核心概念一句話總結 “人工智能+” (AI+) 不再是像“互聯網+”那樣簡單地提升各行各業的效率，而是要把 AI 本身作為一種核心生產力，從根本上重塑產業、經濟和社會形態。“三步走”戰略目標到 2027 年 (突破與普及): AI 在重點領域深度融合，智能汽車、AI 手機等終端普及率超 70%。[x] 定位升級： 《意見》的核心不是用 AI 優化存量、提升效率，而是把 AI 作為核心生產力，去創造增量，最終實現智能經濟和智能社會的新形態。
AI相關新興職業：AI訓練師/提示詞工程師、AI倫理顧問/內容審核員、人機協作設計師。當工廠的機械臂與AI“眼腦手”協同作業，當醫生在AI輔助下實現毫米級手術精度，人類的價值正從重復勞動轉向創造性決策與倫理把關。面對AI帶來的職業變革，個人和組織都需要積極適應。1. 成為“AI指揮官”：學會使用AI工具提升效率。3. 走“AI+行業”融合路線：成為“AI+法律”“AI+醫療”“AI+教育”等復合型人才，掌握技術與行業的雙重話語權。
從零開始：手把手教你搭建Ubuntu環境下的OpenStack云平臺引言。sudo apt-get install openstack-deck openstack-dashboard openstack-keystone openstack-nova-api openstack-nova-conductor openstack-nova-novncproxy openstack-neutron-api openstack-neutron-agent openstack-neutron-linuxbridge-agent openstack-neutron-l3-agent openstack-neutron-dhcp-agent配置Keystone服務：
AirSim、無人機仿真、自動駕駛模擬、PX4、ArduPilot、飛控協議、物理建模、RL訓練、微軟開源、仿真平臺對比 摘要。AirSim 的多模態傳感器機制為仿真環境中的感知模塊訓練提供了強大支撐，特別適合用于融合感知、圖像識別、語義建圖與點云導航任務的 AI 系統訓練閉環設計。從仿真規模、擴展能力與跨平臺開發角度看，AirSim 在無人機控制、視覺-導航任務、工程驗證三大維度上具備明顯綜合優勢，適合作為面向真實部署的仿真訓練起點。
也就是說，今天還讓你覺得新鮮、復雜、甚至看不懂的AI工具，比如AI助手、AI員工、各種垂類Agent，三年后，將像智能手機和微信支付一樣，成為“所有人都在用”的基本配置。· 寫材料用AI、開會做紀要用AI、客服全是AI、工廠里最勤快的就是AI；今天你可能覺得AI還遠、還虛、還抽象，但三年、五年之后，當你周圍所有人都在用AI工作、用AI生活、用AI學習、用AI賺錢的時候，你可能才會意識到，那個轉折點，其實就是今天。
# 使用rollout數據運行ppo更新步驟run_ppo_update_step( update_epochs_per_rollout, agent,# 為我們的評估rollout收集評估統計數據eval_stats = rollout_collector.run_eval_rollout(num_episodes=runs_per_eval) avg_reward = eval_stats[''''''''average_reward_per_run''''''''] avg_entropy = eval_stats[''''''''average_entropy_per_run''''''''] average_eval_reward.append(avg_reward) average_eval_entropy.append(avg_entropy)
AI 大佬自曝：我們正用核電站掩蓋模型的“幻覺”從“節能燈”到“電老虎”：當ChatGPT能耗暴增20倍，AI神話開始漏風作者 | AI產業觀察員。從 1 億到 1750 億，再到萬億稀疏模型，每翻一倍參數，訓練能耗大約呈平方級增長。三、幻覺：AI 的“高血壓”，能耗成了“降壓藥”“幻覺”是指模型輸出看似合理卻與事實不符的內容。歐盟《AI 公約》草案已明確要求，2026 年起所有公開提供服務的生成式 AI 必須披露“單次任務平均能耗”。
開源的低代碼開發平臺。研究像 Appsmith 這樣的全球知名開源低代碼平臺，對國內低代碼從業者和產品經理有多方面的好處，具體分析如下： 對國內低代碼從業者的好處 技術學習與提升。代碼實現細節 ：通過研究 Appsmith 的數據源連接方式（如支持多種數據庫和 API）、實時數據刷新機制等，可提升對低代碼平臺技術棧的理解，例如 JavaScript 執行環境與前端組件的交互邏輯。
