AI场景画布实战指南
经过长时间讨论，依然无法说清AI究竟帮助谁解决哪些问题。 AI场景设计画布带来一种更为直观的解决方式。 它将一个场景分解为八个相互关联的模块，协助团队在一张图上实现业务分析、方案规划与可行性判断。 画布的起点在于场景名称与用户角色的设定。 场景名称需用一句话清晰描述业务，例如销售合同风险审核、费用报销单据核验等。 用户角色则需明确谁在使用、使用频率，以及该用户当前承担的具体职责。 接下来要填写核心痛点。 此处需描述具体困难，例如每份合同审核耗时30分钟、异常发票需人工逐张核对。 痛点越具体，后续越容易评估
病理AI模型鲁棒性存疑：最新研究揭示四大前沿趋势
本期摘要病理基础模型存在漏洞：德国团队研发了PathoROB鲁棒性测试工具，测试了20种主流模型，发现其鲁棒性指数仅为0.446至0.861，肿瘤诊断准确率在相同训练数据下可从92%暴跌至53%至87%，因此呼吁鲁棒性评估应作为临床准入的先决条件。乳腺癌化疗效果预测：华西医院等机构研发了基于Mamba架构的化疗疗效预测模型MCEN，利用1646例穿刺切片来预测新辅助化疗效果，在外部验证中AUROC达到0.761至0.809，结合临床信息后提升至0.773至0.840。肺癌AI诊断可信度框架：香港团队推出了
富达中小盘基本面ETF：主动管理下的差异化布局
本周聚焦Fidelity Fundamental Small-Mid Cap ETF（FFSM），这只主动管理型ETF凭借其独特的高确信度选股策略和出色的业绩表现，正成为中小盘投资领域值得关注的标的。 FFSM的投资目标是通过主动管理方式实现资本的长期增长。该基金通常将至少80%的资产投向市值与Russell 2500指数成分股相当的中小型公司。其核心投资流程颇具特色：首先依托Fidelity内部分析师的基本面研究和推荐，再运用量化投资组合构建流程，在控制风险和流动性约束的前提下，对高确信度个股进行集中配
AI数据治理核心内容解析
近期众多企业提及AI，首先想到的是部署大模型、搭建智能体、构建知识库。说实话，这个方向是正确的。但经过多年数据工作，目睹众多项目后，我愈发确认一点：AI项目最终能否落地，表面取决于模型，底层则依赖于数据治理。那么，问题来了。AI数据治理究竟要治理什么？并非简单清洗数据，也不是建几个数据表，更不是购买一个平台就了事。它真正治理的是五个方面。过去进行数据治理，通常是为了报表、指标、监管、经营分析。现在情况不同了。AI需要利用数据，不仅仅是“能查到”就行。它还要具备理解能力。例如，企业拥有一堆制度文档、项目材料
AI 幻觉困境：为何“核实”举步维艰
虽然我坚信 AI 能助力我们提升效能，达成那些曾因时空或资金局限而难以企及的目标。然而，我也预判将出现大量放任 AI 幻觉而不加核实的情形，这将削弱历史学研究的信度并损害 AI 的“声誉”譬如甲可能径直指令 AI 联网检索某主题史料，若 AI 未寻得相关信息便着手杜撰，或断言其不存在—而甲并未核验。又如乙或许让 AI 执行 OCR 文字转换，因原始影像过于模糊或字迹潦草，AI 识别欠佳，产出些看似通顺却与原文相去甚远的内容—而乙不予核对。丙则令 AI 联网查询事实类问题，笃信 AI 无所不知—实则网络并无
土耳其版AI素养量表：信效度验证
摘要伴随人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术极速融入大众生活，公众是否具备理解、运用、评估以及负责任地使用人工智能的能力，日益成为教育界关注的焦点。本研究旨在把Wang等人（2022）研发的人工智能素养量表（Artificial Intelligence Literacy Scale，AILS）移植至土耳其语环境，并检验其信度与效度。该量表主要用于测定非AI背景成年人的素养水平。研究共搜集了402名受试者的数据，并运用验证性因素分析（Confirmatory Factor
智能路由与AI融合：重塑客服工单处理流程
temax.io —— AI 商业应用架构师众多企业在实施 AI 技术时，常面临“机会显而易见，执行却困难重重”的挑战：系统繁多、团队忙碌，但客户仍抱怨响应迟缓、问题被反复转接。思科高管将此过程比作“无麻醉的手术”——这不仅是引入工具，更是对核心工作方式的变革。好消息是，一旦成功改造，回报立竿见影：工单减少转手、客户快速获得解答，团队可将精力聚焦于真正解决问题。本文将通过“智能路由+AI”思路，从概念到可执行步骤，构建一条可衡量效果的客服工单流程。智能路由的核心目标明确：确保工单从起点就“找到对的人”，尽
