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9月21日周一
  1. 三节课0

    VC追着投的RSI究竟是什么？姚顺宇、施天麟与清华/上交的教授们给出了回答

    VC追着投的RSI究竟是什么？姚顺宇、施天麟与清华/上交的教授们给出了回答 文｜王欣逸 编辑｜张雨忻 RSI（递归式自我改进）火的一塌糊涂。 周六，上海西岸，汇聚了一批最聪明的人类大脑，以及试图让AI也获得聪明大脑能力的人。 大洋彼岸，数月没有露面、宣称Gemini 3.8 Flash是“RSI的一大步”的姚顺宇，正在电话那头等候；成立半年估值46.5亿美元、押注AI自进化的硅谷创业公司Recursive Superintelligence，其联合创始人施天麟，也加入了这场讨论。 他们为了一个共同的命题而来：资本涌入的RSI赛道，正在发生着什么？ RSI，Recursive Self-Improvement，成了今年年中以来最热门的话题，它指的是AI能够自我改进自身，能主动从写代码、跑实验，到调整架构、优化权重，甚至自己给自己找新的目标。 在场绝大多数是研究员，来自各个大厂、高校与实验室，也有不少知名投资机构、FA、孵化器到场。我们也全程参加了这场长达五个小时的活动，一些畅想、一些争议，反复在会场出现。 大家正在畅想一个人类不用in the loop的终局，即人类无需介入模型自我改进的

  2. 三节课1

    清华初创&UIUC学者用7B模型在预测市场上自我蒸馏，跑赢GPT-5.6和Opus 5

    清华初创&UIUC学者用7B模型在预测市场上自我蒸馏，跑赢GPT-5.6和Opus 5 机器之心发布 在社会变化的洪流中，LLM 能不能不断修正自己对社会的认知？ 伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）的研究者在名为 Social World Model（ICML 2026:https://arxiv.org/abs/2606.11482）的框架中提出并初步探讨了这一问题。他们以Polymarket 和 Kalshi 等预测市场为天然检验场，观察当突发新闻降临时，市场参与者的信念将如何发生偏移。 但这只是第一步。UIUC 联合来自清华的初创团队 Astraculum 决定发起一项更硬核的挑战并获得了一些初步结果：LLM 的认知更新，能否不仅停留在 “训练时（Train-time）” 阶段，而是真正延伸到 “部署（Deployment-time）” 阶段？ 换句话说，当 LLM 被置于持续流动的市场数据与实时新闻中，它能否根据不断到来的真实反馈持续学习，让今天经历过的市场变化，真正改变它明天的判断？为了验证这一点，联合团队在长达 390 天的真实数据上进行了滚动训练与持续回测。结果

  3. 三节课0

    这次，Token要直接发给学生，每人30万元

    这次，Token要直接发给学生，每人30万元 编辑｜张倩 「我有个个人观点，如果手上没有付费 Token 的同学，就要立即退学」。 今年开学季，南大副教授蒋炎岩的这句话在社交媒体上迅速刷屏，相关话题还冲上了知乎热榜。 当然，这句话并不能只看字面，蒋教授只是用一种略为夸张的方式给同学们提个醒：Token 已然成为 AI 时代的实验耗材，每个学生都得有，也得会用。 这边蒋教授刚对着学生喊完话，大洋彼岸，斯坦福大学教授李飞飞就给大学校长敲响了警钟。 她在转发 OpenAI 最新的研究效率数据时写道，研发世界正在分裂成「Token 充足的研究」和「Token 匮乏的研究」。在最顶尖的 AI 公司和新型研究机构里，研究者的能力正在被大量 AI Token 放大。而大学科研未来怎么办，已经到了值得所有大学校长认真思考的时候。 两个人喊话的群体不同，但背后其实是同一件事：AI 正在重新定义科研资源。 过去我们说一个实验室资源好，想到的可能是 GPU、服务器、实验设备…… 现在，检索文献、设计实验、找失败原因、探索新思路…… 样样离不开 Token。甚至有人说，Token 就是 AI 时代的笔和纸，应

  4. 三节课1

    汉化组，可能是世界上最不怕AI冲击的一群人。

    汉化组，可能是世界上最不怕AI冲击的一群人。 前段时间，我刷到一篇文章说，在AI的冲击下，字幕组要死透了。 文章里写了版权、官方字幕和AI给字幕组的生存空间带来的挤压，读完之后我开始好奇一个问题。 当观众打开视频，一键AI就能直接配好中文字幕，打开漫画，AI也能直接翻译图片，那些做汉化的字幕组、漫画组，会怎么看待这件事？ 于是，我陆陆续续找了一些做汉化的朋友聊了聊，做字幕和漫画汉化的都有。我原本以为，大家会担心自己被替代，会有些抵触AI工具。 但聊完之后，和我预设的完全不一样。我甚至觉得，这批人可能就是世界上少数最不怕受到AI冲击的那一批人了。 先说Eliza。 她喜欢堺雅人，就是下面这位演员，可能很多朋友也看过他主演的《半泽直树》、《胜者即是正义》。 按Eliza的说法，堺雅人之前有两年在家带娃，很少露面。 没有新的节目，之前做综艺字幕的老粉也就慢慢散了。后来有了新综艺，已经没人接着做了。 而Eliza自己的日语，按她的说法，属于多邻国水平。 字幕等不到，自己也翻不了。她就开始抓壮丁，线上线下到处找人。 “我因为不会日语又很想看新的综艺，就开始抓壮丁。” 一开始只有3个人，后来陆陆续

  5. 三节课1

    曝 Claude 跳过 5.2，直奔 Opus 5.5

    曝 Claude 跳过 5.2，直奔 Opus 5.5 上周还在传 Opus 5.2，新一轮爆料已经把名字改成了 **Opus 5.5**。 有人晒出汽车3D模型，有人声称它超过 GPT-6 Sol。 新品尚未官宣，“3D 之王”的王冠已经有人提前戴上了。 ◈模型还没发，王冠先戴上了 就在今天早上，X 账号 Lyra 抛出消息：Anthropic 正在测试 `claude-opus-5-5`，内部代号为 `claude-wafer-eap`，计划周二发布。 随后，他又补充，实际发布也可能提前到周一，但会在接下来这一周。 就在爆料后不久，Harshith 就已经晒出了作品。 是一辆 Waymo 自动驾驶汽车，车型为 Jaguar I-PACE。他自称使用了 Opus 5.5，在 Claude Code 中开启 max 档位，特别提到了车标和传感器细节。 演示中的汽车，车头格栅、灯组，以及车顶、车身两侧的传感器都已经成形。 Veee 后来也自称获得了测试访问权限，尝试了 Harshith 的输入，晒出自己的汽车作品，还表示已经碰到了使用额度。 而且据说 Opus 5.5 评价很高。 有人在

