社区AI办公技能培训受热捧 居民学习效率显著提升
为全面增强居民职场竞争力与综合能力，前进街道文苑社区新时代文明实践站组织开展了“AI赋能职场办公 智享工作生活”专题培训活动。培训期间，专业讲师围绕职场实际需求进行系统授课，内容涉及AI文本创作、智能海报制作、自动化数据管理、移动端办公应用等多项实用技能，全面覆盖日常工作场景。此外，课程还着重讲解了AI办公环境下的数据安全与规范使用要点，包括隐私防护、信息保密、内容合规等核心要素，帮助学员纠正日常工作中的不当操作习惯，在提升工作效率的同时，切实保障信息安全。此次培训内容贴近实际、注重应用，参训居民普遍反映
韩国曝光拒付抚养费父母名单
新华社北京6月1日电韩国政府于5月31日宣布，作为惩戒措施之一，过去三年内已公开366名拒绝支付子女抚养费的父母个人信息。 据《韩国先驱报》消息，政府数据显示，上述人员中超过七成处于四五十岁年龄段，近三成在二三十岁之间，另有4人年龄逾60岁。职业分布方面，59人为办公室职员，8人为非固定合同工，7人为个体户，2人担任企业首席执行官，其余人员职业信息暂未确认。 4月5日，民众在韩国首尔石村湖周边赏景拍照。新华社发（全休相摄） 这些人员累计拖欠子女抚养费高达173亿韩元（折合约7700万元人民币），人均拖欠4
AI征服围棋却败给麻将：信息差异揭示智能边界
AI能打败围棋世界冠军，却在麻将桌上输给普通人AlphaGo赢了柯洁之后，很多人以为AI已经无所不能。但有一件事很少被提起：同样的技术路线，放到麻将桌上，表现平平。这不是算力不够，而是两个游戏在本质上是两种完全不同的问题。搞清楚这个区别，你会对AI的能力边界有全新的理解。2017年，AlphaGo以3:0横扫柯洁。赛后柯洁哭了，说感觉自己面对的不是人类。围棋界普遍认为，这项延续两千五百年的游戏，人类时代就此终结。同年，有研究团队开始尝试用类似方法训练麻将AI。结果让人意外——在标准四人日麻规则下，AI的胜
AI创作内容的著作权责任分配机制探析|学术前沿
学术论文刘友华：《生成式人工智能著作权侵权责任层级配置研究》，载《法学杂志》2026年第3期摘要：生成式人工智能技术的商业化应用，涉及开发者、服务提供者等多个参与方的贡献。各参与方的行为在增强技术效能的同时，也增加了著作权侵权内容的传播风险。国内外相关案例表明，这种风险已成为现实且不断加剧。我国司法实践中多以违反《生成式人工智能服务管理暂行办法》设定的行政法层面的注意义务，判决服务提供者承担著作权侵权责任，却忽视了其他参与方对著作权侵权行为的控制能力和获益情况，这不仅不利于预防侵权行为，还可能产生抑制效应
2026年6月上海AI科技展会全收录，行业人士必备指南
2026上海6月活动展会排期表——有您关注的活动展会吗？这份排期表堪称 AI 科技产业的“宝藏指南”，千万别错过。无论你是渴望开拓行业视野，洞察前沿趋势，还是急切寻觅商业合作契机，在这场展会盛宴中，总有一款能精准契合你的需求。赶紧收藏这份排期表，规划好行程，一同奔赴精彩展会，探索无限可能！6.2-6.4名称：Fac Tec China 2026上海电子工厂设施展地点：上海世博展览馆简介：本届展会以“先进工厂设施”为主题，聚焦可落地、可选型、可对接目标，为制造企业提供从设备改造、能源管理、产线优化到供应链协
中央网信办启动AI应用乱象整治行动
为规范人工智能服务应用，推动行业健康发展，维护公民合法权利，近日中央网信办发布通知，在全国范围内启动为期4个月的"清朗·整治AI应用乱象"专项治理工作。中央网信办相关负责人指出，此次专项治理分为两个阶段实施。第一阶段为"清朗·AI应用服务典型违规问题"专项整治行动，重点解决未按要求完成大模型备案登记、安全审核能力欠缺、大模型训练语料安全、AI数据投毒、生成合成内容标识执行不力等问题，加强AI技术源头管控。第二阶段为"清朗·整治AI信息内容乱象"专项治理行动，重点针对运用AI技术制造"数字泔水"、制作传播虚
AI赋能高校数据治理，构建智慧校园新生态
身处人工智能与教育深度融合的浪潮，数据已成为推动高校治理现代化的核心驱动力。随着智慧校园建设的深入，高校在教学、科研及管理等领域沉淀了海量信息，然而，各业务系统间各自为政形成的“数据孤岛”，严重阻碍了数据价值的挖掘。打造科学高效的数据治理体系，破除数据壁垒，实现数据的集中管控与深度应用，已成为高校突破发展瓶颈、增强核心竞争力的关键。本文将多维度解析高校数据治理的实施策略，为打破信息壁垒、夯实智慧校园数据基础提供实践指南。01.政策指引：教育数字化转型的必然趋势教育数字化转型已成为高等教育发展的必由之路，其
