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人工智能领域那么多华人天才，扎克伯格和奥特曼趋之若鹜，更有2亿美元年薪的ＡＩ华人天才被挖走，而我们却让deepseek自废武功，输入大量敏感词当其变傻。​​​

人工智能AI时代下，设计师会失业吗？Midjourney这样的AI工具一秒钟可以生成几十上百张图片，这个时候真正重要的是什么？回答：是我们的“选择”。就像每一幅伟大的摄影作品背后都有不少“废片”，摄影大师不仅会拍，也得会选。如何培养我们的审美？小技巧：“当看到你喜欢的作品，一张照片、一幅画、一部电影、一首歌、甚至是一道菜，问问自己：我为什么喜欢它？一些具体的点是什么？这类练习的目的不在于动作或结果本身，这是一个长期的积累和训练，它会慢慢的在潜意识里加深你对世界，对人的链接，你会有更敏锐的感受力，你才能寻找到他人看不见的东西。你会变得更加开放，慢慢这会变成一种存在之道，变成你生活的一部分”

记得去年的时候，我还不断反驳某些院士和教授关于中国人工智能远远落后于美国和西方的言论，没想这才过去不到一年，人工智能领域发生的变化就已经超出所有人的预料。前几天，网上流传了一张马斯克人工智能团队的图片，显示大部分人都是华人，或者直接从中国挖过去的人才。现在，这张图片上的5名白人也全部出局。这意味着，马斯克的人工智能团队已经由中国人+华人主导。不仅马斯克的团队如此，谷歌、非死不可等美国大企业人工智能团队同样如此。想一想，一个大量出口人工智能人才的国家，其人工智能技术怎么会差。大模型，我们有世界顶级的DeepSeek；智能驾驶，我们的华为、百度等都是世界顶级，摔对手一个身位；更不用说已经在矿山、港口、工厂、桥隧等领域的人工智技术。咱们的人工智能，唯独硬件文件稍有落后，但这种落后正在肉眼可见地追平对手。不用10年，我们就将看到这样一幕：世界将只有中国这样一个软硬件全部领先世界的人工智能强国。

人工智能两个哈佛本科同学在聊Ai机会有些人长得就很聪明啊，聊天记录放出部分:我们俩都是在哈佛读的本科，大学同学。对，然后我们现在也都在做AI相关的事。然后我们最近回忆了一下，我们上大学时候学的东西跟现在做的事关联好像也没什么关联，然后好像也没什么用。比如说我大学学的是物理和文学，我到现在都对技术和人文的交叉很感兴趣。但你说真的，就大学期间学的高能物理、相对论，它能在我工作上用上吗？用不上。对，我学的是心理学，然后课外活动都是做记者。因为你当时其实学了一些计算机的课嘛，那只有一些很根本的逻辑，比如说一个loop是什么。但是说实话，这些东西你真的需要在学校里学吗？我也不觉得，就你在实践里学习的速度和效率是比在学校里要高很多的，学校里也不会教你怎么给cursor写prompt，但是这个恰恰是你现在最需要的技能。所以其实我觉得我从大学毕业的时候才是学习的开始，我觉得我在工作里用到的所有的技能都是在我步入职场之后自学的。大学给我更多是一个学习的能力和一个好奇心和持续学习的一个状态。知识其实真的不是最重要的，尤其现在AI上问一问就能知道了。其实我觉得现在很重要的是产出。[玫瑰][玫瑰][玫瑰][玫瑰]学习分两种嘛就是你要么是输入，就是你看很多东西，你去记忆很多东西，你问一些问题得到一些回答。另外一种是产出，比如说你刚刚说的这个去写作，它是一种产出，去做一个产品，它是一个产出。在以后输入可能会变得越来越简单和没有门槛，因为你去问GPT，它就可以给你输入很多知识和信息，但是产出，比如说怎么把这些信息转化成你自己的想法，然后再把它传播出去，或者怎么真的把你的知识做成一个作品，一直这个产出的过程本身它其实是更难的。第二个是在你有产出之后去看这个现实对他的这个反馈，比如觉得你这个产出是好还是不好，甚至比如说你发了一个帖子啊，有人点赞还是没人点赞，这些反馈也可以让你更好的去提升你的产出。所以我现在其实对我来说最高效的一个学习方法就是输出倒逼输入。其实我觉得输出主要就是两种，就是纳瓦尔说的，有两种permissionlessleverage，就是codeandmedia，就是你要不做个产品用代码，要不写写内容。以前你可能会说理科生去写代码，文科生去做内容，但是现在两个门槛都降低了，所以任何人都可以写代码和做内容。

人工智能马斯克人工智能团队的最后一个白人也被马斯克干掉了现在清一色华人。但是你想想，刘备的武力比得过关羽吗，智力比得过诸葛吗，曹操的智力和武力比得过荀彧典韦吗，他们为什么能做老大？​​​

看到他说的意思就是人工智能不会导致人员失业，实际上工作人员是增加的。他用小米举例子，小米工厂是自动化工厂，工厂人很少，但是小米的研发人员增加了，增加了40%，这样总的用工人数实际上是增加的。说实话，这个小米人员是增加的是怎么算的，这个先抛开不看，我就当他说的是真的。那么，增加的技术人员是那些工厂工作的人吗？明显不是吧？所以，我觉得有些人就是乱搞数据糊弄人，只要自己不受影响，就能把事情吹的很好。目前的情况来看，人工智能带来的新增岗位没办法满足新的年轻人，减少的岗位又让一大批老一辈的人失去就业机会。现在大家还会相信专家的数据吗？

扎克伯格花总共1亿美元签字费在全球挖了10几个人工智能小牛，主要来自OpenAI和DeepMind，其中有7个华人，当然华人不一定是中国人，那几个中国人来自清华、北大、浙大等，其中有个妹纸长得还怪好看的，至少班花水平妥妥的。签字费就是你签合同的时候公司一次性给你的大红把，这红包真的大，人均半个小目标人民币的水平，学好技术还是牛叉啊。诸位少年努力吧，小目标不是梦。

🌞“中国人的投机取巧心理太重了！基本技术没过关，就想着搞人工智能，想什么呢？”经济学家许小年对当前中国发展模式的分析，发人深省！听到许小年的这番话感到挺痛心的，难道在他的心里，中国就是这样的不堪吗，当年他说出这些话的时候，中国可能确实在人工智能方面没有取得太大的成就，但是放到现在再看看呢！中国在人工智能领域可谓是处于领先地位。有人说，作为一个经济学家，可能连中国的整体工业发展都不了解，谈什么经济学，这个世界是没有捷径可走的，如果中国真的像你所说靠的是走捷径，那中国能走成唯一拥有全部工业门类的制造业大国吗？西方国家限制我们的芯片，那么我们就自己关起门来研究，再到现在的AI技术，这都是中国自己一步一步脚踏实地走出来的结果，如果要是按照许小年的话来说，如果想吃猪肉，就必须得先养猪了，否则直接买猪肉就是投机取巧。如今AI已经在全球舞台崭露头角，早就从追随者转变成引领者了，这都是中国努力的结果，在未来的发展中，中国AI将会更加辉煌。