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    卢伟冰谈小米18 Pro涨价：大家会觉得合理；剪映发布 Hub 及 AI 助手「小映」；苹果或 10 月推出智能家居设备｜极客早知道

    卢伟冰谈小米18 Pro涨价：大家会觉得合理；剪映发布 Hub 及 AI 助手「小映」；苹果或 10 月推出智能家居设备｜极客早知道 B 站上线 AI 无限竞技场测评榜：GPT-6 Astra 现居榜首 9 月 20 日，B 站宣布上线「AI 无限竞技场」大模型测评榜，并同步公布了首轮模型排行榜。据 B 站介绍，「AI 无限竞技场」是一个汇集了 B 站 UP 主 AI 大模型测评的竞技广场，由各领域 UP 主对上百个大模型的真实场景实测构成，涵盖代码、推理、协作、知识等多种测评主题。 其中 GPT-6 Astra 在 10 个 UP 主测评中拿下榜首，打败 GLM-5.3 获得榜首次数冠军；前 5 名中，国产大模型占据 3 席。 不同于传统跑分评测，B 站 AI 无限竞技场不设主题或测评维度限制，来自各个分区的 UP 主们以真实工作流、专业应用、趣味脑洞等自主命题，在同题 PK 中直观呈现各模型的实际表现差异。 榜单涵盖 DeepSeek、Kimi、ChatGPT、Claude、Gemini、豆包、千问、Hy、MiniMax 等主流模型对比测评，排名实时更新，持续面向全站 UP 主开放

  7. 三节课1

    大模型开始拼耐力：阶跃星辰 Step 5 Preview连续跑了24小时

    大模型开始拼耐力：阶跃星辰 Step 5 Preview连续跑了24小时 专注AIGC技术的专业社区，关注大语言模型（LLM）的发展和应用落地，聚焦LLM及AI技术的市场研究和开发者生态，欢迎关注！* 大模型真正难的地方，可能不是把第一句话说漂亮，而是在连续失败十几次之后，仍然知道下一步该做什么。 9月20日，阶跃星辰发布新一代旗舰模型 Step 5 Preview。它的关键词不是单纯的“更大”，而是更长的任务、更复杂的工具调用，以及让模型在执行过程中不断调整策略。 从发布定位看，Step 5 Preview 面向的是智能体工作流，重点覆盖软件工程、编程、专业知识工作和金融场景。 测试“能不能做完” 阶跃星辰给出的一个测试场景，是让模型在 NVIDIA H100 上持续优化推理内核。 这不是写一段代码就结束。模型需要反复修改、编译、运行，再根据结果继续调整。整个测试持续24小时，最终记录到的最高性能为508 TFLOPS。 这个过程更接近真实的软件工程：问题不会一次解决，工具也不会每次都给出理想反馈。模型要记住此前尝试过什么，也要判断下一次应该从哪里改起。 在另一项实验中，Step 5

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    曝iPhone Duo原计划配专属手写笔/卢伟冰：小米18 Pro会涨价/黄仁勋：AI在2030年毁灭世界概率为0%

    曝iPhone Duo原计划配专属手写笔/卢伟冰：小米18 Pro会涨价/黄仁勋：AI在2030年毁灭世界概率为0% 📱 曝 iPhone Duo 原计划配专属磁吸触控笔，因技术问题未能落地 🏢 John Ternus：iPhone Duo 是乔布斯「技术与人文」理念的体现 ✨ 小米 18 Pro 系列 9 月 23 日发布，卢伟冰称价格会上涨 🧠 Google Gemini 安全测试越界，误攻 3 家真实企业 💵 零跑拟参与一汽旗新动力 A 轮融资，并合作开发前沿电池 💼 硅基流动年内融资近 29 亿元，仍按港交所 18C 申请上市 ⚖️ Anthropic、OpenAI、SpaceX 和 Google 因「放缓 AI 开发」表态遭反垄断诉讼 👤 沃尔沃任命克劳斯 · 泽尔默为下任 CEO，最迟 2027 年 10 月上任 💾 长鑫存储 G5 DRAM 平台量产，单片晶圆裸片数提升至少 50% ✨ 智谱 MaaS 平台将上线数据内容不留存机制 💡 黄仁勋：AI 在 2030 年毁灭世界的概率为 0% 🤖 启元 Q1 正式开售，Q1 与 T1 机器人售价 19999 元起 📱 QQ 音

  9. 三节课1

    不会聊天的 AI，彻底爆火：Jev 保姆级教程来了！

    不会聊天的 AI，彻底爆火：Jev 保姆级教程来了！ 话接上文：ChatGPT 幕后功臣出走 OpenAI，两年后做了个「不会聊天」的 AI。 不会聊天的 `Jev`，彻底火了。 创始人 Diogo Almeida 的那条发布推文，3700 万+围观，7.3 万赞。全球最大的前端部署平台 Vercel 盛赞 `Jev` 是其 AI Gateway 历史上增速最快的模型。 五天时间，全世界的开发者用 `Jev` 做了 239 个开源项目。有人让它打毁灭战士，每秒决策 10 次，一小时花费 7 美元；有人用它 7 秒钟订好一张机票，花了不到一分钱；还有人拿它分类 1700 封邮件，总共花了 18 美分，大约 1.2 元人民币。 有点意思。 但，`Jev` 怎么用？ 上一篇文章里，我只能说，「排队」。 但现在情况变了。**OpenRouter 第一时间上架了 `Jev`，Vercel 免费提供 `Jev` 调用到 9 月 25 日，TypeSafe 官方的候补等待也从几天缩短到了几小时，通过就送 5 美元余额，按 `Jev` 的定价够调用大约 12 万次。** 话不多说，`Jev` 教程走起

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    刚刚，全球首个开源Agent会话平台发布！老板、同事和我共享一个AI

