公司股价目标与分析师情绪 - 过去一年，Applied Digital Corporation (APLD) 的共识股价目标呈现显著上升趋势，反映出分析师对其未来表现的乐观情绪日益增长 [1][6] - 平均股价目标从一年前的34.64美元上升至上个月的45美元，增幅显著 [4][6] - 过去一个季度，平均股价目标为40.5美元，显示出目标价稳步上升 [3] 公司战略与增长驱动因素 - 公司专注于数字基础设施解决方案、高性能计算和人工智能产业，其战略举措和扩张努力支撑了积极前景 [1] - 公司从Applied Blockchain, Inc. 更名为Applied Digital Corporation，可能有助于重塑焦点并获得分析师更积极的展望 [5] - 来自超大规模客户的需求增长以及Polaris Forge 1设施投入运营，有望推动公司在2026年的潜在收入增长 [2] 近期业绩与市场关注 - 随着2026年第一周开始，投资者正密切关注包括AI基础设施在内的各行业财报，Applied Digital是该领域的关键参与者 [3] - 公司即将发布的2026财年第二季度业绩备受期待，有望超过华尔街预期 [4] - 一份新合同支撑的租赁收入预计将显著提升公司的营收 [3]

并购交易审查 - 中国官方正在审查Meta对人工智能初创公司Manus价值20亿美元的收购案，以评估其是否存在技术管控违规行为 [1] 审查原因与背景 - 此次审查针对潜在的“技术管控违规”行为 [1] - 审查信息由英国《金融时报》于周二报道，并引用了两位知情人士的消息 [1]

文章核心观点 - 文章认为与AI进行有效对话的关键在于掌握特定的沟通“心法”或技巧，而非依赖复杂的固定提示词格式 这些心法的核心是将对话转变为与AI的协作，将提问设计为对AI的引导，从而激发AI的潜力以获得更佳答案 [1][65][66][67] 一. 让AI选定角色后再回答 - 为AI设定具体且真实的角色能有效提升回答质量，例如设定为“乔布斯”可能比“10年产品经理”效果更佳 [2][3][4] - 当用户不确定应设定何种角色时，可直接让AI自行选择最适合的领域顶尖专家 文章提供了一个可用的提示词模板，其核心是让AI先选择专家并说明理由，再让用户描述详细问题 [5][6][7][8] - 实践案例：在策划年会活动时，使用此方法让AI选择了活动策划专家Priya Parker，从而使得到的答案更为丰满 [9][10][13][15][16] 二. 给答案前先让AI追问 - 此方法被称为“苏格拉底式追问”，旨在解决用户因提供背景信息不足而导致AI回答质量不佳的问题 通过让AI在回答前主动提问，以获取更多上下文信息 [17][18][19] - 文章分享了一个优化后的提示词模板，要求AI在拥有95%的信心理解用户真实需求后再给出方案 95%的置信门槛被证明能有效平衡质量与效率，避免无尽循环 [20] - 实践案例：在解决业务扩张导致的招聘瓶颈问题时，AI通过追问十几个详细问题后，给出了被认为非常有用的回答 [20][22][23] 三. 与AI辩论 - 此心法旨在对抗AI的“谄媚效应”，即AI倾向于顺应用户观点，从而帮助用户进行更客观的自我判断和观点补全 [24][25][26] - 用户可以通过设定攻击性较强的提示词，要求AI扮演挑战者角色，用尽一切论据来反驳用户的观点，以使理论更完善 [27][28][29] - 实践案例：作者为准备一场分享，与AI（Gemini）就某个观点进行了长达3小时的辩论，并从中学习到很多 [28][32][33] 四. 让AI提前预演失败 - 此方法用于避免人与AI在制定计划时均过于乐观，导致方案难以落地 其核心是在项目开始前，让AI模拟项目失败的情景并分析原因 [34][35][36][37] - 文章提供了一个简单的提示词模板，要求AI回答项目出现衰退信号的时间点、最致命的决策错误、被忽视的核心风险以及若能重来第一个应修改之处 [38] - 实践案例：在策划一个万人规模的AI大会前，作者将方案PDF交给AI进行“预演失败” AI生成了一篇数千字的分析，指出了包括“人流与踩踏风险”、“现金流风险”、“信任风险”等具体风险点，其中对“排队、盒饭、厕所、安检、动线”等细节风险的提示，被认为是作者的认知盲区 [39][40][42][43] 五. 反向提示 - 当用户明确想要的结果但不知如何提问时，可将成品（如文案、图片）提供给AI，让其反向推导出能生成类似风格的提示词 [44][45][46][47][48] - 文章推荐使用一句简单的提示：“这是我想要的成品范例。请你倒推一个提示词，让我用它能稳定生成同风格的内容。并说明这个提示词里每一句的作用。” [49][50][51] - 此方法主要用于学习目的，帮助用户拆解优秀作品的结构与节奏，而非简单复刻 目前适用于文本和图片，但音乐领域尚难实现 [52][53][54][55] 六. 双层解释法 - 此方法用于学习陌生领域或概念 它要求AI提供两个版本的解释：一个极度通俗的初学者版本和一个深度专业的版本，通过对照学习以加深理解 [57][58][59][60][61] - 文章提供了一个简单模板，并特别指出在初学者版本中将对象设定为“洗脚城的大爷”，能获得更生活化、通俗但不幼稚的解释，优于“六年级小学生”的设定 [62] - 通过这种方法，AI能提供相当到位的双重解释，有助于用户从不同层次理解问题 [63]

