AI变革绝不是工业革命4.0——李开复人民日报撰文深度解读
从李开复在《人民日报》的署名文章出发，拆解“AI 变革不是工业革命 4.0”这一判断：手与脑的维度差异、扩散速度差异、局部优化与系统重构的深度差异，再看 2026 年智能体与成本曲线的实际进展，最后落到对个人的三条生存法则。
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模型有没有变笨，先做一次开工体检
用五个十分钟内能跑完的小测试，粗略判断当前 AI/Codex 会话的推理、代码理解、反幻觉和工程排查能力。
最热的技术话题，已经从模型变成 Agent
现在技术圈真正热的，不是又出了一个模型，而是 AI Coding Agent 开始进入真实开发流程：接任务、改仓库、跑测试、提 PR，也把上下文、安全和 review 这些老问题重新推到台前。
计算机相关专业大学生，职业规划从大一就该开始
写给计算机、软件、人工智能、数据科学等相关专业大学生的一份职业规划实战指南：从大一开始如何打基础、做项目、写博客、参与竞赛、使用 AI、持续完善简历，并把这些努力同时服务于就业、考研和保研。
2026 高考志愿：计算机类专业还能选吗？
计算机类不再是闭眼高薪的保底专业，但也远没有到不能选。本文从就业变化、专业分化、AI 冲击、学校层次和个人匹配几个角度，给今年高考家庭一个可操作的判断框架。
AI 时代的全栈，不只是前端加后端
从吴恩达关于小团队和高上下文工程师的判断说起，聊聊为什么 AI 会把资深开发者推向真正的产品全栈：需求、原型、代码、文案、合规、上线和运营都要能先跑一遍。
怎么用 AI 预测世界杯：别问冠军是谁，先问概率怎么来
世界杯预测不是让大模型猜一个冠军。更靠谱的做法，是把历史赛果、球队强弱、进球分布、赛程模拟和临场信息放进同一套概率框架里，再诚实地展示不确定性。
从 Prompt 到 Context Engineering：Agent 开发真正难的是给上下文
Agent 系统不再只是写一段提示词。真正决定效果的，是如何选择、裁剪、排序和验证上下文，让模型在每一步拿到刚好够用的信息。