如何聪明地依赖AI

依赖自己与依赖他人的界限总是模糊不清。一方面，依靠自身能让我们拥有独立解决问题的能力，收获成长与自信；另一方面，他人的支持又能在关键时刻为我们提供帮助，让我们少走弯路。那么，究竟该如何拿捏这个平衡呢？当面对复杂的工作项目，独自承担可能会因精力和能力有限而力不从心，但过度依赖同事又怕失去展现自我的机会；在生活里，遇到棘手的情感问题，是自己慢慢消化，还是毫无保留地向朋友倾诉寻求建议？怎样判断什么时候该依靠自己的力量咬牙坚持，什么时候又该大方......

最近 DeepSeek 大火，AI 工具的使用也是职场人比较关注的，你觉得哪些工作环节必须保留「人工思考」？

在优质医疗资源稀缺的背景下，AI大模型的介入无疑正在改变传统的行业竞争格局和医患关系。 本月以来，多地公立和私立医院纷纷官宣接入DeepSeek并开启本地化部署，瑞金、中山、协和等头部大三甲医院接踵发布医疗垂直领域的大模型。而DeepSeek的开源路径，不仅打破了技术“黑箱”带来的应用钳制，也让“技术平权”的思路正植入医疗生态中。 但热潮之下也需要冷思考。医疗场景的严肃性、复杂性和低容错性，使得医院、医生、患者与AI的磨合之路，注定道阻......

苍蝇再小也是肉，聚沙成塔。

我们知道AI已经成为各个行业的新宠，其应用场景越来越广泛。在编程方面，AI也能够发挥重要的作用。那么，具体来说，AI如何辅助编程？是否能够提高编程效率和质量？大家有什么值得分享的经验和看法呢？

报道称，Meta正开始小规模部署测试其自主设计的AI训练芯片，该芯片专为处理AI工作负载而设计。此前，Meta也有部署定制AI芯片的经验，但那些芯片仅用于运行模型，而非训练模型。

AWS、甲骨文、Meta、马斯克、奥特曼，甚至特朗普自己，都在为了AI算力中心抢地、抢电、抢资源。