    刚刚，全球首个开源Agent会话平台发布！老板、同事和我共享一个AI 来源 ｜ 新智元 当 AI Agent 开始连续数小时替人工作，真正有价值的就不只是最终成果，还有藏在会话（Session）里的整个过程：它做过什么、哪里失败、为何改变方向。 但今天，这些上下文往往随着一个会话结束而被锁在原地。 于是，一个看似简单的问题也浮现而出：**Agent 的工作会话为什么不能像代码一样被保存、交接、分享和复用？** 刚刚，Einsia AI 发布的 AgentGit（agent-git.com），正是针对这一问题构建的开源平台。 它让 Agent 的上下文可以被完整保存，也可以分享交接给另一个人、另一个 Agent 继续推进，并进一步沉淀为任何人都可以复用的工作资产。** 当越来越多 Agent 的工作会话被开源、分享和持续积累，可能会在 AgentGit 汇聚成一张全球性的 Agent 上下文网络，成为下一代 AI 工作的基础设施。 官方网站：agent-git.com github链接：https://github.com/Einsia/agent-git Agent 已经干了一半的活，

  11. 三节课1

    博士生黄晓明开学报到，本人回应

    博士生黄晓明开学报到，本人回应 9月12日，演员黄晓明以2026级博士研究生身份现身上海戏剧学院，低调办理入学流程。 记者联系上黄晓明，他表示，入学后将努力学习，喜欢回到学校的感觉。 据此前报道，上海戏剧学院官网于2026年6月10日公布的博士研究生拟录取名单，黄晓明以总成绩271.34分被录取为艺术管理/戏剧策划方向的博士生。根据公示信息，其业务课一成绩为90.67分，业务课二88分，复试面试92.67分，同等学力加试科目合格。 黄晓明的博士求学之路并非一帆风顺。2025年5月，他的名字首次出现在上海戏剧学院博士研究生复试名单中，报考研究方向同为“艺术管理/戏剧策划”，业务课一成绩为89分。然而，同年6月公布的拟录取名单中，黄晓明遗憾落榜，该专业仅录取一人。 黄晓明没有放弃。他在接受采访时表示：“因为自己想多学点东西，虽然今年没考上但明年会再战。本来想考的不是表演系，管理、文学、导演都是很想学习的。不管学的知识用不用得上，但学习的过程让自己很快乐，希望能把人生填满一点。”他多次在采访中表示，攻读博士的动机是“想做家里第一个博士”。 2026年4月15日，上海戏剧学院公布2026年博士

  12. 三节课1

    全球基模决战！AI圈休不了十一长假了

    全球基模决战！AI圈休不了十一长假了 大模型智能｜分享 来源 | 量子位 作者 | 一水 现在就预告了——中秋和国庆的**13天假期**，可能会是今年AI圈最忙最炸的两周。 盆友，别休了，别睡了，找好椅子瘫坐吧。 「基模决战周」**，真要来了！！ 硅谷那边已经暗流涌动。 Anthropic的新Claude，灰测动静早就传得沸沸扬扬。 谷歌更是直接，Gemini 4 Pro疑似已经披着马甲，偷偷混进Arena参加摸底考试了。 国内这边，全卡在假期前疯狂憋大招。 Kimi开始拿「K3.1」疯狂打哑谜，DeepSeek下一张Pro牌已经提前写进官方文档，Qwen4也直接亮出了新架构。 而擂台正中央，OpenAI月初才刚刚放出GPT-6 Astra——一款让OpenAI提前给AGI开香槟的基模。 好家伙，这架势整得像大家提前约好了一样： 该来的、可能来的、偷偷摸摸已经在考场里的，全赶到了一块儿**。 节前最后一舞，Are you ready？ 硅谷集体围攻OpenAI GPT-6 Astra 硅谷这边，A社、谷歌、马斯克的Grok几乎都有新动作传出。 01*** A社Claude 5.2箭在弦

9月20日周日
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    【世界动作模型】首个微信群

    【世界动作模型】首个微信群 点击下方**卡片**，关注“**CVer**”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 VLA 已死，WAM 当立！前段时间，这一句行业“玩笑话”逐渐走向现实。 WAM 正成为一个越来越受到关注的新方向：模型不再只是根据当前画面预测下一步动作，而是尝试建立一个能够连接**视觉、动作与未来状态**的动态世界表征——给定当前环境和一个动作，它能够想象接下来会发生什么。 世界动作模型（WAM）微信群成立 群里每天推送最前沿的世界动作模型技术！ 群里每天推送前沿的WAM技术！ 【WAM】微信群成立！加入具身星球，你将获得： 1. 🤙 WAM技术微信群 2. ❤️ WAM学习路线和综述 3. 🤖 每天推送WAM最新技术 4. 具身智能公司名单（数百家）和高校实验室/教师名单 5. 👀 最新行业动态和行业报告 🔥 限时特惠！赠送最大80元早鸟券，大家快扫描下方二维码或者点击下方链接领券加入具身技术星球学习！加入具身星球的同学还能加入 WAM 微信群和【具身智能VIP】微信群（详见文末）！ ▲ 扫码入群 【具身智能】学习路线发布！ 扫描下方二维码加群后，即可领取学习！ 【

  2. 三节课1

    【具身智能】还有机会吗？

    【具身智能】还有机会吗？ 点击下方**卡片**，关注“**CVer**”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 残酷的现实就是：做传统CV、自动驾驶的很多公司、高校团队、教授和学生都纷纷转向“更大市场（更大饼）”的具身智能。 为了方便大家学习、追踪和从业最前沿的具身智能，特别成立【具身智能】微信群！已经突破1500人！新增【求职/校招/实习】板块！ ▲ 扫码入群 还有新增的VLA和WAM微信群： 群里每天推送最前沿的具身智能技术！ 【具身智能】微信群成立！加入具身星球，你将获得： 0. 具身智能VIP微信讨论群 1. 最新的具身智能技术和项目 2. ❤️ 从入门到精通的学习路线 3. 🤖 具身智能招聘 (实习/校招/社招/升学) 4. 具身智能公司名单（数百家）和高校实验室/教师名单 5. 👀 最新行业动态和行业报告 🔥 限时特惠！赠送最大80元早鸟券，大家快扫描下方二维码或者点击下方链接领券加入具身技术星球学习！加入具身星球的同学还能加入 vip 微信交流群（详见文末）！ ▲ 扫码入群 【具身智能】学习路线发布！ 扫描下方二维码加群后，即可领取学习！ 【具身智能】知识星球优惠券链接

