自动化

AI时代的五大技能误区：2026年将让企业损失数百万

到2026年，企业想要在竞争中取胜所需的技能，将与几年前所依赖的技能大不相同。 AI和自动化正推动着新的工作方式，虽可能使某些岗位上的人类变得多余，但同时也创造出了全新的岗位。在这个新世界里，技能提升、再培训和持续教育并非人力资源部门需要完成的任务，而是企业的首要任务。

10/17/2025 7:05:00 AM

Bernard Marr

破解MoE模型“规模越大，效率越低”困境！中科院自动化所提出新框架

大模型参数量飙升至千亿、万亿级，却陷入“规模越大，效率越低” 困境？中科院自动化所新研究给出破局方案——首次让MoE专家告别“静态孤立”，开启动态“组队学习”。具体而言，MoE本是大语言模型（LLM）实现参数量扩张且计算成本仅呈线性增长的核心路径，却长期受困于负载失衡、参数冗余、通信开销的“三难困境”，成为大模型落地部署的主要瓶颈。

10/11/2025 9:20:13 AM

量子位

“零人”搞医学研究：清华AI智能体从灵感到论文全程自主

医学研究迎来“零人工”时代了？清华大学自动化系索津莉课题组，发布首个专为医疗信息学设计的全自主AI研究框架——OpenLens AI。首次实现从文献挖掘→实验设计→数据分析→代码生成→可投稿论文的全链条自动化闭环。

9/26/2025 10:47:35 AM

信息熵之后，清华提出状态熵！量化分析「系统智能性」的全新视角

控制系统作为现代工程与科学的核心技术之一，广泛应用于自动驾驶、机器人、航空航天、电力系统等多个领域。自上世纪60年代兴起的现代控制理论，使用状态空间方程作为描述工具，对系统的可控性、可观性、稳定性等基本属性进行分析：可控性描述了系统是否能在有限时间内从任意初始状态转移到目标状态；可观性则衡量系统内部状态是否能通过输出信号唯一重构；稳定性则确保系统在受到扰动后仍能保持在平衡状态附近。这些性质为控制器设计提供了理论依据，并在实际工程中得到了广泛应用。

9/25/2025 3:34:10 PM

AI冲击与外包加速：全球CIO预判IT招聘两年内缩减18%

科技招聘公司Harvey Nash的最新报告显示，CIO预计IT行业受薪职位将大幅减少。业内观察人士表示，在IT工作获取方式上，无论是内部员工还是承包商或第三方公司，都可能正在经历一场历史性的调整，此外，企业对所需经验和培训的期望因AI而改变，以及企业领导层普遍认为AI最终将减少人力需求，这些因素也在产生影响。报告称：“数字化领导者认为，未来两年内，现有技术岗位的招聘需求将减少18%。

9/24/2025 7:00:00 AM

Evan

AI在现代威胁狩猎中的真实作用

如今，AI无处不在，它存在于你的收件箱、社交信息流，甚至你的汽车里。在网络安全领域，它被吹捧为一种“灵丹妙药”，最终能让防御者跟上攻击者的步伐。我见识过足够多的炒作周期，深知事实远非如此简单。

9/23/2025 7:05:00 AM

Tony

告别人工写脚本！多模态大模型驱动携程UI自动化测试迈入“描述即生成”阶段

作者简介Jessi Peng，携程资深后端开发工程师，关注AI技术在测试领域的应用。一、引言在传统的UI自动化测试流程中，测试人员需要构建完整的开发环境，包括Python运行环境、PyCharm集成开发环境、自动化测试框架等工具链的配置与部署。在用例编写过程中，测试人员必须通过人工方式精确定位目标UI元素，并基于自动化框架封装的底层方法，手工编写测试代码。

