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以下是职业发展相关的文章

2025-12-05
哈佛民调：59% 的美国年轻人认为 AI 会威胁自身就业前景哈佛大学青年民调发布的最新调查显示，美国年轻群体对人工智能（AI）的未来就业前景普遍持谨慎甚至悲观态度。在 18 至 29 岁的受访者中，高达 59% 的人认为 AI 会冲击他们的职业发展，其中更有 26% 的人认为威胁“严重”。尽管担忧就业，但约 35% 的年轻人表示经常使用 ChatGPT 等大语言模型，并且超过半数（52%）愿意信任 AI 辅助完成学业或工作。调查还揭示出，大多数年轻人预计 AI 将使未来工作变得更缺乏意义，仅少数人认为它会创造新的机会。
- 2025-12-05
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2025-11-28
如何在职业生涯中保持领先于人工智能发展面对人工智能的浪潮，职业发展成功的关键在于学会与AI协作而非恐惧。专业人士需要加速进化，理解AI是创造力的放大器而非替代品。文章强调，掌握适应性智能、将AI融入日常工作流、强化AI无法复制的软技能（如情商和叙事能力）至关重要。通过成为战略实验者和行业叙事的塑造者，可以确保在由AI重塑的就业市场中保持核心竞争力。
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2025-11-06
我如何为大型科技公司的数据科学面试做准备
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2025-11-04
人工智能时代，博士生培训亟需革新自ChatGPT发布以来，大学围绕人工智能的讨论主要集中在本科教学上，但更深层次的变革正在科研领域酝酿。博士教育的核心——原创思维和独立探究的学徒制正受到挑战。AI正在重新定义研究的本质、方法以及“原创性贡献”的定义，因此博士培训模式亟需彻底革新以适应这一新范式。
- 2025-11-04
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2025-10-31
2026年助你获得理想工作的7个机器学习项目
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2025-10-29
英格拉姆：如何无需增加工作时长就能完成更多任务
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2025-10-29
深入了解CampusAI：弥合日常工作者AI技能鸿沟的使命（TechCrunch Disrupt 2025 见证）随着企业对效率和竞争力的追求，员工使用AI工具的需求日益增加，但也暴露了显著的技能培训缺口。波兰初创公司CampusAI推出了一个专为非技术人员设计的教育平台，旨在通过其虚拟校园和头像式学习模型，帮助日常工作者掌握AI技能。CampusAI现已成为TechCrunch Disrupt 2025的Startup Battlefield Top 20决赛入围者。
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2025-10-25
学生用AI完成作业，大学教授课堂上气到“红温”：麦当劳、毕马威躺枪近日，英国一位经济学教授因学生使用AI（如ChatGPT）完成作业而在课堂上情绪激动，公开斥责并指出学生可能未来只能去麦当劳或毕马威工作。此次事件反映了学术界对人工智能工具滥用的担忧。教授严厉警告学生停止使用ChatGPT，强调学术诚信的重要性。国内高校也普遍对AI在学术写作中的应用持严格限制态度，此前已有留美博士因使用ChatGPT撰写论文被开除的案例，凸显了当前教育领域在应对人工智能变革时面临的挑战与规范需求。
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2025-10-21
英格拉姆：如何设定你真正能够达成的业务目标
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2025-10-21
新人男团CORTIS出道即破圈：Bighit“CORTIS效应”拆解及其K-Pop新范式探索在K-Pop影响力在内地市场相对减弱的背景下，Bighit推出的新人男团CORTIS，出道仅一个多月便在全球社交平台实现“破圈”，掀起“CORTIS效应”。本文深入剖析了他们如何凭借音乐创新、社交媒体病毒式传播以及打破常规的“无滤镜”营销策略，快速积累高人气，并探讨了这是否标志着K-Pop偶像培育与营销模式进入了新纪元。
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2025-10-21
加速人工智能在欧洲的普及 OpenAI与Allied for Startups联合发布《Hacktivate AI报告》，提出了20项加速人工智能在欧洲广泛应用、提升竞争力的具体建议。这份报告旨在配合欧盟即将推出的“应用AI战略”，通过技能培养、简化流程和跨部门合作，帮助欧洲企业和机构充分利用AI潜力，实现经济增长和繁荣。
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2025-10-21
面向2026年，如何为您的AI工程职业生涯做好准备？人工智能工程师的技能迭代速度极快，五年前的成功经验在未来可能不再适用。为确保职业生涯的可持续发展，工程师必须超越追逐最新工具的表象，深入掌握数学和系统层面的核心基础知识。关键在于通过元工程（meta-engineering）将自动化转化为杠杆，并培养跨学科的交流能力，以有效整合AI系统与业务需求。此外，积极参与开源生态系统，并理解AI基础设施的构建和运维，以及将伦理和合规性嵌入设计中的能力，是未来AI工程师保持竞争力的三大支柱。
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2025-10-21
面向2026年，如何为您的AI工程职业生涯做好前瞻性准备面向2026年，AI工程师必须采取积极策略来保持竞争力，因为快速的技术迭代和自动化正在颠覆传统技能要求。成功的关键在于深化数学和系统级基础，而不是盲目追逐最新框架。工程师需要将自动化转化为杠杆，通过<em>元工程</em>构建智能系统基础设施，而非被工具取代。此外，掌握跨学科的流畅沟通能力，理解业务、设计和合规性，以及积极参与开源生态系统，是构建生产级、合乎伦理的AI解决方案的必备要素。这确保了职业生涯能够适应行业变革的步伐。
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