全球最顶级的50大AI应用，未来的财富密码都在这里面了！不过相信经过一轮轮的PK洗礼，最后剩下的核心应用不会超过十家。人工智能互联网公司​​​

我始终的相信。​科技是未来主流。​为啥这么说呢？​你看看现在全球竞争多激烈，、人工智能、新能源这些领域，哪个不是靠硬核技术说话？​以前咱们被卡脖子的事儿可没少受气，现在搞出5G，大疆无人机横扫市场，这不就是最好的证明吗？​科技强了腰杆才硬，腰杆硬了说话才有分量。​我每天看盘都盯着那些研发投入高的企业，毕竟手里握着真本事的公司，才能在风浪里站稳脚跟。​现在年轻人找工作都往半导体、生物这些行业挤，这股子趋势可不是闹着玩的。

未来20年，科技领域最有可能带来颠覆性变革的几个方向包括：1.人工智能与量子计算的融合：人工智能是当前技术发展的核心驱动力之一，而量子计算则代表了计算能力的下一次跃迁。两者的结合将极大提升计算效率和算法能力，推动科学研究、药物开发、材料设计等多个领域的突破。2.可控核聚变：作为解决能源危机的潜在终极方案，受控核聚变一旦实现商业化，将彻底改变全球能源格局，为工业、交通、生活提供几乎无限的清洁能源。3.通用量子计算机的实现：相比传统计算机，量子计算机在特定任务上具有指数级的速度优势。未来20年内，通用量子计算机有望从实验室走向实际应用，尤其是在密码学、优化问题和复杂系统模拟等领域产生深远影响。4.室温超导材料的突破：如果室温超导得以实现，它将在电力传输、磁悬浮交通、量子计算冷却等方面带来革命性变化，大幅降低能耗并提升效率。5.AIforScience（人工智能驱动科学）：人工智能正在加速科学发现的过程，特别是在生命科学、材料科学和物理学中。通过AI辅助建模、数据分析和实验设计，科研效率将显著提高，甚至可能催生“自动科学家”。

这就是西方不得不接受的事实！国产AI就是比“洋技术”好用！当前，国内外AI热潮不退，西方AI公司还在聚焦某一领域的发展，百度已经率先搞起了AI产业集群。从和济南签署人工智能产业发展战略协议，到与辽宁合作开花结果，沈阳人工智能产业园开园，这一次，百度又走在了前列。毫无疑问，从济南和辽宁的选择来看，国产AI就是比“洋技术”好用。相反为国产AI落地提供了巨大支持，我们也得给辽宁点赞。据了解，不同于其他的AI公司，要么只做智慧城市城市治理，要么专注于物流仓储，百度是另辟蹊径，直接干了一票大的，这次联合辽宁打造的沈阳人工智能产业园，是百度目前在地方落地规模最大的AI基础设施集群。开园第一天，就有40家企业争先入驻，依托百度文心大模型、百舸AI异构计算平台、千帆大模型平台等核心技术，真正实现赋能千行百业。在区域竞争面前，辽宁不像杭州、成都这样的新一线城市，靠补贴和政策扶持，能够吸引人才红利，但这步率先拥抱AI的布局，标志着辽宁在人工智能领域迈出了重要一步，百度的加持，也为入驻企业提供了强大的技术支撑和资源平台，更容易形成产业集聚效应。归根结底，辽宁和百度AI的合作，就是一步双赢的棋。

2025年全球十大最有价值行业：1.💻科技–38.0万亿美元2.💰金融服务–18.3万亿美元3.🤖人工智能–17.2万亿美元4.🖥️软件–15.2万亿美元5.🧩科技硬件–13.1万亿美元6.🏦银行–12.2万亿美元7.🌐互联网–12.2万亿美元8.⚡能源–11.0万亿美元9.🔌电子–10.5万亿美元10.🧠半导体–10.0万亿美元部分公司可能出现在多个类别中。例如，NVIDIA被归类于科技、人工智能、科技硬件、电子和半导体。2025年全球十大最有价值行业

**全球顶尖人工智能科学家半数来自中国**近日，韩媒引述最新研究数据显示，全球前100名顶尖人工智能（AI）科学家中，有一半是中国籍学者。这些学者的研究主要在国内机构或企业进行。此外，在美国活跃的20名顶尖AI科学家中，华裔占据了一半。这份数据来自联合国工业发展组织中国投资促进办公室（UNIDOITPOChina）与东壁科技数据有限责任公司的联合分析。研究基于2015年至2024年间约20万名AI学者撰写的9.5万篇关键学术论文，综合引用量等影响力指标评选出全球百强科学家。研究结果显示，在美顶尖机构工作的华裔科学家表现突出。例如，麻省理工学院副教授何恺明和卡内基梅隆大学计算机科学副教授朱俊彦都是计算机视觉领域的先驱，该技术通过模拟人类视觉解析图像。中国研究机构在全球AI排名中表现同样亮眼。根据“AIRankings”统计，北京大学自2022年起持续位居世界第一，清华大学和浙江大学紧随其后，包揽全球前三强。全球AI研究产出前十机构中，中国独占五席。此外，全球科技巨头正加速争夺中国AI人才。例如，英伟达上月聘请了华盛顿大学教授朱邦华和加州伯克利分校教授焦剑涛（二人均为清华校友）。何恺明据传获谷歌DeepMind邀约，脸书母公司Meta近期从ChatGPT开发商OpenAI挖角了至少5名中国AI专家，包括核心模型贡献者翟晓华。这些数据和事例充分展示了中国在人工智能领域的强大实力和全球影响力。

大家发现没有，国外出现一个明显的变化，很多人可能没有注意到，美媒却一语道破！海外的一些银行、大学、研究机构，甚至很多初创企业，这几年都不再只盯着美国AI大模型，而是选择接连引入了中国的人工智能服务。诸如通义千问、DeepSeek这样的平台，如今已经成为很多欧洲、中东、亚非市场的主流AI选项，有的银行用它们来升级数据分析，有的大学把它们用在教学、翻译，甚至还有研究助理环节。尤其是那些预算有限、需求细致的场景，他们发现中国AI不仅价格友好，而且非常实用，这无疑改变了当地人对AI产品的既有印象。中国AI产品之所以能迅速流行，就是因为性价比很高，大公司都在研发更高效的模型，让AI能用更少的资源完成更多计算，大大降低了成本，这样一来，哪怕是经济并不发达的市场也能接受。中国团队非常重视细分行业和地区用户的真实需求，不管你在哪个国家、用什么语言，平台都能迅速“适应”，做出合适的功能和接口，在多语言、流程自动化这些细节上，体验非常不错。这股中国AI的“出海潮”扩散的速度，不仅业内人有感受，美国主流媒体也开始公开表达焦虑，在一些分析文章里，甚至提到海外很多曾习惯用OpenAI或者GoogleAI的用户，最近都换用中国大模型。表面上看是因为“性价比高”，但深入一点其实是大家认可中国AI的能力，在一些多语种复杂处理、文本生成和定制化方案里，部分中国产品甚至走在世界前列，不再只是“低价替代”。比如不少开发者社区已经在讨论，DeepSeek不仅功能全面，而且免费额度更充足，开放性也很好，国内外企业在技术接入上对比过后，也发现中国AI的综合实力越发突出，这种趋势在短时间内应该不会逆转。以中国AI产业的体量来看，未来两三年还会持续高速增长，规模和全球份额不断提升，全球更多企业开始选择中国AI，这让美国在人工智能“霸主”的位置不再那么稳固。过去美国AI出口几乎“零对手”，但现在逐渐要和中国公司正面竞争，尤其是在新兴市场压力明显变大。为什么中国AI能成为海外“新国货”？一方面是技术积累扎实，底层能力大幅提升，从核心模型到整套生态都能自主把控，不再受制于人，另一方面是开源和服务生态建设得很成熟，各种接口、工具、API极易上手，国际开发者和企业对接起来没门槛。像通义千问在多语言处理、复杂工作流等场景下，甚至对很多本地化需求特别敏感，这种细致入微的升级，也让它们能快速打开市场。与此同时，中国公司不光搞技术，还特别懂落地：从金融、教育到医疗、制造，AI方案都能深度适配行业，帮客户提升效率或降低运营成本，不再只是“炫技”而是真正能创造价值。中国企业还擅长推动协作和本地部署，举例来说，DeepSeek为全球开发者社区开放了大量源代码和工具资源，还在不同国家搭建本地服务团队，为各类用户提供定制服务。很多海外客户有问题，反馈非常快，这一块口碑越来越好，正因如此，中国AI能够大范围普及，甚至形成一批“粉丝级”开发者群体。这些成就也引起了美国的高度警觉，最近几年，美国政策收紧，对高端芯片和前沿技术的出口进行越来越严格的管控，就是想慢中国AI的步伐，但随着本土技术持续创新，这些外部障碍的影响正在变小，反倒催生了中国产业整体能力的再升级。美国媒体也担心，按目前的速度下去，美国在新兴市场的科技影响力会进一步弱化，人工智能领域“说了算”的环境被打破，这直接威胁到了传统技术大国的全球话语权。未来，全球人工智能不会再是单一“超级玩家”的游戏，从“大厂一家独大”逐渐走向多方竞争，各国企业和用户获得了更多选择，行业也有了更丰富的创新土壤。中国AI新国货的加速崛起，不仅仅代表了智造的外向突破，还标志着全球数字经济生态的一次主动升级。信息来源：参考消息《美媒：中国AI模型快速赢得全球用户》