8/19/2025 10:47:17 AM

Jessi Peng

微软发布五大AI Agent模式：一键解锁AI员工，打造智能体工厂

今天凌晨，微软在官网发布了Agent常见的设计模式和用例，以帮助用户快速开发出功能强大的自动化AI员工。与传统的RPA、自动化脚本相比，智能体除了提供自动化之外，还能根据实际业务场景进行推理、协作、弥合知识与成果之间的差距，挖掘出全新的见解，提供更高的商业价值。以下是微软根据实际业务场景总结出的5种常用的Agent模式：1、工具使用模式如今的智能体能直接与企业系统交互，能检索数据、调用应用程序编程接口（API）、触发工作流和执行交易。

8/14/2025 9:15:00 AM

自主式AI如何颠覆营销技术决策规则

要点概述：• 旧规则失效。传统的基于规则的系统缺乏学习或适应能力，限制了实时营销中的决策制定。 • 分析技术陷入瓶颈。

7/29/2025 7:07:00 AM

Jonathan

AI 如何帮你 “挑” 出适合自动化生成的代码？新手也能轻松上手

一、为什么 AI 生成代码总是 “水土不服”？当你让 AI 生成 “用户注册” 功能时，是否遇到过这些问题：生成的工具类包名错误（如com.foreign.utils而非项目规范的com.xxx.utils）。重复编写已有功能（如项目已存在UserConverter，AI 却重新实现）。

7/24/2025 1:00:00 AM

宗赫

大模型转行土木工程！首个「打灰人」评估基准：检验读、改工程图纸能力

在AI竞速的今天，大语言模型（LLM）早已不满足只在象牙塔里「背书解题」。当GPT-4o刷题通过物理奥赛、DeepSeek熟练搭建网站之后，LLM必须直面一个更现实的问题：这些号称「专家级」的大模型，能不能真的下工地？能不能帮工程打工人减负？

7/18/2025 10:08:17 AM

加速AI技术落地的有效方法

GenAI的迅速崛起揭示了一个职场现实：一线员工往往比管理人员更快地接受新技术。 AI技术的发展速度之快，令人难以跟上其改变人们工作方式的众多新途径，然而，对于大多数企业而言，技术可能性与实际应用之间的差距正在不断扩大。 2024年麦肯锡全球调查发现，90%的员工在工作中使用GenAI，其中21%的员工是重度用户，然而，尽管员工热情高涨，但大多数企业对AI工具的正式采用却滞后：只有13%的受访员工认为自己的企业是早期采用者。

7/17/2025 2:26:06 PM

Bob

关于智能体和RPA 企业决策者需要了解的事项

在当今关于业务自动化的讨论中，经常出现的两个术语是“智能体”和“机器人流程自动化(RPA)”。它们经常被一起提及，因为两者都旨在简化传统上由人类处理的重复性、基于规则的任务。然而，尽管它们在自动化和使用“机器人”方面有一些共同点，但它们代表了解决不同类型问题的截然不同方法。

7/14/2025 7:06:00 AM

Bernard Marr

同时监督和强化的单阶段大模型微调，告别“先背书再刷题”，推理泛化双提升｜中科院&美团等

通过单阶段监督微调与强化微调结合，让大模型在训练时能同时利用专家演示和自我探索试错，有效提升大模型推理性能。中国科学院自动化研究所深度强化学习团队联合美团，提出一种单阶段监督-强化微调方法——SRFT (Supervised Reinforcement Fine-Tuning)。该方法通过基于熵的动态加权机制，将两种训练范式结合。

7/3/2025 8:33:00 AM

全模态RAG突破文本局限，港大构建跨模态一体化系统

突破传统检索增强生成（RAG）技术的单一文本局限，实现对文档中文字、图表、表格、公式等复杂内容的统一智能理解。香港大学黄超教授团队开源多模态智能处理系统RAG-Anything，将碎片化的信息孤岛转化为结构化的知识网络，为智能多模态文档分析开辟了全新技术路径。 RAG-Anything 是专门针对复杂多模态文档设计的新一代RAG系统，致力于破解现代信息处理中的多模态理解难题。

6/26/2025 3:11:41 PM