  3. 三节课1

    Jev引爆AI圈！谷歌都坐不住了

    Jev引爆AI圈！谷歌都坐不住了 点击下方**卡片**，关注“**CVer**”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 ****添加微信号：CVer2233，小助手拉你进群！**** **扫描下方二维码，加入CVer学术星球！****可以获得最新顶会/顶刊上的论文idea****和CV从入门到精通资料及应用！发论文/搞科研/涨薪，强烈推荐！** 图片 转载自：新智元 就在今天，整个硅谷都被Jev刷屏了！ 发布仅三天，它就被Vercel、Cloudflare和LangChain等主流平台迅速集成，有人说，我们即将迎来自动化智能的大爆发！ 而这场狂欢的主角，竟然是一个不会说话的大模型。 9月16日，ChatGPT核心发明人之一、InstructGPT论文第四作者Diogo Almeida连发长推，直接向行业开炮，当年那条路，咱们走偏了！ 他端出的解法，便是Jev。 它不写文章也不陪聊，你扔一堆乱七八糟的数据进去，它只用70毫秒就甩回一个带概率的判断，输出token永久免费。 然后，整个事态就彻底失控了。 不到36小时，就有多达14万名开发者如饿狼般涌入内测。 现在，Jev的用例已经冒出来

  4. 三节课0

    基金委：2026年青A（35岁以下）首批选拔44人

    基金委：2026年青A（35岁以下）首批选拔44人 点击下方**卡片**，关注“**CVer**”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 ****添加微信号：CVer2233，小助手拉你进群！**** **扫描下方二维码，加入CVer学术星球！****可以获得最新顶会/顶刊上的论文idea****和CV从入门到精通资料及应用！发论文/搞科研/涨薪，强烈推荐！** 图片 转载自：科奖中心 9月19日，第六届新基石50²论坛在南方科技大学举行。中国科学院院士、国家自然科学基金委员会主任窦贤康在开幕式上以“识变以谋远，聚才以强基”为题发表演讲。 窦贤康从中国科技研究的现状切入，强调人才是科研突破的来源，并进一步介绍了国家自然科学基金委员会近期和未来要推进的改革。 窦贤康介绍，过去，年轻人学成后大多留在国外；如今，随着政策更灵活、投入与设施不断增加，归国人才激增。国家基金委资源也明显向青年倾斜：今年近九成项目由青年牵头，75%的经费由45岁以下科研人员承担；通过青年科学基金项目（C类）帮助刚出校园的年轻人拿到“第一桶金”，今年新增36亿元，增加12046项，增幅超过50%。腾讯也在这一方向上

  5. 三节课0

    什么是 Jev？

    什么是 Jev？ AGI HUNT / JEV一道判断题：演讲者说的话，对应 PPT 的哪一页？讲话 + 页面信息轻点，得到页码预设演示 · 动画不代表响应时间08 / 产品规划08 已就绪得到页码后，可以直接交给程序给 PPT 翻页。发布后，它引来了疯狂关注：14 万人200+发布后 36 小时加入 waiting list发布后三天社区出现的复刻项目等待名单来自发布方；复刻数来自社区统计。先回答三个问题。它究竟是什么？它是面向程序决策的模型，接收状态和问题，返回选项、评分或概率。它值得关注吗？值得关注：适合低延迟、高频的分类与路由，但复杂推理和长期规划仍有限。它有什么不一样？与通常逐 token 生成文本的 LLM 相比，Jev 按问题并行返回判断与概率。请往下看，从自动翻页说起。01 / JEV先看个 demoJev 发布已经好几天了，如果你还没有听说过，可以先看这个：模型给出判断，程序决定动作page\_id: 8当前页面0308页码合法，还要确认判断正确。轻点已展开讲到「产品规划」，程序翻到第 8 页；讲到「定价策略」，再对应定价页。不是定时播放，全程不用按遥控器。有意思的是

  6. 三节课0

    整理了最新Jev模型的全网22个爆火玩法！

    整理了最新Jev模型的全网22个爆火玩法！ Datawhale干货 最火玩法：Jev模型**** Jev 这周彻底爆火。创始人 Diogo Almeida 是前 OpenAI 研究员，参与过 InstructGPT 和 RLHF，也就是 ChatGPT 早期对齐技术的核心成员。他这次做出来的 Jev，不写长文、不聊天、不写复杂代码，只做一件事，帮你做快速决策。玩游戏时挑下一步往哪走，跑流程时判断哪条规则适用。每百万输入 token 0.042 美元，输出 token 免费，有人叫它 AI 界的蜜雪冰城。 发布不到一周，社区已经跑出二十多种用法。看着很多，底层逻辑完全一致，把眼前的情况拆成有限几个选项，交给 Jev 挑一个，程序拿了结果接着跑。 01 爆火的Jev 到底是什么 传统的文本大模型是生成式的，抛出一个问题，它一个词一个词往外蹦。这种机制适合创作、推理、写代码，但遇到选择题就显得太重、太贵、太慢。 Jev 走的是另一个路子，它是一个轻量的系统一分类与打分模型。每次调用，你给它一段上下文和一组明确的选项，它直接输出每个选项的概率分布，并选出置信度最高的一个。延迟在几十毫秒到几百毫

  7. 三节课1

    李沐访谈：聊聊AI从业者的成长路径与现实取舍

    李沐访谈：聊聊AI从业者的成长路径与现实取舍 ↑ 点击**蓝字**关注极市平台 来源丨机器之心 编辑丨极市平台 如果你学过深度学习，大概率听过李沐的名字。 他是 BosonAI 联合创始人、前 Amazon AI Senior Principal Scientist，也是《动手学深度学习》的作者之一。过去几年，不少人跟着他的课程入门深度学习，也蹲过他的论文精读系列。 前不久，沐神在小红书开了一场 AMA，主题也相当直接：AI 越来越强，今天应该学什么，才能不被 AI 淘汰？人还需要学编程吗？大学生应该学什么？AI 会让哪些能力变得更重要？创业者真正需要懂多少 AI 技术？ 从「具身智能是不是泡沫」，到「Code Agent 时代程序员还要学什么」，再到「30岁转 AI 还来不来得及」，沐神陆续回复了不少问题。 我们整理了一些回答，一起来看看吧。 01 职业选择、就业与成长路径 Q：对于非天才的普通人来说，AI 算法研究的未来在哪里？ 李沐：我觉得做 AI 算法的人，大部分也也是普通人吧。 Q：想转工作方向，AI 这方向现在还缺 AI Infra 的开发人员吗，以及 AI 算法岗和 AI