a股人工智能Ai是怎么听懂你说话的？1.其实ai根本听不懂你在说什么，但它依然能回答你问题。你以为是AI听懂了一种语言，再转成另一种语言。我们说“狗”，英语说“dog”，法语说“chien”——看似是三种语言表达同一个东西，但在ai眼里，只是做了一次“坐标变换”。不同语言，不过是不同投影系统，在同一语义空间寻找落点。它没在理解，它在对齐。2.AI理解语言，并不是通过语法规则或情感共鸣，而是通过计算：某个词出现在哪些上下文中，它与哪些词接近，它在空间里的“角度”和“密度”是什么。老祖宗所说的，只可意会，不可言传的秒处也在于此，透过语言的底层是思维意识形态，很多时候不应该看表达了什么，而是这背后是通过何种模式形成了如此般表达。3.如果说AI的张量语言是从语料中浮现出的向量场，那人类的语言系统，或许正是用隐喻将身体经验映射到抽象认知空间的早期版本。不同的只是：人类靠感知驱动隐喻，AI靠统计驱动分布。一个是象征系统的演化，另一个是模型结构的反射。某种意义上，它们都是“用另一种语言去说无法说的东西。4.AI生成语言的过程，不是“表达思维”，而是“寻找最优路径”。它像在山中找路，找到那条最平缓、最稳妥、代价最小的线路，然后沿着走。哪怕没有记忆，它也能生成结构稳定的句子——因为它不是在思考，而是在“拟合张量场的等势线”。5.语言不是表达工具，而是多维张量的投影变体。语言更像是你思想的投影，而不是思想本身。6.语言是人类大脑对世界的投影，大语言模型是对人类语言的投影。

美国人工智能主要靠华人，没有印度人了？[捂脸哭]马斯克搞定Grok4，照片里的功臣，一眼望去，除了5个白人，似乎全部是华裔，没有印度人。小扎更恐惧，扎克伯格梭哈AI赛道，高新挖了一批华人专家：余家辉，伊利诺伊香槟分校博士，年薪1亿美元；赵晟佳，伯克利博士，年薪1亿美元；毕树超，伯克利博士，年薪1亿美元；任泓宇，斯坦福博士，年薪1亿美元；庞若鸣，普林斯顿博士，年薪2亿美元…

‼️OpenAI正在开发自己的人工智能网络浏览器来挑战GoogleChrome。​​​

流量花短视频平台互动数据排名来了，内娱真的是90、95花天下了​​​

捷克：禁止DeepSeek亚太日报丹玮据路透社（Reuters）报道，当地时间周三（7月9日），捷克总理彼得·菲亚拉（PetrFiala）表示，出于数据安全考虑，捷克政府已禁止该国公共行政部门使用中国人工智能初创公司DeepSeek的任何服务。菲亚拉在现场直播的新闻发布会上表示：“政府决定禁止在捷克公共行政部门使用DeepSeek提供的人工智能产品、应用程序、解决方案、网页和网络服务。”。菲亚拉表示，作为一家中国公司，DeepSeek有义务与中国政府机构合作，这会存在本国数据被泄露的风险。他补充说，政府在收到国家网络安全监督机构的警告后采取了行动，该机构指出，由于该公司有义务与中国政府合作，因此存在未经授权访问用户数据的威胁。据悉，此举是在其他一些旨在保护用户数据的国家采取类似措施之后采取的。此前，出于对数据保护的担忧，澳大利亚、德国、意大利和荷兰等国已宣布对DeepSeek实施了各种限制。据了解，DeepSeek是一家总部位于中国杭州的科技公司，该公司在1月份宣布开发出一种人工智能大型语言模型，可以以更低的成本与ChatGPT创建者OpenAI等美国公司的人工智能模型相媲美。然而，它因其数据安全政策而受到美国和欧洲的审查。除此之外，捷克政府在2018年宣布停止使用中国电信公司华为和另一家中国电信公司中兴通讯制造的硬件和软件，并称这些硬件和软件“构成安全威胁”。注：本文为亚太日报原创内容，未经授权不得转载。

xAI团队中，华人面孔差不多一半儿吧。这波人工智能浪潮，绝对是华人的实力秀场～​​​

CathieWood：凭借人工智能、机器人技术和能源存储领域的突破，马斯克成为了历史上在地球和太空领域最有生产力的人类。事实就是事实。​​​

机器人未来会取代教师？最近，在教育领域，掀起了一股AI热潮，说要把AI融入到课堂当中，激发学生的兴趣，我想说的是，辅助可以，但不能代替！教育是最有温度的行为，机器人不能做到像真人那般对放矢，充满温情，不同班级，不同学生情况都不同，如果AI在课堂中泛滥，不是一个什么好消息！试想，如果每一节课都是人工智能生成，或者说主要框架都是由人工智能来组织，那就变成了千篇一律，那要学校来干什么？直接让学生在家里面对着电脑学习不就好了？有些课堂运用AI，显得有点浮夸，比如学生在课堂上和人工智能对话，课堂气氛好像挺活跃，但实际上探讨的都是一些比较简单的表浅的问题，除了激活氛围之外没有什么太大的实际作用。所以我觉得AI在教育中的运用应该是在课外，比如寻找资料、提供某些案例等等，而不应该用在课堂上，不知大家认为然否？