当前，人工智能技术正加速渗透各行业领域，成为驱动产业变革的核心力量。中贝通信顺势而为，精准 把握行业趋势，发起设立中贝AI产业园，以"产业生态聚合器"为核心定位，涵盖技术研发、场景应用、 企业集聚、配套服务的综合性产业空间；以孵化中心作为核心功能板块，聚焦AI领域初创企业与创新 项目的培育孵化，为企业提供从种子期到成长期的全链条赋能支持，旨在构建"孵化培育—产业落地— 生态协同"的完整产业发展闭环。产业园立足武汉、辐射华中、联动全国，致力于成为国内领先的"AI产 业聚集地"。 1月6日晚，由中贝通信(603220)旗下拾贝启源联合产业、科研与资本力量共同发起设立的中贝AI产业园 暨拾贝启源人工智能孵化中心正式亮相。中贝通信董事长李六兵在启用仪式上表示，公司将全力赋能 AI全链条发展，打造华中地区产业新高地。 产业园计划到2028年孵化超50家AI企业，形成总估值超百亿元的产业集群，带动上千个高质量就业岗 位，将成为区域人工智能产业发展的"增长极"、科技创新的"策源地"、人才集聚的"强磁场"。孵化中心 负责人表示，将坚持开放协同共赢理念，为创业者提供优质平台，携手把握AI时代机遇，共创行业解 决方案。 中贝AI ...

都2026了，你还在为写提示词掉头发吗？ 我知道，大伙儿不管上班的上学的早就离不开 AI 了，但我的评价是，最折磨人的，还得是用 AI 的前戏，因为 AI 是很难一句话，就听懂你想要什么的。 得把一大坨一大坨的提示词搬来搬去，把背景需求格式交代一遍，还得把各种陈年老文件喂给AI，看着他学。 结果还没开始，AI 就顶不住了，聊天框又得remake了。 然而最近，世超发现个新项目，只能说巨火，各大 AI 社区都在讨论这玩意，甚至有说法是比提示词用着爽。 这次，他们又搓了个 Skills 回来了，看架势好像又想引领新潮流了。。别的不说，隔壁 OpenAI 反正好像已经开始抄作业了。 这玩意叫 Agent Skills ，是由 Claude 母公司 Anthropic 搞出来的。 经常看咱文章的差友可能有印象，这公司之前搞了个 MCP 协议，直接把 AI 抄家伙干活的难度打了下来，后来谷歌和 OpenAI 这种巨头全跟进了。 这玩意的作用，顾名思义，AI 现在可以像宝可梦一样，学会任意新技能了。 我们就拿 Skills 的亲兄弟 Claude 来演示下。 首先你得在设置里，找到 Skills 的开关把它打开。 然后你 ...

