大模型驱动红色思政教育的创新探索与范式重塑
该项目秉持“AI驱动、红色铸魂、数智化人、价值内化”的核心思想，依托教育数字化与红色育人的双重国家战略，打造并优化了涵盖“机理解析—逻辑构建—路径实施—评价闭环”的AI大模型助力红色思政课育人体系：·机理解析：深入剖析AI大模型助推红色文化融入思政课的精准匹配、场景升级、智能评估三重价值机理，搭建完备的学理阐释框架；·逻辑构建：凝练技术驱动、内容重塑、场景创新、评价优化的四层融合逻辑，达成政治逻辑、育人逻辑与技术逻辑的一致；·路径实施：打造“红色+思政”垂直大模型、人机协作全员育人生态、智能向善教育评估系
AI智能体与OpenClaw：企业安全新挑战
伴随众多企业纷纷试水AI代理系统，同时员工对OpenClaw的需求持续升温，安全隐患正由“模型层”向“执行层”及“控制层”扩散。本次线上研讨会将深度剖析AI智能体与OpenClaw所引发的新兴安全威胁，涵盖越权操作、命令注入、失控运行等议题，研究如何借助监管与防护体系，在创新推进与风险管控间寻求平衡，打造可靠的AI自动化安全架构。AI代理系统安全威胁由“模型层”向“执行层”延伸构建AI智能体“自主决策权”与“数据获取权限”的风险分级框架，实现防护策略与风险级别的精确匹配安全驾驭OpenClaw的实践路径
数据科学与人工智能课程研讨会第二轮通知
统计学与机器学习是支撑当代人工智能与数据科学迅速发展的重要支架，也由此对人才培养提出了新的挑战。为进一步推进我国统计学与人工智能专业的本科教学改革及课程建设，并服务国家人才培养战略部署，北京大学统计科学中心联合中国现场统计研究会机器学习分会，拟于2026年5月30日举办“数据科学与人工智能课程体系研讨会”。本次会议将重点研讨如何将机器学习等人工智能基础内容融入统计学本科专业的核心课程，并计划围绕“人工智能的概率与统计学”作为本科基础课程开展系统交流与深入讨论，力求在课程体系建设与内容优化方面凝聚共识。我们
AI时代计算机学科发展研讨会圆满落幕
4月30日，计算机学院A309报告厅召开了2026年粒计算与智能信息处理学术会议暨"AI时代计算机学科发展"专题论坛。本次研讨会诚邀深圳大学王熙照教授、西南大学徐伟华教授、湖南师范大学代建华教授、西南石油大学闵帆教授、西安石油大学折延宏教授、山西大学魏巍教授及山西大学张超教授莅临指导。论坛由院长郭瑞强担任主持，我院青年骨干教师代表到场参与。与会专家聚焦人工智能时代计算机学科的创新路径与发展趋势，展开深度探讨并分享了精辟观点。关于"生成式AI对计算机专业课程体系带来的变革"议题，专家一致认为纯理论AI教学成
AI时代：高质量原创文字的硬通货
深度详解：AI时代，高质量原创文字为何成了顶级硬通货作者：韦海华 | 人民周期史观创建者2026 年 5 月 7 日一、时代大势：万物普遍走向贬值，唯有思想文字反向增值1. 实体资产持续走弱房产、商铺、货物、工厂等都在进入下行区间，产能过剩、需求转冷、租金走低、回款与变现变得更难。重资产占用大、折旧速度快，还深受政策与宏观经济影响，市场一旦波动，资产就跟着缩水。手里握着实体资产，也等于背着风险；越往后，增值空间越受挤压。2. 传统技术逐步被替代与淘汰不同行业里那些普通手艺、通用能力、基础专业技能，都会在A
2026年中小型物业AI管理体系审核要点解析
2026年，数字化与智能化转型已成为物业行业的必然选择。获得人工智能管理体系认证，对于中小物业企业而言，是打破同质化竞争、实现高效运营的关键资质。相较于大型物业企业大规模的AI布局，中小物业的人工智能管理体系审核更加注重轻量化、实用性的落地，避免流于形式。深刻理解以下核心审核要点，有助于规避误区，顺利通过审核，真正让AI技术为物业服务增值。体系的合规搭建是审核的基础门槛，关键在于其适用性而非模板化。审核团队首先会考察企业是否根据自身规模和服务场景，构建了专属的人工智能管理架构，明确AI管理负责人、岗位职责
AI生成内容也要守版权？用“人工智能法律”引入《法律体系》课堂微辩论
“自营系列”由课件研究所官方团队精心打造的精品原创教学课件；“自营系列”“板栗课件”“名师系列”分别对应课件研究所平台内的不同产品类型，需按各自要求独立付费，彼此不互通。· 01 ·课件介绍及预览⭕课件名称 |9.1 日益完善的法律体系⭕课件作者 |课件研究所道德与法治七年级备课组⭕课件所属 |“自营系列”部编版道德与法治七年级下册⭕课程资料|课件+教案⭕课件页数 |36P⭕课件预览 |如下👆点一下播放按钮即可观看视频哦👆课件中没有“课件研究所”水印👆课件中没有“课件研究所”水印👆课件中没有“课件研究所”
人工智能治理体系深度解析