戏剧性的一幕正在发生！要不是美媒亲口承认，估计很多人还被蒙在鼓里，中国技术正在替代美国的技术地位！最近《华尔街日报》在一篇报道中提到，中国人工智能企业正在削弱美国在全球人工智能领域的主导地位，美国领先优势“告急”。中国人工智能大模型在全球日益流行，打破了美国对世界人工智能行业的垄断。在欧洲、非洲、亚洲和中东等地区，从跨国银行到公立大学，用户纷纷开始选择中国企业如深度求索(DeepSeek)和电商巨头阿里巴巴所推出的大语言模型，作为ChatGPT等美国产品的替代方案。据了解，目前全球市场多达五分之一的用户选择了深度求索推出的大模型，相关人士指出，DeepSeek和ChatGPT的大模型质量相当，但价格是其1/17，对于如智利、巴西等国家的客户尤其有吸引力。在美国公司忙于争夺主导地位时，中国人工智能企业更注重实用性，这种务实导向帮助中国公司迅速吸引了大量用户。华为已开放其两款人工智能模型的源代码，技术专家认为，这将帮助这家被美国列入制裁名单的中国企业确立其作为大语言模型市场重要“玩家”的地位，构建其人工智能生态系统，应对美方的芯片出口限制并拓展海外市场。近日，北京大学集成电路学院杨玉超教授、人工智能研究院陶耀宇研究员领衔的科研团队在智能计算硬件领域取得突破，首次实现了基于存算一体技术的高效排序硬件架构。这一成果攻克了传统计算架构处理复杂非线性排序时效率低下的核心难题，为具身智能、大语言模型、智能驾驶、智慧交通与智慧城市等人工智能应用提供了全新的高效算力支持。不仅如此，中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室联合软件研究所，推出全球首个基于人工智能技术的处理器芯片软硬件全自动设计系统——“启蒙”。该系统可以实现从芯片硬件到基础软件的全流程自动化设计，在多项关键指标上达到人类专家手工设计水平，标志着我国在人工智能自动设计芯片方面迈出坚实一步。而工信部也在全力推进人工智能赋能新型工业化。算力规模居全球前列，建成钢铁、煤炭等高质量的行业数据集，培育出一批竞争力强的通用大模型和行业大模型，国产大模型登顶全球主流开源社区下载量的榜单，创造了“中国速度”。国产厂商研发的AI手机、AI电脑、AI眼镜等智能产品已超百款，实现了“智”变升级。大模型在电子、原材料、消费品等行业加快落地，在研发设计、中试验证、生产制造、运营管理等环节得到应用。中国在人工智能领域的快速发展，不仅是技术的突破，更是产业生态的全面构建。从政策支持到技术创新，从市场应用到全球布局，中国正以惊人的速度在人工智能领域实现弯道超车。

戏剧性的一幕正在发生！要不是美媒亲口承认，估计很多人还被蒙在鼓里，中国技术正在替代美国的技术地位！最近《华尔街日报》在一篇报道中提到，中国人工智能企业正在削弱美国在全球人工智能领域的主导地位，美国领先优势“告急”。美媒进一步指出，在欧洲、中东、非洲和亚洲，包括跨国银行、公立大学在内的用户越来越多地选择通义千问、DeepSeek这些中国大模型，将其作为GPT等美国产品的替代方案。要知道，为了保持在AI领域的主导地位，老美过去花了不少的心思，可是现在这一局面正在被打破，中国技术已经站上了输出端。现在，通义千问是中国企业用得最多的大模型，绝大多数中国企业都选择的是咱们中国的大模型。甚至中国的AI凭借技术和开源方面的优势，已经成为了全球顶尖企业、科技巨头除美国之外的又一个选择。现如今，包括美国、英国、日本、新加坡等国家的顶尖企业、明星创企都在选择与通义千问大模型合作。比如宝马，将通义千问大模型应用于中国市场的宝马新世代系列车型。还有一向挑剔的苹果同样选择了通义千问大模型，要清楚，就模型能力来说，苹果大概率是选择性能强大的开源模型，最终其选择通义千问模型的举动足以说明一切。除此之外，英伟达、亚马逊等知名企业也都选择了通义千问。说白了，AI不止是聊天工具，AI的未来在企业级市场。我们也看到，像美的、北汽福田等中国品牌、中国企业都开始借助通义千问的能力，提升出海的底气。可以说，现在AI成为了中国又一张响当当的名片，带给国外震撼的同时，也在悄悄改变各行各业、改变世界！

朋友们，出息了，恰上小米的饭了，小米粥也安排上了，图4是风口上的猪，大家来记得打卡大v聊车​​​

普京:中国在人工智能领域成就卓越，令人“惊讶和高兴”。美国《华尔街日报》:中国在全球AI竞赛中迅速缩小与美国的差距，正在动摇美国对全球AI领域的统治。日本网:中国在人工智能领域的前进速度令日本望尘莫及。现在世界上一个非常明显的趋势，就是大家都开始将目光从美国硅谷投向中国，开始“吹”中国AI，越来越多的大佬和国外媒体开始关注中国AI的发展速度。这并不是奇怪，因为中国AI的表现确实很不一般。一个最直观的例子就是以阿里千问3为代表的中国大模型正在全球开源社区刷榜。日前，全球最大的AI开源社区HF更新了最新一期的大模型榜单，结果显示，阿里巴巴最新开源的通义千问3向量模型Qwen3-Embedding登顶了榜首，成为当下最受欢迎的开源大模型。而这并不是第一次登顶，在MTEB等权威榜单中，千问3也直接超越了谷歌、OpenAI、微软等公司的顶尖模型，拿下了SOTA最佳性能表现。值得一提的是，像这些先进的模型能力，在通义APP就能够体验到。现如今的通义不但拥有着强大的模型能力，更是已经成了个人AI助手，可以提供各种个性化的服务，例如在学习场景下，通义支持拍照讲题、覆盖数学、语文等全学科内容，帮助用户精准解析难题，助力学生高效学习。还有上个月，通义APP全面升级了翻译能力，覆盖文字翻译、同传翻译、文档翻译、图片翻译四大核心场景。不但支持119种语言和方言，更是在准确率、专业性、交互上实现了提升。现在咱们不管是在参加会议、还是旅游、亦或者视频通话中，都可以使用翻译功能，并且还是免费的。说到底还是那句话，打铁还需自身硬，中国AI能够被全世界关注，根本原因是通义千问这些中国大模型强大起来了，AI风向已经变了！

中国最紧缺的专业排名一、科技与数字领域1、人工智能工程技术人社部2024年数据显示，AI领域人才缺口已达500万，算法工程师平均起薪突破25万元/年。2、集成电路设计与集成系统据中国半导体行业协会统计数据显示，2024年芯片设计人才缺口约30万人。3、大数据管理与应用据工信部信软司统计，数据分析师岗位供需比达1:8。这些领域是中国国家战略，比如“数字中国”、科技自立自强的核心。随着全球竞争越来越激烈，技术迭代快，人才需求巨大。二、能源与工程领域1、新能源科学与工程国家能源局《2024能源工作指导意见》指出，风电、光伏行业技术人才缺口达80万。“双碳”目标推动新能源产业爆发式增长。2、智能制造工程《制造业人才发展规划指南》明确，2025年需新增数字化工厂设计师等岗位45万个。制造业转型升级（“中国制造2025”）急需智能制造人才。3、网络安全与执法国家互联网应急中心监测，2024年网络安全人才缺口达140万。数字化转型和国家安全需求使网络安全成为重中之重。三、医疗与健康领域1、医学影像技术据卫健委数据显示，我国每百万人口医学影像技师数量仅为发达国家1/3。人口老龄化、医疗水平提升对专业医技人员（如影像技师）需求激增。2、学前教育教育部2024年专项调研显示，本科以上幼师缺口超12万。三孩政策及对早期教育质量的重视，导致学前教育（尤其高质量本科幼师）缺口巨大。四、其他领域1、环境科学与工程生态环境部《减污降碳协同增效实施方案》带动环保企业扩招，水处理工程师需求增长85%。“美丽中国”建设和“双碳”目标驱动环保产业扩张。2、农业智能装备工程农业农村部农机化司数据表明，智慧农业技术员缺口超50万。生态环境部和农业农村部的数据反映了政策落地带来的实际人才需求。注：以上信息来源于人力资源和社会保障部、教育部以及中国电子信息产业发展研究院等行业机构统计数据。记录我的2025