AI生成的课程靠谱吗？专家：别盲目信任
我们是否应该完全信赖AI制作的教学内容的科学与可信度呢？清晨浏览资讯时，发现6月29日2025 ASCD年度大会上的一份演讲记录，恰好回应了这一疑惑。主讲人来自马萨诸塞大学阿默斯特分校，是学习技术领域的教授Torrey Trust博士。她在一场时长一小时的讲座中探讨了《AI生成的课程计划：我们该信任ChatGPT、Copilot和Gemini吗？》这一议题。https://event.ascd.org/2025/program/search/detail_session.php?id=118259282T
JFM综述：AI重塑CFD的四大支柱与可信度基石
近年来，AI在计算流体力学（CFD）行业的迅猛发展，令众多工程师倍感压力：这到底是技术层面的颠覆性变革，还是仅仅是一场学术上的泡沫炒作？近期，流体力学顶级期刊《Journal of Fluid Mechanics》刊载了一篇深度综述《Routes towards an effective AI in CFD: an epistemological and technical perspective》。作者 Michaël Bauerheim 没有局限于罗列算法，而是站在“认识论”的高度提出了核心问题：数学
人工智能推理原理练习题及解析
01）不确定性推理的核心作用是（）。A. 处理完全确定的知识 B. 处理不确定或不完整的知识 C. 提高推理速度 D. 减少知识存储量答案：B解析：不确定性推理的核心作用是在知识不完全、不精确或不确定的情况下进行推理，得出合理的结论。现实世界中很多信息都不是完全确定的，需要用不确定性推理方法来处理。02）下列哪种情况需要使用不确定性推理（）。A. 所有人都会死，苏格拉底是人 B. 如果下雨则地湿，现在下雨了 C. 感冒可能导致发烧，病人感冒了 D. 1+1=2答案：C解析："感冒可能导致发烧
伊朗外长谴责袭击民用设施
当地时间4月2日晚，伊朗外长阿拉格齐针对卡拉季市贝伊克公路桥遇袭事件在社交媒体上发表声明，明确表示针对民用设施的袭击无法迫使伊朗人民屈服。 阿拉格齐强调，这种行为仅暴露了敌方的失败与道德沦丧，而伊朗人民将修复并强化每一座桥梁与建筑。然而，敌方在声誉、可信度及信任方面的损失将无法弥补。 当天，伊朗卡拉季市的贝伊克公路桥遭到袭击，导致桥梁主体结构受损，相关路段已被完全封闭。（总台记者 李健南 李曌）
AI引领科研创新：探索Ovid Discovery AI的智能潜力
讲座亮点人工智能正革新科研人员获取、评价和整合科学证据的方法。你准备好了吗？此次讲座将深入探讨AI如何重塑循证发现，各类机构在挑选可靠的科研AI工具时需注意的关键点，以及正确应用这些工具如何大幅提升洞察力。不论你是图书馆员、研究员、临床医生，还是在评估AI工具的决策者，本研讨会都会助你理解AI如何彻底变革循证发现，并展望未来的布局方向。👇🏻👇🏻👇🏻讲座信息您将获得为何AI正在改变循证发现，以及语义理解如何优化传统检索方法如何评估AI生成结果的可信性，包括
AI素养量表：评估与应用
推荐理由：尽管该量表发表于中等影响力期刊，但其在内容效度构建、结构界定及测量设计方面表现出较高的规范性。量表题项精简（12项），结构清晰（四维模型），能够有效降低测量负担并提升实证研究的可操作性。同时，该量表以通用型AI使用情境为基础，适用于不同人群与研究场域，具有较强的外部适用性。此外，该量表发表于生成式人工智能快速发展前期，在后续AI教育与人机交互研究中具有较高的参考价值与可复用性，因此已逐渐成为相关研究中具有代表性的基础测量工具。随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）
AI从“开口”到“出手”，责任边界在哪？
新华社北京3月30日电 3月30日，《新华每日电讯》刊发题为《AI从“开口”到“出手”，责任边界在哪？》的深度报道。 近来，一批主打“替用户执行任务”的AI智能体引发广泛关注。与擅长语言生成的大模型不同，这类智能体仿佛拥有一双“实干的手”，可代发邮件、制作表格、下单外卖、预订航班、完成支付等操作，吸引众多用户尝试体验。 在公众热捧背后，质疑声亦此起彼伏。正如大模型可能“说错话”，智能体同样会“办错事”——数据泄露风险加剧、权限滥用频发、权责划分不清……一系列潜藏隐患，令人忧心忡忡。 在今年于新加坡召开的第