核心关键词: 虚无行者 (Ghost-Walker), 反向参与 (Disengagement), 数字极权 (Digital Totalitarianism), 数据奴役 (Data Slavery), 极简主义 (Minimalism), 内在堡垒 (Internal Fortress), 算法操纵 (Algorithmic Manipulation), 噪音 (Noise), 消失 (Dis
AI战略先于炒作：避免人工智能恐慌，赢得未来
近年来，人工智能（AI）的浪潮席卷全球，各行各业的企业都陷入了一股“AI 恐慌”。从董事会到产品团队，每个人都在追问：“我们的 AI战略 是什么？” 然而，许多时候，答案仅仅是对市场压力的被动反应，而非基于业务需求、技术成熟度或明确投资回报率（ROI）的周密计划。本文旨在探讨这种“AI恐慌”背后的原因，并提出构建周全AI战略的有效方法，帮助企业避免不必要的损失，真正利用AI赋能业务增长。 1. F
在人工智能（AI）技术日新月异的今天，我们正面临着一个共同的挑战：如何辨别炒作、神话与真相。特别是在大模型(LLM)的应用上，各种关于“AI Agent能够计划、推理和决策”的说法层出不穷。但我们需要警惕的是，仅仅依赖大模型构建的AI Agent并不能真正实现这些承诺。苹果公司近期发布的研究报告《思考的幻觉》(The Illusion of Thinking)再次印证了这一观点，揭示了大模型在AI
在人工智能（AI）日益渗透到我们生活方方面面的今天，如何让更多人理解、掌握并善用AI技术，而非仅仅是被动地接受AI带来的变革，显得尤为重要。巴西坎皮纳格兰德联邦大学（UFCG）与Kunumi的合作项目Agents4Good，正是朝着这个目标迈出的坚实一步。该项目通过一系列活动，包括AI工作坊、研讨会以及即将举行的Agents4Good Hackathon，致力于在不同群体中普及大模型技术，推动AI
SEO已死？迎接GEO时代：2025年大模型驱动的搜索引擎优化转型指南
核心关键词: SEO, GEO, 大模型, AI, 搜索引擎优化, 推荐引擎优化, 数字化声誉, 列表文章, 用户评论, YouTube 引言：传统SEO的黄昏与大模型主导的黎明 曾经，在Google搜索结果页占据榜首，意味着流量、点击和转化率的保证。但如今，即使排名第一，很多企业发现流量远不如几年前排名第三或第四时。这是因为我们所熟知的搜索正在被实时改写，而传统SEO已经不再是通往成功的金钥匙。
人工智能（AI）领域正经历着前所未有的发展，我们经常讨论AI模型的偏见、数据集的公平性以及开发的伦理框架。但是，我们是否曾停下来审视塑造AI文化本身的语言？不仅仅是代码，而是董事会、白皮书和技术会议上使用的文字。这些技术性、排他性且通常晦涩难懂的语言，是否在悄然决定着谁能融入AI领域，谁会被排除在外，以及哪些想法会被认真对待？本文旨在探讨一个很少被提出的问题：AI领域的语言是否真正具有包容性？我们
随着各大组织竞相在企业、法律、金融、医疗保健和国防等关键领域利用人工智能（AI）的潜力，“开源AI”一词的使用越来越频繁。但是，“开源AI”究竟意味着什么？由开源促进会（OSI）开发的开源AI定义（OSAID）正是为了解决这个问题。本文将深入探讨OSAID的意义、重要性以及它如何影响企业和开发者。 什么是OSAID？定义与目的 开源AI定义 (OSAID) v1.0 是 OSI 提出的一个正式框架
人工智能（AI）开发者们，在疫情期间或许比任何人都更快地适应了远程办公模式。看似突兀，实则必然。那些擅长训练神经网络的技能，恰恰也完美契合了分布式工作环境的需求。本文将深入探讨为何远程办公对于人工智能开发者来说，不仅可行，而且是一种优势，以及如何克服可能遇到的挑战。 异步流程：AI开发的天然基因 异步流程是人工智能开发的基石。开发者们早已习惯于启动耗时数小时甚至数天的模型训练任务，并在之后检查结果
苹果公司最近发布了一篇名为《思考的幻觉》的论文，对人工智能（AI）特别是大型语言模型（LLM）的“思考”能力提出了质疑，认为其在解决复杂问题时存在根本性的局限性。这似乎是苹果在AI竞赛中落后于竞争对手后，采取的一种战略性“退守”，通过强调现有AI技术的局限性来掩盖自身在AI领域的进展缓慢。本文将深入探讨苹果此举背后的原因，并分析其对整个AI行业可能产生的影响，围绕关键词：AI局限性、大模型、推理能
2025年6月10日，对全球依赖AI助手的人们来说，无疑是黑暗的一天。ChatGPT经历了史上最长、影响范围最广的服务中断，长达12小时的宕机波及了从普通用户到财富500强企业的各个层面。这次事件如同一次残酷的压力测试，暴露了人工智能基础设施在可扩展性、负载均衡和地域冗余方面的关键脆弱性。本文将深入分析这次宕机事件的原因、影响，并探讨OpenAI乃至整个AI生态系统应如何吸取教训，避免下一次大规模
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