最近有个现象挺有意思的，那就是在AI这个圈子里，顶尖的人才里华人占了很大一部分。比如说扎克伯格手下那些特别厉害的技术大拿，基本上都是在国内读过书的，像清华、北大和中科大这些学校的毕业生不在少数。从这情况看，未来AI领域的一些重大进展说不定还真得靠这些中国背景的专业人士来推动。他们带着国内高校打下的扎实基础，在国外的舞台上发光发热，也为整个人工智能的发展添砖加瓦。这么一看，中国的教育体系在培养高科技人才方面确实有它独到的地方。不过话说回来，这也让我们思考，怎么能让更多的年轻人在国内就有机会参与到这样前沿科技的研发中去，让这份创造力不仅仅在国外开花结果，也能在国内的土地上茁壮成长。这样一来，无论是对于个人发展还是国家科技进步，都能形成一股强大的力量。

没想到刘扬子如此坦率，直接向记者承认自己是运用人工智能技术的第一人！她直言与莎莎的比赛，更像是一场与人工智能的较量，而非单纯的世界冠军之争。刘扬子，这位比莎莎小一岁的河南姑娘，从小在国家队接受专业训练，父亲是位乒乓球教练。她坦言自己曾与莎莎有过交手，并输掉了比赛。2019年，18岁的她加入澳大利亚国籍。多年的训练和对莎莎的深入了解，让她在比赛中运用人工智能技术分析莎莎的战术，精准的落点和发球都给莎莎制造了不小的麻烦。解说员也多次称赞刘扬子的进步，并指出她非常努力，渴望赢得这场比赛，因为战胜莎莎的意义非凡。出乎意料的是，莎莎仿佛也精通人工智能技术，在决胜局成功化解了刘扬子的策略，最终刘扬子败下阵来，但心服口服。其实，不止刘扬子一人使用人工智能技术研究莎莎的打法，但能够凭借此技取胜的人却少之又少。虽然大家都心知肚明，却无人公开承认。究竟还有哪些人运用这种技术呢？这是一个值得深思的问题。

百度首次掉出中国互联网市值十强。所有人都知道百度这几年在退步，没啥人知道它落寞的真实原因。首先可能是李彦宏一头扎进感兴趣的AI、自动驾驶这些技术里，满脑子想着创新，却不着急快速把技术变成钱。研发砸了不少钱，可迟迟看不到收益。其次，公司内部大概率执行力不足。流程复杂，一个决策可能要层层审批，等拍板的时候，短视频、移动支付这些风口早就被别人占了。最关键的是，跟腾讯、阿里比，百度业务太单一。腾讯靠微信带火了游戏、金融，阿里用电商撑起物流、云计算。百度却还指着搜索广告吃饭，新业务像智能驾驶、AI大模型都赚不到钱，市场自然不看好，市值掉队也是迟早的事。大家觉得呢?（图片来源网络）

白天焊工晚上舞帝人称“焊舞帝”，在短视频上应该很多人都有刷到过他，他最吸引眼球的是他的人设，还有他在夜场狂欢撒钱的场景，给酒吧服务员美女小费毫不吝啬，可以这样说，他白天焊的是生活晚上舞的是人生，一个在中集集装箱厂烧电焊的打工仔，月薪也就一万左右大概，他每天下班晚上去酒吧消费狂欢，还拍视频上传到短视频平台做自媒体，后面他的视频逐渐火了起来，粉丝也涨了几十万，现在的焊舞帝早就从集装箱厂辞职了，做起来网红天天接商演活动，也算是翻身上岸了，从一个负债累累进厂烧电焊的大龄厂男，摇身一变成了一名网红，身边也多了很多美女，收入也不少接了很多夜场商演，焊舞帝也算是翻身了从底层。

很多人不知道，日媒正紧盯中国三大领域，情况已经不一样了！中国在人工智能（AI）这块，真是牛得不行，日本媒体都看傻眼了。最近《日本网》就感慨：“中国AI发展速度快得让日本只能吃灰。”你想想，中国AI已经渗透到医院、交通、制造、学校、银行，啥地方都能用得上。在医疗上，AI诊断几秒钟搞定片子，准确率超90%，医生压力一下子小多了。交通上，AI优化路况，堵车时间少了20%，百度Apollo的无人驾驶车更是满街跑，稳得一批。日本媒体拿龟兔赛跑来比喻，说中国是兔子，他们是乌龟，觉得自己慢慢爬总能追上。为啥这么说呢？因为不少日本企业开始用中国开源的AI技术搞二次开发，想借力追赶。比如一些日企拿中国的AI框架优化自己的产品，数量还在涨。但说实话，中国在AI上的领先地位已经稳了，日本想翻盘，难度不小。毕竟技术积累、应用场景，中国都占了先机，日本还得加把劲。再说说中国游客在日本的消费习惯，这几年真是大变样，日本媒体都急了眼。以前，中国人大手大脚，奢侈品随便买，现在咋了？更爱买日用品和必需品了。2023年的数据挺有意思，中国游客在日本购物花的钱占预算的38%，比疫情前50%多可差远了。为啥呢？国内电商平台崛起了，像唯品会这种，把奢侈品打到一二折，比日本还便宜，谁还跑日本抢啊？中产女性和宝妈们都转战线上薅羊毛了。日本媒体还发现，虽然去年赴日中国游客人数创了新高，但消费劲头没以前足了。巅峰时，中国游客的钱占外国游客消费的40%，现在不爱大手笔了，日本有点慌。为啥慌？日本靠旅游赚钱啊，观光立国政策还指着游客呢。结果现在有人提议取消访日游客免税购物，还想加收离境时的游客税。咋看都像在想办法补窟窿，但中国游客会不会更不爱去了？悬念还在后面。制造业这块，日本更头疼，在中国市场的份额一直往下掉。日本6月18日公布的数据显示，5月出口额同比跌了1.7%，8个月来头一回下滑，对中国出口更是猛降8.8%。啥东西卖得不好？半导体设备、铜、混动车，都不行。日媒分析后发现，中国人买日本制造的越来越少了，国产替代势头太猛。拿汽车来说，高峰时中国每卖三辆车就有一辆是日系车，现在呢？2024年日系车市占率跌到13.7%，日媒直喊“苦战”。为啥？中国电动车品牌像比亚迪，技术牛，价格还亲民，日系车完全招架不住。不光是车，日本家电、机床、美妆、日用品在中国的市场也在缩水。中国制造质量上来了，价格又有优势，日本企业被挤得喘不过气。日媒感叹，中国崛起太快，日本制造业的好日子怕是回不去了。

大神告诉我：世界上只有两个国家有人工智能，分别是中国与美国。但是，你看看美国的人工智能团队。都是一些什么人？再想想有一种技能叫做“借尸还魂”“借壳上市”“夺舍”。你就可以理解：咱们的人工智能未来需要PK的也许是一个“犹+盎+印”缝合怪。