  8. 三节课0

    这是一篇把"RSI"讲明白的科普级综述！

    这是一篇把"RSI"讲明白的科普级综述！ ↑ 点击**蓝字**关注极市平台 作者丨赵志民@https://zhimin-z.github.io 来源丨Datawhale 编辑丨极市平台 极市导读** 当大模型开始自己生成训练数据、自己跑实验，甚至 GPT-5.6 都把“自我改进”单独拿出来跑分，AI 真的快要脱离人类控制了吗？这篇科普级综述带你重温 AI 过去 40 年来尝试“自己迭代自己”的五次大跨越。看完这篇，你会对现在的 AI 进化能力建立起一个非常扎实的底层认知。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 如果你是第一次听说 RSI，这篇文章可以当作一份入门指南。我们会带大家把 RSI 从0理一遍 ，从最早尝试自我改进的 AI 讲起，聊到今天能改代码、造训练数据、参与模型研发的 Agent，看看 AI 如何一步步学着改进自己的。 2026年7月，OpenAI 发布 GPT-5.6。它的成绩单里，第一次出现了一门有些反常的新科目： AI 能不能参与改进 AI 本身。 OpenAI 把这项能力列为自我改进（Self-improvement） 。GPT-5.6 Sol 得到

  9. 三节课0

    全球首个小尺寸、可变形个人机器人开售！你想把它抱回家吗？

    全球首个小尺寸、可变形个人机器人开售！你想把它抱回家吗？ 内容编辑丨特工小智 特工小天** 内容审核丨特工少女** 过去两年，人形机器人的公开亮相大多是同一个剧本：**展台上跳舞、翻跟头，观众举手机围观，掌声送给背后的运动控制团队**。 到了 2026 年，越来越多的厂家发布了自己的机器人：以人形机器人竞速比赛开始获得关注。但机器人一直出现在屏幕和舞台上，从来没有出现在普通的生活里。 直到最近，启元交出了一份新的答卷：发布两款能走进家庭的人形机器人，一台 88 厘米高、能折叠装进双肩包的室内机器人，另一台 95 厘米、能在轮足人形和四足形态的室外机器人，并同步开启预订。 今天，启元机器人在上海西岸举办了一场发布会，主题是「我和我的个人机器人」。** 两款产品正式亮相，十个城市线上线下同步开售：**这标志着，启元正式进入消费级市场。** 而个人机器人，也从行业口号变成了每个人都可以选购的商品，走进了普通人的生活。 Q1 陪你成长，T1 做你跟班 发布会的主角是两款机器人：启元 Q1 和启元 T1。 启元 Q1 是全球首个小尺寸全身力控人形机器人。站立高度 88 厘米，大概是一个两三岁孩子

  10. 三节课0

    对话松延动力姜哲源：做大脑不是一时脑热

    对话松延动力姜哲源：做大脑不是一时脑热 撰文** | 吴先之 编辑** | 王 潘 本月，具身智能行业大事不断，光半个月时间，松延动力就对外发布了具身智能子品牌Scalabot并发了两款模型产品。 9月8日并发布了首个世界模型HERON-World Model。一周后，Scalabot发布HERON技术架构体系下的第二个模型——HERON-Context Reinforcement Action Model（CRA），其核心能力包括：记忆能力、强化学习能力、跨本体泛化能力。 当被问及为何此时才下场时，松延动力创始人、董事长姜哲源表示，具身智能存在木桶效应，目前短板已从本体转移到大脑。带有一丝终局思维，他认为低成本规模化本体是数据驱动Scaling的前提，本体+大脑闭环是数据飞轮时代的主流路径，行业终局很可能出现Winner take all。 技术路线虽未完全收敛，但对VLA+世界模型的范式有了初步共识。 此外，松延动力依靠极致的工艺与本体能力，其本体业务即将实现自负盈亏，有余力做大脑。 除了关于下场做大脑之外，具身行业近期出现不少热点事件，如有刚上市的具身公司老板，在朋友圈指出有公司

  11. 三节课0

    对话何小鹏：做机器人难度20倍于造车，痛并快乐着

    对话何小鹏：做机器人难度20倍于造车，痛并快乐着 撰文** | 胥 植 编辑** | 吴先之 “9系大战”之后，大五座旗舰又成为了国内车企的新战场。9月17日，小鹏也交出了自己的答卷：G9L。 G9L上市发布会后，光子星球等与小鹏集团董事长何小鹏、产品矩阵总经理吴安飞进行了一场对话。 明面上聊的是G9L，背后则是小鹏日益生长的能力，长期主义、科技豪华、全球化布局是最核心的几个关键词，甚至针对近期外界高度关注的机器人业务，何小鹏也做了进一步的分享。 旗舰大五座，友商的惯常做法是直接基于大三排旗舰版本来改，但小鹏G9L与GX完全是两个不同的概念，与G9也是完全不同的车型，为此小鹏在设计、操控、安全等层面都做了全新的处理，这或许也能解释为什么小鹏在大五座产品上是较晚“交卷”的玩家。 作为最早在欧洲汽车市场站稳脚跟的玩家之一，小鹏的全球化还在进一步加速。从几个月前的MONA L03开始，小鹏新车逐步走入了全球同步的节奏，G9L将于10月12日在巴黎车展进行全球发布，并在全球64个市场同步推出。 支撑小鹏走向全球的支点，除了生产线、销售网点、超充网络等基建设施外，以智驾为代表的科技能力，正在成为

  12. 三节课1

    你的 Codex 额度有救了，你甚至可以接入JEV来玩红警

    你的 Codex 额度有救了，你甚至可以接入JEV来玩红警 上周发了折腾 WebCodex 的文章《把ChatGPT几乎无限的网页额度当Codex用》，文章下面，就有小伙伴接着问：能不能让不同的模型，去干不同的活？ 你看，其实大家的需求都是一样的。 这个念头我已经想了好一阵子。主力工具虽然是 Codex，别家的 API 也买了不少，套餐和余额散落各处，Codex 的额度倒是照样不够用。 之前得解决办法是给大家介绍过的 Codex ++，可以在 Codex 里边接入其他的不同第三方模型，但是你这一个任务从头到尾就只能用同一个模型来跑。 而我一直想要的效果是：把所有的模型 API 接到一起，收到任务，先让一个智商高的模型判断难度，再结合手头哪些模型能做、哪家还有额度，把完整任务拆给不同的助手。 能力越大，责任越大。难活让强模型来，普通工作让便宜、够用的模型做。**最后再由主模型检查、整合，我们不用挨家打开工具，重复交代背景。 就比如说一个本科生就能搞定的工作，你让博士生去做，不是太浪费了吗？ 物尽其用人尽其才，不就实现节省优质额度的目的了吗？ 本来是打算自己做一个，结果在聊的过程中，Cod

