，相关学习中心也列出多种算子开发方式。这类变化很重要。过去配置开发环境，有时像拆技术版俄罗斯套娃，装完一个依赖，又跳出三个报错，电脑没冒烟，学习者先冒烟。如今官方文档已提供快速安装和一键式安装支持，课程路径也更加丰富，让开发者能够按基础逐步深入。不过，工具变友好，不等于知识自动长进脑袋。开发平台可以减少重复劳动，智能助手可以提高效率，但数学逻辑、代码能力、工程思维和行业知识仍要积累。把人工智能当魔法，最后往往是魔杖没拿稳，报错信息先飞过来了。招聘变化也说明，企业越来越重视实际能力。2026年1至5月校招相关报告提到，技术岗位高频要求中，人工智能技术与框架经验、项目经验、开源实操能力等标签受到重视。这对非科班并非坏消息，因为专业名称很难临时改，真实项目却可以靠持续学习做出来。因此，非科班能不能成功转型人工智能，答案是能，但绝不是人人都能靠追热点成功。真正可行的办法，是先选细分方向，再补基础能力，用项目证明自己，最后把原专业经验与人工智能结合起来。比起把简历写得满天飞，能做出一个解决真实问题的作品，更有说服力。人工智能热潮继续升温，对中国而言，更重要的意义不是制造几个“高薪神话”，而是让新技术更好服务实体经济、科技创新和人民生活。国产算力底座、开发工具、开源生态和产业场景不断完善，给更多青年人才提供参与科技进步的通道，也让人才成长与国家产业升级形成更紧密的联系。风口可以借，基本功不能省；工具可以帮忙，判断力不能外包。非科班没有必要因为专业背景先给自己判出局，也不该把转型想成“一键安装”。真正能拿到人工智能时代入场券的人，往往不是喊口号最响的那批，而是愿意持续学习、尊重技术规律、能把新工具变成真本事的人。
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。😊