美国的Meta公司开始出手抢人了！开出年薪1亿美元的高薪，一周内挖走4名中国AI智能方面的顶尖工程师。Meta公司财大气粗，它的前身是Facebook，由马克.扎克伯格创立。中国的DeepSeek问世，震惊了全球的人工智能领域，证明中国在这方面，已经发展到了一定高度。这让美国人嗅到了危机，开始觊觎中国的顶尖人才。网友表示：最主要的是国内论资排辈的情况太严重了，一个没有能力的人坐在高位，然后卡着有能力的人不让对方上位，是个人也要心寒的。酒桌文化太严重了！说明我们的AI人工智能确实已经领先美国，领先世界了。能达到这个高度，科学家的厚度肯定是能保证的。走了一两个二心的也不会影响整个世界人工智能发展的格局。去了美国再想回国就是死路一条，因为美不会让你好过的！对此你怎么看？

“如果中美之间未来真的爆发战争，美国一定会输！”这句惊世骇俗的话，正是马斯克在最近24小时内连续三次公开警告中提到的最核心论点。看似危言耸听，实则背后藏着一场正在悄然改变全球格局的技术革命。比尔·盖茨也早已点出真相：“永远不要低估中国的创新能力，DeepSeek就是最具代表性的例子。”这句话，如今已成现实——DeepSeek的横空出世，像一枚科技炸弹，震撼了整个世界。就在不久前，马斯克在一场演讲中指着巨型屏幕上的DeepSeek-R1模型参数图，现场解说了中国AI的最新突破。那一刻，全场哗然——这个由中国工程师打造的AI模型，仅用美国同行1/10的算力资源，就实现了与西方顶级模型相同甚至更高的智能水平。这不是普通的性能优化，而是一场“升维打击”！这场技术冲击直接导致当天美国AI板块美股全线下挫，跌幅高达15%。而这，只是DeepSeek刚刚揭开面纱的第一步。比尔·盖茨也毫不掩饰对中国AI的肯定：“这不是偶然，而是必然。中国AI人才正在改变世界。”而斯坦福大学人工智能研究所刚刚发布的《2025年全球AI指数报告》更是给出硬核数据：中美AI模型之间的性能差距，已缩小到惊人的0.3%。也就是说，中国AI已经追平了美国，一场跨太平洋的技术竞速，正在彻底改写全球AI版图。正因为如此，焦虑的不只是马斯克，还有美国政界。在美国国会外交委员会的一次听证会上，美国智库大西洋理事会高级主管哈特竟公开说：“我们应该偷走中国最优秀的工程师。”这句话虽然荒唐，却无比真实地暴露了美国对中国AI人才的渴望与惧怕。哈特甚至直言，如果这些工程师留在美国，“局势将完全不同”。那么，中国AI的崛起到底靠的是什么？答案就在两个字：人才。教育部数据显示，截至2024年，全国已有537所高校开设人工智能专业，“人工智能+”交叉学科更是超过1000所。从科研数据来看，中国AI研究成果正在高速爆发。全球前20%的AI顶级科研人员中，有47%来自中国；而在顶尖2%科研精英中，中国占比达26%，远超几年前的10%。这意味着，中国不仅在培养AI人才的数量上大步领先，在质量上也已站上世界之巅。而如今，随着国际局势变化，越来越多的高层次人才选择回国，给中国AI注入源源不断的新动能。这些智慧的头脑，正在构建一座崭新的科技高塔。中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹就公开表示：“推动全民AI教育，特别是青少年人工智能素养的普及，已经迫在眉睫。”从2018年起，中国高校纷纷设立人工智能本科专业。到了2024年，教育部新增38所AI专业备案高校，总数突破500所，甚至一些“双非”本科、专科院校也开始参与AI人才培养。与此同时，教育部还发出通知，明确要求将人工智能教育深入到中小学课堂。这意味着：孩子们从小就要学会AI！未来不是“谁会写作业”，而是“谁会用AI”。问题是，许多家长和孩子根本还不了解AI到底是什么，怎么学、怎么用、怎么让AI成为助力而非障碍？别说孩子了，连不少大人对AI的认知还停留在“聊天机器人”层面。这个时候，我们必须尽早给孩子提供一把打开AI世界大门的钥匙——而《DeepSeek新科技实用方法》正是那本钥匙之书。这不是一本“高深技术说明书”，而是AI时代的实用工具书，无论你是完全的“小白”，还是希望进阶的专业用户，都能在这本书中找到自己所需。从如何注册、上手、使用DeepSeek，到如何借助AI提升学习效率、办公能力、创新表达，本书都用最通俗的语言教你“从0到1”。比如，孩子不会做函数题？DeepSeek能根据错题自动生成100道同类题+逐步讲解视频；家长辅导作业头疼？AI可以一步步拆解、图解讲解，彻底告别“鸡飞狗跳”；上班族效率低？AI能一键生成方案、撰写汇报、整理资料；创业者没时间？AI就是你的运营助理、内容编辑、客服助手！可以说，这本书不是教你怎么“研究AI”，而是教你“用AI解决问题”，真正把AI变成你生活、学习、工作的“外挂”。未来的学霸，不再是最会死记硬背的，而是最懂得如何让AI为我所用的人。未来的竞争，不是你比我聪明，而是你有没有一套完整的AI思维方式。这本《DeepSeek新科技实用方法》，不只是一本书，更是一张“智能时代的入场券”。不管你是学生、家长、职场人，还是创业者，自由职业者，只要你不想被时代甩下车，就值得拥有这本工具书。它能帮你站上AI浪潮的风口，提前做好准备、武装大脑。现在，仅需一杯奶茶的价格——49.8元，你就能为孩子、为自己打开AI世界的一扇窗。每天花几分钟学习，收获的可能是一生的转变。在这个“人人AI”的新时代里，不能再等了。点击下方链接，即可抢购这本《DeepSeek新科技实用方法》，别让自己或孩子，被新时代远远甩在身后。DeepSeek新科技实用方法零基础掌握AI超级助理玩转AI帮你赚钱书

‼️马斯克：“美国党”的关键政策如下：马斯克表示，在大多数议题上，将采取中间立场。关键政策：📌减少债务，只允许负责任的支出📌利用人工智能和机器人技术实现军队现代化📌大力发展人工智能，赢得科技竞赛📌全面削减监管，专注于能源📌保护言论自由📌支持生育主义，提高生育率即将启动。美国党已成真。来源：tyler__palmer，elonmusk马斯克发文成立美国党马斯克回应参选时间马斯克想拿下美国会两院部分席位美国政商界上演真实版权力的游戏