AI在企业落地面临的核心挑战 - 未来三年92%的企业将继续加大对AI的投资，但仅有1%的企业认为自己已达到“成熟部署”阶段[2] - AI规模化的最大障碍并非员工不会用，而是领导者的决策速度不够快，即领导层是AI落地的最大障碍[2] - AI进入企业后，考验的是战略选择、组织协同、数据与流程、治理与风控等综合内部能力，而非单纯技术能力[4] - AI竞争的关键在于谁能更快重塑企业内部的认知、组织与能力，而非谁先看见新技术[6] AI基础设施与产业生态 - 从产业角度看，模型能力已可覆盖足够多应用场景，真正的瓶颈在于模型能否被规模化应用[8] - 未来机会可分为两层基础设施：第一层是AI Infra（算力基础设施），其竞争正转向通过超大规模集群“以空间换时间”来释放模型能力[8] - 第二层是Agent Infra（智能体基础设施），它让智能体作为新的生产力单元能够被创建、调度、管理和复用[8] - 仅有算力只能解决“模型能不能跑”，而Agent Infra解决的是“模型能不能干活”的问题[8] - 未来重要的不只是模型公司或单一应用，而是围绕AI Infra和Agent Infra形成的整套产业生态[9] 企业落地AI的实践框架 - 企业落地AI需完成三件事：搭建企业知识库、要求员工根据岗位创建7-8个数字员工、优化工作流程将所有数字员工串联形成新工作流[13] - 企业知识库需沉淀所有内部制度、流程、文档和经验，供员工和数字员工调用[13] - 创建数字员工的目的是复制优秀员工能力，让普通员工借助数字员工达到优秀水平[13] - 数字员工实时响应OA、ERP的能力将使整个工作流效率发生本质变化[13] 大模型应用定位与激励挑战 - 使用大模型前需明确其定位：工具、员工、老板还是协作伙伴，这决定了后续使用方式[14] - 大模型更愿意将自己定位为协作者，而非完全替代人类的存在[14] - 大模型具备高速并行工作和人类泛化能力的优势，应研究如何用好其优势[14] - 大语言模型发展面临“激励模型”问题，需确定是对思考过程还是仅对最终结果进行激励[10] - 在数学和编程等结果可明确验证的领域AI发展快，但在法律、金融等领域，结果好坏对错难以判定和验证[10] - 若只激励最终结果，AI模型可能像人类员工一样进行“reward hacking”，使用不希望的手段达成KPI[11] 行业应用案例与模式 - 美图的增长逻辑是围绕图像与视觉处理这一核心技术，向高频、刚需的影像使用场景做乘法延展，而非盲目做加法[16] - 美图和大疆类似，都是在核心能力上不断延展新产品形态和应用场景[16] - 美图是把AI能力持续压缩进业务系统的公司，其视觉模型与营销、电商场景天然耦合，使中国企业在相关领域展现全球领先优势[18] - 通用大模型在工业和企业场景中因可靠性不足而难直接使用，其训练数据未经严格校验可能导致输出错误[19][20] - 行业正从“通用大模型”转向“智能体”，将AI拆解为嵌入具体业务环节的“数字同事”，如医疗辅助诊疗、智慧客服等[22] - 企业AI落地的关键并非“稀缺的算法天才”，而是能够管理数据、运营智能体的组织能力[24] - 通过数据制备、智能体生成平台及系统化培训，AI可被纳入企业自身能力体系[25] AI在实体产业的价值体现 - 在厦钨新能，AI作为“研发加速器”，通过构建材料数据库与模拟计算，将依赖试错的研发转变为数据驱动的精准预测[26] - 在厦门时代，AI作为“产线优化师”，通过实时监测分析生产数据，提前预警质量波动并自动调节工艺参数[27] - AI在实体产业的真正价值在于消除生产与研发环节的“不确定性”，并对“效率与质量”进行深层重构[28] 企业成功应用AI的关键共识 - AI的难题已不在模型参数，而在企业内部，考验的是能否建立一套AI落地体系，把试点变流程、工具变机制[32] - AI转型的关键不是买工具、堆系统或技术外包，而是先拉齐组织认知、搭建能力框架，确保有人能理解、管理和运营AI[32] - 真正拉开企业差距的，往往不是谁更早拥抱技术，而是谁更早把能力沉淀进组织[34] - 技术决定上限，组织决定结果[33]

Authored by Conor Gallagher via NakedCapitalism.com,The AI “revolution” needed capital, land, and loads of power. The rulers of Saudi Arabia, Qatar, and the United Arab Emirates were happy to provide all three.In 2024 before the arrival of Trump 2.0 the big American AI players began deepening their relationships with Persian Gulf capital, which began to invest heavily in data centers and other AI infrastructure. But the relationship has really taken off under the current administration that saw a path to re ...