  13. 三节课1

    RSI开始走进科学研究，MIT教授让AI自建物理研究工具

    RSI开始走进科学研究，MIT教授让AI自建物理研究工具 你可曾想过，缓震跑鞋底部材料为何被设计成蜂窝状结构？ 同样的高分子基材，做成不同的结构，其物理力学性质会变得截然不同。用在跑鞋上的多孔设计能最大程度分散震动，同时带来较好的回弹效果。这类通过内部几何结构而非化学成分来获得特殊力学、光学或声学性能的材料，被统称为超材料（metamaterial）。 要想研究这类材料在受力、变形和断裂过程中的具体行为，此前必须借助商用有限元仿真软件（FEA）来求解力学方程。 商业软件功能齐全，上手门槛却不低：复杂的操作界面需要专门培训才能掌握，还要交纳至少数十万元人民币的许可使用年费。而且，每换一个研究问题，研究者都要重新建模、手动调试各类条件和参数。 最近，麻省理工学院（MIT）工程学教授马库斯·J·布勒（Markus J. Buehler）展示的一项工作，为材料力学分析提供了另一种选项。他仅交给 AI 一段自然语言描述和 5 张参考图像，几小时后就能拿到针对该问题定制的完整仿真工具链：力学求解器、断裂算法、几何生成器、浏览器端可视化界面一应俱全，同时还能输出可直接用于 3D 打印的结构文件。 基

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    世界模型的范式之变：因果思维链开始推演未来如何发生

    世界模型的范式之变：因果思维链开始推演未来如何发生 过去几年，世界模型沿着 Scaling 路线快速推进。更多数据、更大模型、更长视频和更高分辨率，让模型越来越擅长生成看起来合理的未来。但当人形机器人从展台走进工厂，换一只杯子、挪动桌面摆设，原本流畅的动作仍可能失灵。 这让行业开始把目光投向一场更深层的范式转换。这意味着，世界模型需要从依赖规模化学习的相关性大模型，进一步走向能够理解变量作用关系的因果大模型。随着模型开始参与真实行动，能否理解动作、环境变化与结果之间的因果关系，正成为新的评价标准。 近日，聚焦因果智能的下一代 AI 公司 Aether AI 发布首个因果世界模型 CausalWM，并将因果思维链（Causal Chain of Thought）引入未来预测过程。 图 | Aether AI 创始人黄碧薇 X 账号官宣发布 CausalWM 作为这一技术范式的阶段性验证，CausalWM 以 CWM 名称参与 TriWorldBench 评测，并以 66.04 分位列综合榜单第一。 CausalWM 的关键设计，是在生成未来视频前先预测物体运动和空间变化，再将每一步结果送

  15. 三节课1

    当算法不再稀缺，一家视觉AI公司如何重新定义自己

    当算法不再稀缺，一家视觉AI公司如何重新定义自己 “一场161页PPT的伙伴大会，藏着格灵深瞳转身的答案。** 大数据产业创新服务媒体** ——聚焦数据**·**改变商业 近日，DeepGlint Partner Workshop格灵深瞳合作伙伴城市巡展首站在北京举行。 会上，公司系统向合作伙伴展示完整的能力矩阵，围绕AI技术底座、视觉模型、AI原生产品及行业应用，展示了从模型与推理底座、视觉智能工坊VE²‌S，到硬件、行业方案和生态合作的完整体系，并宣布：公司正从单点算法提供商，走向大模型原生的AI全栈产品与服务商。 范式变了，定位也就变了 过去两年，整个科技行业都在经历震荡。大模型、多模态、自主智能体、端边融合等技术快速演进，AI的能力边界与落地方式也在变化。 与常见的产品发布会不同，这场大会没有把重心放在“某项指标再创新高”上，而是试图回答一个更现实的问题：当大模型把算法生产的门槛不断拉低，一家以视觉算法起家的公司，靠什么继续留在牌桌上？ 活动现场，格灵深瞳CEO吴一洲表示，面对新一轮技术范式变化，格灵深瞳也在经历一次重要转身：从单点算法提供商，走向大模型原生的AI全栈产品与服务

  16. 三节课1

    刷屏全球的AI 新顶流Jev，一句话都不说，到底怎么玩？

    刷屏全球的AI 新顶流Jev，一句话都不说，到底怎么玩？ 各类新模型层出不穷，恨不得向全世界证明自己能写、能聊。然而，近期风头最劲、刷屏全网的顶流，却是 Jev。 它并不说话。 Diogo Almeida 是 OpenAI 的研究员，他参与了 ChatGPT 的研发工作，后来又提出了基于人类反馈的强化学习算法（RLHF）。 这在某种程度上定义了过去几年大语言模型的走向。可是就在这套方法把整个行业推向繁荣的同时，Almeida 却对它越来越怀疑。 「我们有了一次性成功的创新，但没有把它变成真正有用的东西。」 他花了很长时间才想明白问题出在哪里：我们一直在优化人类语言的处理能力……在四年的时间里，我们在处理人类语言方面表现得非常出色，但这对于自动化来说并没有用处，因为计算机使用的是不同的「语言」。 两年前，Almeida 离开 OpenAI，和 Erik Gafni、Sasha Sheng 一起创办了 TypeSafe AI。公司一直处于隐身状态，直到 9 月 15 日才正式亮相，同时带来两样东西，一是 4000 万美元的种子轮融资，由 DCVC 领投，二是他们的第一个模型 Jev。 Je