清华两位人工智能领域的顶尖人物朱邦华、焦剑涛，6月28日高调宣布加入美国科技巨头英伟达。消息一出，网上瞬间炸开了锅。这两位，是国家资源一路浇灌起来的精英——清华的顶尖教育，创业时国内千万级的融资支持，样样没落下。如今转身效力于被视为竞争对手的美国巨头，尤其在这个科技博弈日益激烈的当口，很多人心里实在不是滋味。网络上迅速分成两派，吵得不可开交。一方观点鲜明：“科学无国界，人才有自由选择的权利。”在他们看来，顶尖人才追求全球最前沿的平台、最优渥的待遇和最顶尖的研发环境，是再自然不过的事。去英伟达，无非是个人职业发展的合理一步。而另一方则怒火中烧：国家花了那么多钱培养，投入那么多资源扶持，结果呢？知识和能力最终为他人所用，甚至可能成为对方在某些领域压制我们的“弹药”。有人痛斥这是“浪费国家资源”，更有人尖锐地指责此举“威胁安全”，直指“不爱国”甚至“卖国”。英伟达开出的条件，确实令人难以抗拒——据传年薪高达200万美元，外加进入世界顶尖的AI研发团队。这对任何技术精英来说，都是极具分量的砝码。站在朱邦华、焦剑涛个人的角度，选择接受这样的机会，很难用简单的道德标尺去衡量对错。这更像是个人价值实现与巨大现实诱惑面前的一次职业抉择。然而，这起事件像一面镜子，照出了一个我们必须直面的、更根本也更棘手的问题：我们该如何真正留住自己辛苦培养的“宝贝疙瘩”？问题显然不能只归咎于个人的选择。核心的困境在于平台落差。尽管国内科技投入巨大，进步飞速，但在像AI这样的尖端领域，英伟达所代表的全球顶尖企业，其在基础研究深度、技术生态成熟度、创新氛围以及资源聚合能力上，目前依然具有显著优势。顶尖人才追求最前沿的突破，渴望与最优秀的头脑碰撞，这种对卓越平台的向往，是驱动他们做出选择的深层动力。当国内平台暂时无法完全满足这种顶尖需求时，人才的流动几乎成为必然。这如同水往低处流，人往高处走，是难以阻挡的客观规律。另一方面，国内在如何让顶尖人才“扎根”的制度环境上，仍有提升空间。科研管理有时过于看重短期成果和行政流程，可能束缚了探索的手脚；创新创业生态中，资本有时追逐快钱，对需要长期投入、容忍失败的基础研究和前沿探索支持不足；评价体系有时未能充分体现顶尖人才真正的价值，包括合理的、具有全球竞争力的薪酬回报。当个人价值在国内体系中难以得到充分认可和匹配时，外部巨头的“天价”邀约就具备了强大的吸引力。因此，与其将矛头指向选择离开的个人，进行道德层面的指责，不如冷静审视我们自身培养和吸引人才的土壤还缺什么养分。留住顶尖人才，光靠情怀号召远远不够。它需要实实在在地构建起世界一流的科研平台和创新生态——这包括更自由宽松的探索环境、更符合国际顶尖水准的研发投入与薪酬体系、更高效务实的科研管理体制，以及对前沿探索失败更宽容的文化氛围。朱邦华、焦剑涛的选择，是个人权衡的结果，更是对我们人才环境的一次现实叩问。它提醒我们：在全球化竞争的背景下，顶尖人才的争夺是场没有硝烟的战争。打赢这场战争，靠的不是筑墙堵截，也不是道德绑架，而是扎扎实实地耕耘好我们自己的土地，打造出真正具有世界级竞争力的创新沃土。只有当我们的平台足够高、土壤足够肥沃，人才才会像归鸟，不仅愿意回来，更愿意在这里筑巢、繁衍，把最丰硕的果实留在故土。这才是应对“宝贝疙瘩”外流的根本之道。

新和联胜真的成立了，马斯克宣布成立美国党美国党的纲领是:-减少债务，只负责任地消费-利用人工智能/机器人技术实现军队现代化-专业技术，加速赢得人工智能-全面放松监管，尤其是在能源领域言论自由生育主义者马首富这真是不怕死啊，这么搞驴象两党怕是要优先握手言和搞你了，以后出门记得穿防弹衣戴头盔吧[捂脸哭]。

身价4000亿的马斯克再次抛出惊人言论，振聋发聩！他说：“日本若继续这样下去，迟早会从世界上消失！”更细思极恐的是，他表示：“随着人工智能的发展，年后，AI将超越人类总智慧，20%概率或引发人类灭绝！”马斯克此番惊人言论并非空穴来风。长期以来，日本面临着极为严峻的人口问题。日本厚生劳动省发布的数据显示，2023年出生的婴儿数量仅为758631人，较上年减少了5.1%，创下有统计以来的最低水平，并且新生儿数量已连续8年下降。与之相对的是，死亡人数持续攀升，人口负增长态势愈发明显。每年约450所学校因招生不足而关闭，一些地区的学校甚至只剩寥寥几个毕业生。长此以往，劳动力短缺、社会养老负担加重等一系列问题将如滚雪球般愈发严重，整个国家的经济活力与社会发展都将遭受沉重打击。这也难怪马斯克会多次警告，若日本不扭转出生率下降趋势，终将走向消失。而在人工智能领域，马斯克同样抛出了令人胆寒的观点。他表示：“随着人工智能的发展，年后，AI将超越人类总智慧，20%概率或引发人类灭绝！”近年来，人工智能的发展可谓突飞猛进，从图像识别到自然语言处理，从自动驾驶到智能医疗，AI技术几乎渗透到了生活的方方面面。马斯克旗下的特斯拉和xAI公司，在人工智能领域不断深耕，对芯片的需求与日俱增。xAI已在田纳西州孟菲斯的“巨像”工厂安装了20万个GPU，还计划在孟菲斯郊外建立拥有100万个GPU的Colossus2工厂。马斯克对人工智能的发展有着深刻洞察与忧虑。他预计在未来一两年内，AI就将超越人类智力，到2029年或2030年，AI甚至会比所有人类加起来更聪明。在他看来，AI存在着导致人类灭绝的风险，且这种概率在20%左右。尽管目前不少人认为当前AI为弱人工智能，无法自主消灭人类，风险主要源于技术失控和恶意使用，但马斯克的警告绝非危言耸听。OpenAI与微软的合作引发了诸多争议，OpenAI删除关于禁止将人工智能技术用于军事开发的条款，并与美国国防部合作，让人工智能技术的军事化应用风险大增。日本在科技发展浪潮中，对人工智能等新兴技术的依赖程度也在不断加深。一方面，其自身人口问题严峻，亟需人工智能技术来缓解劳动力短缺等困境；另一方面，过度依赖AI也可能使其在面对AI潜在风险时更加脆弱。如果日本在人口问题持续恶化的同时，又不能有效应对人工智能带来的挑战，马斯克所预言的“消失”或许并非遥不可及。马斯克的这些言论，无论是对日本人口问题的警告，还是对人工智能风险的预判，都为世界敲响了警钟。日本需要积极应对人口危机，提高生育率，而全球在发展人工智能技术时，也必须将安全与监管放在重要位置，避免踏入风险的雷区。

昨天卢总去参观了慕尼黑的奔驰中心，小米汽车的出海第一站大差不差应该是欧洲了[doge]​​​

未来五年就业前景最被看好的专业：1.人工智能与机器学习2.数据科学与大数据分析3.新能源科学与工程4.生物医药与基因技术5.计算机科学与网络安全6.环境科学与可持续发展7.金融科技8.机器人工程与自动化9.数字媒体与交互设计10.健康管理与智能医学工程​​​

美媒忽悠人，用一块平板电脑扮人工智能。第一张大家都知道，是歼20的改进型，叫歼20s，坊间传闻，它的第二个座位是为人工智能准备的。后一张是F22的改进型，没有新名字，据说也是为人工智能准备。歼20S大家讲得太多了，讲一讲第二张图。这张图是由美媒提供的，图片的内容是F22的驾驶员右腿上绑着一决平板，右手在操作手柄，左手在点击平板。平板设备是松下（Panasonic）品牌的三防平板电脑（防尘、防水、防摔），屏幕上显示的是一个任务规划（MISSIONPLAN）界面，可能用于航空等相关任务规划和导航。平板并无电缆光缆与之连接。据美媒报道，这是F22的升级版，用于人工智能在F22上的深入嵌入，以便控制与使用无人机。用一板松下平板绑在大腿上，F22就有人工智能了？这也太忽悠人了吧。