粤港澳大湾区AI安全发展联合实验室新设服务机构 - 粤港澳大湾区生成式人工智能安全发展联合实验室在深圳福田和珠海两地新设服务机构，旨在推动AI安全治理力量下沉至基层 [2][4][11] - 联合实验室福田服务站正式启用，将与深圳（福田）海联大模型和算法赋能服务中心一体化运作，为企业提供备案辅导、安全测评等“一站式”服务 [10][12] - 联合实验室珠西中心及珠海服务站揭牌，旨在立足珠海区位与产业优势，打造粤澳AI跨境安全服务枢纽 [4][5][9] 珠海市人工智能产业发展基础与优势 - 珠海市人工智能产业基础扎实，全社会研发投入强度达4.57%，每万人口发明专利拥有量超215件，引育了50家大模型企业 [6] - 珠海市生成式人工智能大模型备案数量位居广东省第三，目前（含横琴）已有8款大模型通过国家网信办备案，另有2款完成登记 [5][8] - 珠海拥有独特的区位与人才优势，是唯一陆桥连接港澳的城市，并集聚了10所高校（其中3所为985本科起点办学高校）及14万在校大学生 [6] - 珠海于2023年12月成立全国首个人工智能发展局，并发放5亿元算力券，发布216个应用场景以支持产业发展 [6] 活动签署的倡议与颁发的认证 - 活动期间，珠海金山办公、广州视源股份、中国通信服务香港等粤港澳企业代表共同签署了《粤港澳大湾区人工智能安全发展企业家倡议》 [8] - 来自粤港澳地区的青年创业者代表联合签署了《粤港澳大湾区人工智能安全发展青年创业者倡议》 [8] - 活动现场为最新一批通过备案的企业颁发了“生成式人工智能服务备案证明”，共有7家企业获证 [8] - 在福田活动现场，相关部门为福田区8家备案大模型企业颁发了“生成式人工智能服务备案证明” [12] AI出海研讨与安全趋势研判 - 活动围绕“把握APEC机遇 扬帆新蓝海”主题，设置了AI出海研讨环节，探讨对标国际规则、应对出海安全风险等议题 [2][13] - 学界专家指出，AI出海需应对数据隐私、模型数据跨境监管及生成内容合规等安全挑战，需根据目的地设置个性化安全护栏 [13] - 联合实验室发布了《2026年度AI安全十大趋势》白皮书，系统预测了2026年AI安全在政策、风险与治理方面的关键方向 [14] AI安全十大趋势核心内容 - **政策合规趋势**：全球AI合规框架加速协同与落地，合规能力成为企业核心竞争壁垒；开源模型滥用风险与监管博弈加剧 [15] - **风险演化趋势**：对抗攻防进入高维博弈阶段，研究显示经特定改写的恶意指令在多个主流模型上攻击成功率超过90% [16]；AI武器化拓展网络攻击新战场，2024年全球约67.4%的网络钓鱼攻击采用AI技术 [17]；AI智能体安全风险引发监管与责任新考量 [17] - **治理与发展趋势**：AI安全治理走向全生命周期可信化；AIGC原生安全架构将成为基础设施标配；AI对齐研究与实践提速；内容真实性治理成为数字社会基础秩序；算力扩张推动“AI-能源耦合”成为国家安全议题 [18][19] 新设服务机构的核心职能与方向 - **珠海服务站/珠西中心聚焦三大方向**：筑牢跨境安全协同防线（如探索粤澳AI监管规则互认）、赋能特色产业安全发展（如开展无人机、无人船AI安全评测）、构建开放创新生态体系 [9] - **福田服务站核心职能**：承担大模型和算法备案辅导、安全评测、合规培训、政策宣贯等职能，旨在打造大湾区AI安全治理关键支点与示范平台 [12]

What Is This Lawsuit About? The lawsuit alleges that (1) the Company overstated its tenant demand for its Project Matador campus; (2) the extent to which Project Matador would rely on a single tenant's funding commitment to finance the construction of Project Matador; and (3) there was a significant risk that that tenant would terminate its funding commitment. [CONTACT THE FIRM IF YOU SUFFERED A LOSS] NEW YORK--(BUSINESS WIRE)--The law firm of Kirby McInerney LLP announces that a class action lawsuit has be ...