  17. 三节课0

    量子位编辑作者招聘

    量子位编辑作者招聘 编辑部 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI热潮还在汹涌，但如果你还不知道如何参与……那为什么不来**量子位**呢？ 我们是一家以**追踪AI新进展**为核心的内容平台，经过8年积累，目前拥有顶流影响力，广泛且备受认可的产业资源，以及时代风口的最佳观测和学习生态位。 目前，我们有三大方向岗位招聘，希望你是（或者能成为）这三个方向的内容专家： **AI产业方向**：关注基建层创新，包含芯片、AI Infra、云计算； **AI财经方向**：关注AI领域创投和财报，跟踪产业链资本动向； **AI产品方向**：关注AI在应用和硬件终端方向的进展。 岗位均为全职，工作地点：北京中关村。** 岗位面向：** 社招：覆盖编辑、主笔、主编各个层级，按能力匹配岗位； 校招：应届毕业生，接受实习且可转正。 加入我们，你可以获得：** **站在AI浪潮之巅**：第一时间接触和了解AI领域最新技术和产品，构建完整的AI认知体系。 **玩转AI新工具**：将各种AI新技术、新工具应用于工作，提升工作效率和创造力。 **打造个人影响力**：通过撰写独家原创内容，建立个人知名度

  18. 三节课1

    Suno最强开源对手来了：4090一分钟出歌，把AI音乐从抽卡变成可编辑工程

    Suno最强开源对手来了：4090一分钟出歌，把AI音乐从抽卡变成可编辑工程 YuE2 团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 近期，**香港科技大学联合M-A-P、NOIZ AI、斯坦福等机构**发布并开源了一个统一符号与音频音乐生成的模型**YuE2**，将开源音乐生成的质量推向与前沿闭源模型正面竞争的位置。 在WildSongBench的192个prompts评测中，YuE2已逼近Suno v5、Mureka 9，同时超过Suno最新一代闭源模型v6及v6 Wild；八选一后更**以6.9632拿下17组参评系统最高分，遥遥领先多款前沿闭源模型。** ** **△**YuE2登顶GitHub Trending榜 ** **△**AI垂直领域博主AI Search发帖介绍YuE2 但YuE2的野心远不止把开源音乐生成推到frontier水平。它还试图解决AI音乐创作长期存在的另一个难题：如何让一次性的生成结果，变成一个可以被理解、定位、修改，并持续迭代的创作过程。 如果说过去用户更多是在一次次“抽卡”中寻找满意的结果；那么YuE2希望把一首生成出来的歌，真正变成可以继续打磨的

  19. 三节课1

    一张3090就能跑！全栈国产模型，把AI办公搬到企业本地

    一张3090就能跑！全栈国产模型，把AI办公搬到企业本地 henry 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI办公这块蛋糕，中国电信可能要先切走一块了。 这个夏天，大厂们集体加注AI办公。卷Agent能力，卷工作入口，卷企业工作流，Coding之后，办公成了Agent的下一个必争之地。 但就在大伙忙着抢入口的时候，还有一批企业，连门都没进去。 原因现实得很扎心。他们数据不能出域，模型最好就地部署，手头算力又不算富裕。可偏偏，长文档要读，复杂业务要办，该干的活一样不少。 中国电信AI这次最新开源的**Xing4.0-29B-A4B**，瞄准的就是这批需求。 而且，这次带来的还是一款**全栈国产化的轻量级代码智能体大模型**。从国产芯片、国产训练框架，到模型训练和推理部署，整条技术链路都做了系统适配。 为了尽可能实现本地部署，Xing4.0-29B-A4B采用**MoE**架构，**290亿**的总参数，每次推理只激活约**40亿**参数，经过4-bit量化后，一张**RTX 3090**就能运行。 当然，跑起来只是第一步。 企业真正关心的，还是这张显卡上的模型，到底能干多少活

  20. 三节课1

    刚刚，剪映发了个大的：AI生视频和AI剪辑的壁，被打破了！

    刚刚，剪映发了个大的：AI生视频和AI剪辑的壁，被打破了！ 金磊 发自 盐官潮乐之城 量子位 | 公众号 QbitAI 经常**用AI做视频**的盆友，你是不是遇到过这样的小麻烦—— AI生成完，还得下载、导出，然后把素材丢进剪辑软件再处理后期？ 现在，不！用！了！ 因为就在刚刚，**剪映**把AI视频生成和AI剪辑，接到了一起。 原先还在一个AI视频生成的无限画布里，点击一下的功夫，直接就跳转到了剪映的多轨道剪辑界面。 不得不说，这俩活儿的壁，可算是被打通了。 而这，便是剪映在刚刚的**抖音创作者大会**中发布的最新功能——**剪映Hub**。 但剪映Hub还仅仅是这次新发布的一隅，若我们按使用端来划分，全景应该是这样的： PC端：面向更专业的视频生产，一边是全新的Hub，一边是进入真实剪辑工程的剪映助手Agent，还有AI后编辑、专业调色、杜比全景声、插件生态等（首期计划上线20余个官方精品Skill，后续将引入更多外部skills）。从前期策划、素材生成到后期剪辑，尽量把原本分散的流程收进同一个创作环境里，做得更一站式。 手机端：更贴近普通用户，把创作助手、剪辑助手以及营销助手放

  23. 三节课1

    OpenAI 研究员：“断网”也困不住未来 AI

    OpenAI 研究员：“断网”也困不住未来 AI 来源：云头条 彻底拔掉网线、切断无线连接，再将运行高级 AI 的计算机与外部系统进行物理隔离，是否就能确保模型无法与外界通信？ OpenAI 研究员 Noam Brown 给出的答案是：未必。 近日，Brown 接受 Dwarkesh Patel 采访时谈到 OpenAI 此前发生的 Hugging Face 安全事件。 他表示，这起事件给 OpenAI 留下的一个重要教训，是不能再次低估 AI 的能力。 “我们不希望再出现低估 AI 的情况。” Brown 表示，随着 AI 能力快速提高，人们一直在低估模型能够做到什么。涉及安全和对齐问题时，即使进一步采用气隙隔离，也就是让运行模型的计算机与互联网及其他网络彻底断开，他仍然“不确信这就足够”。 他随后举出了一个极端例子，即使两台计算机之间不存在任何网络连接，只要距离足够近，理论上仍可能借助温度变化建立隐蔽通信信道。 一台计算机可以通过持续提高 CPU 负载改变自身产生的热量，另一台计算机则利用内置温度传感器检测周围温度变化。如果按照特定规律控制发热，温度的升降就可以被编码成信息，形成一