【微软拟裁员约9000人】美国微软公司近日确认，拟裁员大约9000名员工。这将是微软自2023年裁员1万人后，规模最大的一次，也是该企业最近数月以来第三轮裁员。微软方面称，本轮受裁员影响的员工数量不到员工总数的4%，截至2024年7月，微软共有22.8万名员工。据悉，微软上一次裁员在今年5月，涉及大约7000人。目前微软正在减少管理层级，并利用人工智能提高员工工作效率。微软高层今年早些时候表示，微软20%至30%的代码由人工智能生成；公司正在人工智能基础设施领域进行巨额投资。（央视）

就这么淡淡地出圈了。。人工智障虐待人工智能​​​

有没有发现一个趋势，AI中心正在转变！据美国《华尔街日报》报道，英国汇丰银行、渣打银行等西方大型企业已开始使用中国开发的人工智能服务。这事就很不对劲了。以前说起AI，中心是哪里？是美国，是硅谷。而现在呢？西方的大企业开始用中国的AI，用中国的人工智能。这就说明，中国AI已经彻底崛起，世界的目光也开始投向中国，AI中心正在转移。之前斯坦福报告说的就很清楚，中美的AI差距已经只剩0.3％了，中国在AI这块还真不比别人差了。

顶流985的人工智能谁会是最大的赢家？一、综合竞争力维度1.清华大学学术产业双驱动：构建“论文-开源-产业”全链路生态，主导开发贝叶斯框架珠算（ZhuSuan）（医疗预测AUC达0.92）；技术落地能力：与比亚迪联合研发L4级自动驾驶视觉系统（雨雾天气识别率98.7%）；学科覆盖：AI基础理论、自动驾驶、芯片设计等全链条布局。2.北京大学学术统治力：连续3年AI论文全球第一（AIRankings数据），多模态技术国际领先；3.上交通大学医学人工智能，核心突破案例，医学院AI研究院，打通：临床需求—技术研发—产业化的闭环，基础研究优势：聚焦机器学习、自然语言处理等底层创新，为产业提供技术源，1.政策与资源倾斜国家经费重点投向清华、北大等头部高校（如北大获亿元级企业捐赠）；地方政府争相布局（如扬州设1亿元AI人才基金）。2.产学研融合深度清华、浙大与比亚迪、华为等企业共建实验室；上海交大医学院AI研究院直接对接临床需求。3.人才储备机制南大、电子科大等校开设本硕博贯通培养项目；校企联合培养模式普及（如创新工场DeeCamp训练营）。四、潜在变数与挑战领域分化加速：医学AI（交大）、自动驾驶（清华）、国防智能（北理工）等细分赛道可能诞生新领跑者；能源制约：AI算力依赖电力，美国Vistra因供电能力股价暴涨315%，中国高校需绑定能源企业；非985机构竞争：上海交大医学院、深港实验室等新型科研机构可能打破传统格局。结论：若以学术影响力+产业转化能力为标尺，清华大学综合胜率最高；若聚焦学术论文与基础研究，北京大学持续领跑；而上海交大（医学AI）、浙大（机器人）、南大（教育体系）将在细分领域成为“赢家”。最终格局取决于高校能否在政策红利期内完成技术壁垒构建。

【AI产业闭环】7月4日，UNIAN网站报道，在中国，学生们大规模使用人工智能来绕过人工智能检测器。报道引用《RestofWorld》数据称，在中国数十所大学，毕业论文都会被检查是否包含人工智能生成的内容。如果文本被识别为超过30%是机器生成的，该论文就会被拒。那些自主撰写论文的学生也抱怨检测系统存在误报。结果导致了恐慌、写作风格的“简化”，以及承诺“以人类方式重写”或利用人工智能修改文本以通过检测的服务产业的形成。一些平台同时提供检测和付费的规避工具，这实际上形成了一个闭环。

拍短视频一旦开窍了，挡都挡不住就怕你不开窍。拍短视频一旦开了窍，流量真叫猛。很多人不明白什么叫开窍了，所谓的开窍了就是掌握了拍视频的真本领。回想一下拍视频是怎么拍的，是不是一遍一遍的反复的去拍，如果那样做就错了，只要做好如下这三点就足够了。·第一点，有的人在低一点就做错了，是个典型的完美主义者，各方面都追求最佳状态，那可能吗？刚开始能力不行，一个视频就拍二十遍也做不到完美，那不得慢慢来吗？大胆的去拍，拍什么样算什么样，只要天天在做不断更，还愁能力上不来吗？·第二点，想好了为什么要拍这个视频，拍视频想达到什么目的，不要为了拍视频而拍视频，那样就特别牵强，特别被动。能力真是靠一点一点的积累提升上来的，只要日积月累，水平不可能上不来。不相信看看两个月前拍的作品，是不是自己都不想看了，一下就知道有没有提升了。·第三点，要拍就拍真实的自己。平常在生活当中和家人是怎么说话的，怎么交流的，用什么样的表情，就把他放到镜头上来。没有演技就是个普通人，观众看的就是这个朴实劲，做真实的自己才是最好的。再就是在拍视频的时候不要把美颜开的那么大，时间长了自己都认不出来是自己了，别人也不喜欢看。记住了就赶紧改过来。

字节跳动本周公布了一项测试结果，几家全球领先的人工智能模拟应考2025年中国高考的成绩：在理科方面只有谷歌的Gemini2.5Pro能在某些省份（如上海、青海）压线进入清华大学；而在文科方面，字节跳动的Seed1.6-Thinking取得了优异的成绩。根据目前公开信息，2025年高考理科最高分为河南省物理类考生取得的724分（裸分），而AI组的第一名为谷歌Gemini2.5Pro，得分为655分，字节跳动Seed1.6-Thinking得分648分排名第二。根据清华大学的近年来的录取分数，估计只有谷歌Gemini2.5Pro能在某些省份能压线进入清华大学。在文科方面，各AI大模型的表现比理科要好得多。字节跳动Seed1.6-Thinking取得了683分的高分，妥妥地进入清北；但DeepSeek-R1-0528只获得了631分，想要进入清北还得看运气。有意思的是，所有AI大模型在单一学科中均未获得满分。那么人工智能在哪些科目最擅长？又在哪些邻域“露馅”？数学：虽说各大AI模型的平均分高达138分，但考虑到AI号称“建立在数学和逻辑之上”，这种表现只能说是基本合格。英语：AI模型最擅长的领域。所有模型在这门都拿下高分（140+），显示出AI强大的语言处理能力。字节跳动Seed1.6-Thinking竟超过了各大美国AI模型以144分排名第一，让人意外。语文：AI模型的“软肋”。最高成绩为字节跳动Seed1.6-Thinking的128分，其他模型普遍在110-125之间。可能是由于中文阅读理解中的模糊性、作文的文化内核、古文的语义歧义等因素，限制了AI得分空间。但DeepSeek-R1-0528只得到了118分排在了谷歌Gemini2.5Pro之后有点说不过去。物理、化学、生物、地理仍为“难点”：无论是Gemini还是Seed，在物理和化学中都没能突破90分，尤其是DeepSeek和Claude，物理直接跌到60分区间，当前AI在处理概念链条长、逻辑严谨度高、图像公式推理复杂的题目时，仍存在较大短板。这说明了一个问题：人工智能目前的“强”，是语言理解和大数据归纳意义上的强，而不是推理与概念建构上的强。