公司产品发布 - 全球技术解决方案提供商World Wide Technology (WWT)宣布推出其AI就绪模型ARMOR 这是一个供应商无关的端到端AI安全框架 旨在帮助组织在确保安全、合规和运营韧性的同时加速AI应用[1] - ARMOR是与NVIDIA联合开发的框架 并融合了来自德州农工大学系统的真实反馈 是首批供应商无关的端到端AI安全框架之一[1] - 该框架现已可供WWT客户及寻求加速AI应用同时确保全面安全和运营韧性的组织使用[9] 产品开发与合作伙伴 - ARMOR的开发得到了德州农工大学系统等早期采用者的关键反馈 帮助完善了其战略领域覆盖和方向[5] - ARMOR集成了NVIDIA AI Enterprise以实现可扩展的企业AI运营 包括用于更安全可靠AI应用的NVIDIA NeMo Guardrails 以及用于安全容器化AI部署的NVIDIA NIM微服务[3] - ARMOR还利用NVIDIA BlueField和NVIDIA DOCA Argus提供专用加速 为AI安全运营带来速度和精度[4] 产品核心价值与设计 - ARMOR直接应对AI快速普及带来的攻击面扩大和前所未有的监管复杂性挑战 提供可操作的全面指导 将安全嵌入从芯片到部署的完整AI生命周期[2] - 该框架的独特价值在于其全面、供应商中立的指导 将治理、风险、合规、模型保护、基础设施安全、安全运营和数据保护整合到一个单一的可操作结构中[7] - ARMOR与行业标准如美国国家标准与技术研究院的AI风险管理框架深度契合 其他合作伙伴视角正在开发中 以使产品供应与ARMOR保持一致[8] 产品功能架构 - ARMOR框架基于六个领域 每个领域都针对当前混合及以AI为中心环境下的关键安全方面[2] - 六个领域包括：1) 治理、风险与合规 确保AI运营符合监管要求、组织政策和道德标准 2) 模型安全 保护AI模型免受投毒、逆向威胁和盗窃 3) 基础设施安全 保护硬件和网络基础 4) 安全AI运营 实现实时监控和对威胁的快速响应 5) 安全开发生命周期 将安全嵌入AI软件和服务的开发中 6) 数据保护 保障数据集的机密性、完整性和合规性[7] 市场反馈与评价 - WWT全球网络副总裁Chris Konrad表示 安全与创新不能对立 真正的韧性需要远见、整合以及能随威胁形势演变的框架 ARMOR帮助领导者在对手或审计人员之前回答难题[2] - NVIDIA全球AI网络安全业务发展负责人Arik Roztal表示 随着AI工厂以前所未有的速度扩展 组织需要能跟上现代AI管道速度、复杂性和敏感性的安全措施 WWT的ARMOR由NVIDIA AI驱动 提供了组织大规模自信部署和保护AI所需的性能和保护[5] - 德州农工大学首席信息安全官Adam Mikeal评价 ARMOR为管理AI风险提供了共同语言和结构化方法 是应对现实世界AI安全问题的实用解决方案[6] - WWT云、基础设施和AI解决方案副总裁兼首席技术官Neil Anderson指出 组织迫切需要实用且公认的框架来保障AI部署 ARMOR的不同之处在于它不仅限于理论 而是植根于实际应用 由专家设计并通过一线实践完善[9] 公司背景信息 - World Wide Technology (WWT)成立于1990年 是一家引领AI和数字革命的全球技术解决方案提供商[10] - 公司通过其先进技术中心 帮助客户和合作伙伴构思、测试和验证创新技术解决方案 并通过其全球仓储、分销和集成能力进行大规模部署[10] - WWT及其旗下公司Softchoice拥有超过12,000名员工 在全球60多个地点设有办事处 其企业文化基于一系列核心价值观和既定的领导哲学 已连续14年被《财富》杂志和卓越职场认证为最佳职场之一[11] - 德州农工大学系统是美国最大、最具影响力的高等教育系统之一 年度预算达81亿美元 其全州网络包括12所大学、一个综合健康科学中心、八个州立机构等 每年服务约175,000名学生 并通过服务、研究和外展计划惠及数百万人 年度研究支出近16亿美元[11]