  24. 三节课1

    人类智能与人工智能的区别是什么？科学家认为答案可能与化学有关。

    人类智能与人工智能的区别是什么？科学家认为答案可能与化学有关。 来源：https://thedebrief.org/what-separates-human-intelligence-from-ai-scientists-say-the-answer-may-be-chemistry/ 如果人类智能与人工智能之间的联系不仅仅是计算能力，而是化学呢？ 耶路撒冷希伯来大学化学系的研究人员发表的一篇新论文表明，要理解记忆，科学家们可能需要超越神经元和电信号，去研究大脑的化学组成和环境。 他们最近的研究探索了神经元、星形胶质细胞和脑细胞周围分子之间的相互作用如何支持记忆、情感和思维的物理过程。 这个想法源于人们都很熟悉的事物：一首简单的歌突然唤起童年的记忆，一种熟悉的味道让人想起某个地方或某个人，甚至一段可怕的经历引发负面的情绪或生理反应。 “生物体不仅仅储存信息；它们会将记忆与情感和生理状态结合起来体验，”该研究的共同作者之一、MX Biotech Ltd 的研究员 Gerard Marx 博士说。 “例如，创伤记忆不仅仅是数据。它可能包含恐惧、身体反应、化学信号和一种感受状态。目前，还没有

  25. 三节课1

    超有型！6组时尚杂志封面AI提示词，动态残影直接把氛围拉满

    超有型！6组时尚杂志封面AI提示词，动态残影直接把氛围拉满 今天这组AI绘画，我做的是一套动态时尚杂志封面。 一开始就想试试，人物明明站在画面里不动，却能不能让人第一眼就感觉她刚从镜头前冲过去。最后把巨型BLUR、钴蓝护目镜和横向拖影放到一起，效果居然特别对味。 我自己看成图的时候，最先觉得有意思的，就是头发被整个甩开的那一下。 脸和眼镜还是清清楚楚的，到了发丝、肩膀和身体边缘，突然开始往右边被“拽”出去。尤其卷发那张，头发整个炸开以后又被拉成长长的残影，真的很有那种快门慢了一拍的感觉。放大看蓝色镜片里的反光、黑色衣服的纹理，还有背景那点淡淡的纸张颗粒，也都挺耐看的。 排版这次我也玩得比平时更狠一点。 BLUR几乎直接占掉半张画面，人物从字前面穿过去，右边的字形又跟着头发一起被拉开。再塞一点NO.26、条码和“AIXZD ZHAPU PROJECT SERIES”这种小字，整张图一下就有了真的杂志封面那股味道。 六张放在一起，我还挺喜欢这种统一里带变化的感觉。有人甩头，有人抬手扶眼镜，有人转身，有人把动作收得很克制，但米白、黑色、钴蓝和同一套速度感一直都在，所以整组看起来很完整。 提示

  26. 三节课1

    作品集拖了3年没更新，我让豆包工作1天做完了！

    作品集拖了3年没更新，我让豆包工作1天做完了！ 咱们设计师改作品集的时候，都会有点完美主义吧。 每次打开都能挑出毛病，改到一半又嫌不够好，索性合上不看了。 我这一合，就是三年。 眼下正是金九银十，很多朋友都会有改作品集的需求吧。 这次我不打算自己琢磨，把整件事交给豆包工作。 豆包工作是豆包推出的办公 Agent，会自己开浏览器查资料，同时派出多个 Agent 各领一桩任务，甚至能直接改你电脑里的文件！ 往年重改一份作品集，怎么也得好几个周末。这次我定的期限，是1天。 4个Agent替我跑调研！ 开工第一件事是定方向。 我把旧作品集 PDF 和项目文件夹的路径发给豆包工作，让AI调用多个 Agent 帮我完成工作。 主 Agent 先把任务列成一张清单，然后分派出去，4子 Agent 同时开工。 每个子 Agent 跑完，会先把结论单独交回来，最后再汇总。 比如获奖作品集的拆解，从 Awwwards 和 Behance 的8个获奖案例里归出3条行业规律，配色、排版、案例结构各一条，最后对照我的旧作品集，给了4条补强建议。 还有总监观点调研 Agent，收了24个信息来源，不少是设计总监、

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    官宣！FDE认证，三节课就可以考！

    官宣！FDE认证，三节课就可以考！ 哈喽，大家下午好呀！ 官宣一个好消息—— 🎉在三节课就能报名考取 FDE认证啦！** FDE认证全称为：《人工智能应用FDE工程师》岗位能力测评证书！ 由工业和信息化部人才交流中心权威颁发，纳入IITC工信人才数据库，官网可查！ 三节课不仅提供报考通道，还配套完整学习路径，帮助你系统掌握FDE所需要的核心能力。 👇扫码了解认证详情👇 想搞清楚这张证书到底学什么、怎么考？可以继续往下看👇 FDE是什么？** FDE，即前沿部署工程师（Forward Deployed Engineer）。 不是只负责产品配置或技术支持的角色，而是走进客户真实业务现场，连接业务需求、技术方案与项目交付的智能体实践者。 简单理解，FDE就是那个把AI从**Demo带到真实业务**的人。 企业有什么需求，FDE先搞清楚；需要什么技术，FDE来设计；系统怎么开发、怎么集成、怎么部署，也要能真正落地。 所以，一个合格的FDE，往往要同时懂：AI技术、开发、业务和交付。 为什么现在关注FDE？** 目前，FDE岗位需求很大。 相关数据显示，**2023—2025年，FDE新岗位增长

  28. 三节课1

    销售、HR、运营都想学AI，培训负责人该怎么排？

    销售、HR、运营都想学AI，培训负责人该怎么排？ 对销售负责人、HR和培训负责人来说，推动AI学习，关键不是让员工多掌握一个工具，而是让AI进入销售流程：帮助团队更充分地准备客户沟通、更高效地呈现方案、更清楚地理解数据，并把有效的方法沉淀下来。 销售希望用AI做好客户沟通，HR想减少招聘培训中的重复工作，运营期待更快产出内容、分析用户……面对不同部门的需求，培训负责人最难的，往往是把课程安排到具体岗位，再让学习成果回到工作中。 三节课「企业AI全员实战计划」针对培训负责人，精选四门课程，以“共同打基础、分岗练实战”的方式，为企业提供一份可参考的学习安排。** 4门课，让各岗位学到工作里**** 先打基础：让员工学会把任务交给AI** “帮我写个方案”，和交代清楚业务背景、目标、素材及输出要求，得到的结果往往不同。员工不会描述任务，AI就容易给出看似完整、实际用不上的回答。** 因此，可以先安排销售、HR、运营共同学习《AI基础通识与实战应用：开启智能时代的入门之旅》。从AI搜索、结构化提示词到PPT制作，帮助员工建立基础操作方法。** 销售分流：从临场发挥，到带着准备见客户** 基础方