AI產品經理必須理解的Agent智能體核心架構AI智能體——產品經理必須理解的核心架構。PM的職責：定義和設計Agent的工具箱，是Agent產品經理最核心、最體現產品價值的工作之一。從大模型提示詞工程到Agent智能體設計，是AI產品經理進化之路，從而是要構建一個可持續、可進化、能真正解決復雜問題的“自主生命體”。作為AI產品經理，要學會從提示詞工程解決“如何讓模型說得好”-到 Agent智能體設計解決“如何讓模型把事辦成”！
TradingAgents：AI多智能體驅動的下一代金融交易框架。這是一個利用大型語言模型（LLM）構建的多智能體金融交易框架，旨在模擬現實世界交易公司的動態，通過AI驅動的協作機制提升交易決策的效率和質量。智能新聞分析（中文增強版）在中文增強版（TradingAgents-CN）中，新增了AI驅動的新聞分析模塊，支持多層次新聞過濾（基礎、增強、集成三級處理），能夠評估新聞質量、相關性和情緒，特別適合A股和港股用戶。
發布會5次提到人工智能，Ai已經發展到這個地步了？許多媒體只注意到“規上工業增加值同比增長5.7%”的大盤子，卻沒嗅到發言稿里彌漫的AI味，這哪是經濟通報，分明是AI的成果展銷會。老師傅服氣：“這AI比我徒弟靠譜”。當谷歌宣布AI模型推理成本暴降40%，硅谷酒吧當晚多了三成借酒澆愁的創業者，他們昨天剛融到的錢，突然就不夠花了。當老外還在爭論AI會不會搶人類的飯碗時，中國工廠已用AI多煉熱五百噸銅、少賠三千萬事故費。
摩根士丹利：Robotaxi迎來“iPhone時刻”，現在購買帶方向盤的汽車，無異于在2006年選擇“黑莓”據追風交易臺，摩根士丹利分析師Adam Jonas領導的團隊在其最新全球汽車觀察報告中表示，這一技術突破可能對傳統汽車市場產生顛覆性影響，購買帶方向盤的汽車可能很快就像2006年購買黑莓手機一樣過時。包括特斯拉、谷歌Waymo等科技巨頭以及傳統汽車制造商都在大幅增加對自動駕駛技術的投資，形成了激烈的技術競爭態勢。
2025年8月編程語言排行榜：Python占比破26%！各位編程愛好者、開發者們，又到了每月一度關注編程語言 “風云變幻” 的時刻！Jansen 強調，當前的趨勢是 “強者愈強”——熱門語言因 AI 支持、社區活躍、文檔完善而持續占據榜單前列，而冷門語言則因缺乏 AI 輔助、學習資源稀缺，對新手越來越不友好。AI友好型語言（Python/Java/JS）：文檔完善、社區活躍、庫資源豐富 → AI訓練數據充足 → 工具智能化程度高 → 吸引更多開發者。
創新智能化作戰方式方法，充分發揮智能化作戰體系整體效能，加強人機協同智能作戰、智能化機器人作戰、智能無人集群作戰等新的智能化作戰方式方法研究，以及智能化作戰指揮、智能化作戰保障的流程和方式方法等；軍事智能化核心關鍵技術的研發，不僅要開展跨學科、跨領域協作創新，還要使社會智能化與軍事智能化發展對接并軌，借鑒社會智能化發展的成熟技術和成功經驗，推動各類人工智能技術快速嵌入作戰要素、作戰流程。
信息化、數字化、智能化、數智化與智慧化的內涵及其聯系。信息化、數字化、智能化、數智化與智慧化的內涵及其聯系在當今這個日新月異的數字化時代，信息化、數字化、智能化、數智化與智慧化這五個概念頻繁出現在我們的視野中，它們不僅代表了技術發展的不同階段，更是推動社會進步和產業升級的重要力量。3. 應用領域智慧化在智慧城市、智慧醫療、智慧教育等領域都有廣泛應用。信息化是數字化、智能化、數智化與智慧化的基礎；
大模型驅動的未來戰場：LLM思維鏈賦能指揮控制智能體深度解析致敬不凡，致敬平凡本文內容主要基于李曉冬、劉小毅、王鑫鵬在《指揮信息系統與技術》2024年第6期發表的論文《基于LLM思維鏈的指揮控制智能體應用設想》進行編譯與解讀。LLM技術的發展為從“+智能”向“智能+”演進提供了可行的技術路線。圍繞LLM，集成了多種專用的小模型或智能體模塊，例如：情報處理智能體、態勢認知智能體、指揮決策智能體、行動控制智能體等。
中科院喬紅院士重磅發布《2025 具身智能機器人發展趨勢》通過系統梳理研判技術演進路徑、行業應用場景及產業生態格局，從具身感認知、具身決策、具身智能控制、具身智能機器人設計、具身智能軟硬件一致性、具身智能機器人大工廠、具身智能大規模高質量數據集、具身智能機器人集群及與人協同的發展、具身智能機器人開源社區、面向具身智能機器人的安全評估與倫理建設等十個維度全面勾勒了具身智能機器人發展的未來圖景。
科學家們非常擔心我們已經達到了人工智能的頂峰。盡管馬庫斯對人工智能更為現實的看法使他成為易激動的人工智能社區的棄兒，但他不再獨自對抗可擴展的人工智能。昨天，愛丁堡大學人工智能學者Michael Rovatsos寫道：“GPT-5的發布可能標志著人工智能進化的轉變……可能會導致創造出更復雜的模型，而這些模型的思維過程是任何人都無法理解的。”