近日，笔者受邀参加了一场关于“AI人工智能治理体系”的专题分享会（顺便赚点外快，心情不错）。现将此次分享的精华内容整理如下：如今，AI已走出实验室，渗透至各行各业及社会生活的方方面面，大模型等前沿技术正在重塑生产力格局。不过，技术带来的“双刃剑”效应也愈发显著：算法歧视、数据泄露、安全隐患及伦理困境等风险相伴而生。标准引领，构建“通用语言”：这是治理工作的“基石”。在法律法规滞后于技术演进的背景下，ISO、IEEE等国际机构率先行动，制定统一的术语定义、评估架构及伦理规范（例如ISO/IEC 42001和
中小银行AI转型怎么破局？实战方法论来了
相较于大型银行，中小银行在推进AI转型时常常会遭遇多重掣肘：可用资源偏紧、体系建设相对薄弱、面临更高的安全要求，同时在价值落地方面也存在难以量化的焦虑。要想真正找到可行的差异化路线，关键在于把问题拆开、把路径做实。4月26日，由新金融联盟主办、由中国金融四十人论坛提供学术支持的“中小银行推进人工智能应用的挑战与应对”内部研讨会召开。围绕中小银行的核心困扰，现场给出了更清晰的应对方向。会议邀请中国人民银行相关部门负责人进行主题交流。中国银行业协会秘书长徐洁勤出席；华夏银行首席信息官龚伟华、浙江农村商业联合银
信托理财拖累经营 多家上市公司计提坏账
随着上市公司年报陆续披露，近日多家企业涉及信托理财“踩雷”的情况也逐渐显现。包括大地测绘、天娱数科、二六三在内的多家上市公司先后发布公告，针对其持有的中融信托、雪松信托、民生信托相关产品采取全额计提坏账准备的处理，具体金额从数百万元到数亿元不等。对此，业内人士指出，资管新规全面落地后，过去被延后暴露的信托行业风险仍将持续显现。经营主体需要协同搭建信息共享机制，推动行业由“刚兑依赖”转向“风险定价”，从而实现信托生态更健康、更透明。 大地测绘全额计提坏账准备 近日，新三板挂牌企业西安大地测绘股份有限公司（简
万亿级具身智能产业面临安全大考
在刚刚过去的“五一”小长假里，各类机器人和机器狗等具身智能装置在众多景区与商业中心频繁现身，彰显了该行业迅猛发展的活力。不过，在繁华景象的掩映下，安全风险也在暗中滋生。近期于四川成都召开的第八届C3安全大会上，一则关于商用机器狗遭网络远程劫持的演示，给这一新兴领域拉响了安全警报。 悄无声息地启动高清镜头进行数据采集与回传；毫无预兆地对假人目标实施冲击，轻易撞翻儿童及成人模型；突然倒地痉挛、陷入死机无法重启……这些触目惊心的演示画面，直接揭示了具身智能设备一旦失控所潜藏的巨大隐患。 据艾瑞咨询的相关研究报告
AI智能体安全：威胁分级、防御框架与落地实践
本文聚焦面向AI智能体的全生命周期安全研究与体系构建，系统梳理其在技术迭代与规模化部署过程中可能遭遇的安全威胁与风险点，并给出从制度、流程到技术的多层综合防护思路。安全体系框架采用五层纵深安全体系：在对现有AI系统风险进行分析的基础上，提出覆盖基础设施安全、数据与模型安全、智能体行为安全、人机交互与社会安全、治理与合规安全的五层纵深框架。其中，基础设施安全层聚焦硬件、网络与云平台等底层依赖带来的安全隐患；数据与模型安全层围绕训练数据隐私、模型鲁棒性以及知识产权保护展开；智能体行为安全层侧重目标对齐、工具滥
医疗IP新战略：构建全生命周期健康管理体系
伴随"医疗+IP"的深度融合趋势，医疗专业个人正从单一诊疗技能，转变为围绕"全周期健康管理"构建综合能力体系。这种变革的核心在于，将医疗服务从"单次诊疗"拓展至"患者完整生命周期照护"，实现从单次交易收益向持续稳定收益的转变。全周期健康管理的成功实施，取决于五大关键要素：精准选择病种、设计产品矩阵、建立标准化流程、合理配置团队职能以及构建长效运营机制。此外，通过人工智能技术的应用，能大幅提高服务效率与标准化程度，促进模式的规模化复制。当这一体系成熟后，医疗专业IP将不再仅代表个人技术水平，而是转化为一个可
AI算力浪潮下的美国电网：为何成为增长的“拦路虎”？
近几年来，围绕人工智能的探讨主要集中在模型、芯片、算法、数据及应用等方面。哪个大模型参数更多？哪个推理成本更低？哪个GPU储备更足？哪个智能体产品更贴近实际业务？哪个能率先构建AI原生应用生态？这些疑问固然重要，但它们并非AI竞赛的全部。随着AI竞赛从模型层面转向基础设施层面，一个更基础、更现实且难以迅速解决的问题逐渐显现：人工智能真正消耗的是电力而非算力；真正考验的是电网的承载能力而非芯片供应链；真正限制AI扩张速度的是国家电力基础设施的组织协调能力而非模型训练效率。美国当前正面临此困境。以往，美国科技
AI产品经理与传统PM的本质区别
上一篇文章探讨了传统软件与AI应用在技术层面的不同之处。本文将聚焦于大家日常工作中更为熟悉的环节——如何撰写需求文档、如何评估产品质量以及如何进行产品迭代。对于传统产品经理而言，这些任务或许轻车熟路。然而，在AI应用领域，AI产品经理在处理这三项核心工作时，其方法已发生了根本性的转变。本文旨在通过对比这三种核心工作的差异，帮助您清晰认识到：若要转向AI产品经理岗位，您需要弥补哪些方面的知识和技能。首先，请您思考一个问题：您当前编写的产品需求文档（PRD）主要关注的是什么内容？大多数传统PRD的重心在于描述