AI能力发展现状 - 主流大模型在高考测评中表现优异，字节跳动Seed团队豆包大模型1.6版本测试成绩达到清华、北大录取水平[1] - AI在理科科目特别是数学上进步显著，得分普遍达到140分以上（满分150分）[6] - 多模态能力取得突破，能够处理带图表的题目，在生物、化学等科目表现提升明显[15][16] AI与人类能力对比 - 高考数学属于初等数学范畴，AI通过大量训练可取得高分，但高等数学研究需要定义问题的能力，目前仍是人类优势领域[6][7] - 人类数学家分为科班出身和"野路子"两种培养路径，前者依赖系统化训练，后者依靠天赋和直觉[8] - 顶尖数学研究需要沉浸式思考能力和自驱力，这是当前AI所不具备的特质[9] AI应用场景拓展 - 个人助手类应用快速发展，如实时翻译、信息查询、内容整理等功能已进入日常生活[10] - 内容创作领域AI应用广泛，包括网络小说创作、视频生成等，部分作品质量已让专业人士感到惊讶[11] - 工作效率工具如飞书知识问答和NotebookLM等产品显著提升信息处理能力[12] 多模态技术进展 - 多模态将成为AI公司基础能力，降低人机交互门槛[15] - 图像识别技术成熟度较高，已实现"拍照搜同款"等实用功能[16] - 视频理解仍面临挑战，包括注意力漂移和时空连续性等问题[21][22] AI对内容产业影响 - AI在结构化内容处理上优势明显，如会议纪要整理、提纲设计等[26] - 专业创作者将AI作为辅助工具，但保持内容内核的人为主导[27] - 完全由AI生成的内容在专业领域仍存在价值认可问题[26] AI与教育发展 - AI能力进步对传统应试教育体系形成挑战，需要重新思考教育目标[32] - 应试教育在高维度智力筛选上仍具价值，培养的系统性思维与AI能力正相关[32] - 基础教育阶段知识储备仍是必要基础，否则难以有效利用AI工具[34] AI与社会公平 - AI可能加剧数字鸿沟，主观能动性强的人群获益更大[39] - 基础服务领域AI促进公平，但高阶应用可能形成新的资源分配不平等[41] - 社会需要关注AI时代新型生产资料的分配问题[41] 行业应对策略 - 内容创作者应强化提问能力和问题定义能力，这是区别于AI的核心竞争力[43] - 企业负责人需要保持战略定力，AI无法替代决策中的信念和坚持[45] - 行业应推动AI承担常规工作，释放人类探索创新领域的潜力[46]