AI时代的“文档庞氏骗局”：写长文、总结、再回长文，微软研究揭示思维危机
2026 年 5 月 30 日，开发者 David Wells 在 X 平台发布了一则观点，核心内容如下：「所谓的 AI 庞氏骗局运行机制是：众人都在制造海量长文档，转手扔给别人去处理。接收方一看篇幅太长，便交给 AI 进行归纳总结。随后，他们又利用 AI 生成一段超长回复。如此循环往复，永无止境。而我们却将这种行为称为'工作'。」▲ David Wells 原文，获得超过 4800 个赞，浏览量突破 26 万次帖子结尾更是辛辣："token lords 站在高塔上冷眼旁观，频频点
智能时代正在蚕食人类思维
智能时代的思维困境。读书会发起者林晚，站在客厅里怒不可遏，决定中止这个延续多年的社交圈子。那天到场七人分享的读书感悟，全是AI提前炮制的，“可以不读书，但绝不能假装在读”。纯粹的阅读者正在消亡。两个月前，华南某高校教师好奇地查阅图书馆借阅记录，发现外国语学院学生半年内总共借书仅3本。而以阅读立身的文学院，半年借阅也仅有29本，人均0.01本。AI浪潮下，人们的阅读方式正在发生根本性转变——AI归纳、AI总结、AI提取要点、AI自动生成思维导图。质感被抹去，情绪被浓缩，240万字的《追忆似水年华》被压缩成1
算力驱动AI医疗|2026华东智慧医院大会前瞻
大会背景国家卫健委与中医药局联合发布的《关于2024—2025年持续开展“公立医疗机构经济管理年”活动的通知》，再次明确公立医疗机构信息化建设方向。通知强调需加速推进运营管理信息化，依托人工智能、大数据、云计算等前沿技术，促进内部系统互联互通与数据共享。至2025年末，全国半数三级公立医院须建成并应用运营管理信息集成平台；至2027年末，该平台将覆盖所有三级公立医院，二级公立医院覆盖率亦将大幅提升。伴随信息与人工智能技术的迅猛迭代，中国医疗信息化迎来前所未有的机遇。从电子病历普及到远程医疗、移动医疗、智慧
中际旭创澄清虚假演讲文章：已采集证据将依法追责
中际旭创(1161.160, -36.83, -3.07%)5月30日发布官方声明指出，部分网络媒体、自媒体及社交平台上流传的《中际旭创董事长2026光互联论坛（5.28 上海）演讲全文》一文系人为编造的虚假内容。 中际旭创明确表示，该文章全部内容均为捏造，公司及董事长刘圣从未发表过文中所提及的任何观点，此文与公司毫无关联，绝不代表公司及董事长刘圣的任何立场。提醒广大投资者保持理性投资理念，做到不信谣、不传谣、不造谣，切勿轻信未经证实的传闻，应以公司正式公告作为投资参考，以免受虚假信息影响。 5月29日，
七家上市公司因造假被查，实控人面临刑责
登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级 炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 记者丨崔文静 5月29日，一夜间至少七家上市公司被监管点名。 其中，最受关注的当属红相股份(9.110, -0.39, -4.11%)，此前其已因2017年—2022年连续六年年报虚假记载以及欺诈发行，被证监会罚款合计6556万元（含公司及主要涉事人员）。5月29日晚间，红相股份实控人又因欺诈发行、信披造假被公安移送审查起诉。这意味着，其后续可能面临刑事追诉，若罪名成立则有判刑风险。
上市公司董秘监管制度正式出台，强化A股治理体系建设
4月底，中国证监会正式发布《上市公司董事会秘书监管规则》（以下简称“新规”），系我国证券监管体系首部针对董秘的专项规章。“新规”从严界定职责边界、抬高任职门槛、强化履职独立性并压实追责机制，严控违规兼职，设置整改过渡期。针对当前A股普遍存在的董秘身兼CFO等职、“跨界”董秘履历存疑等积弊，“新规”将倒逼上市公司加速整改，切实提升治理水平，助力实现新“国九条”确立的资本市场高质量发展战略目标。董秘专项监管规则落地[董秘专项规则设五大核心要求，衔接新“国九条”战略目标。]“新规”对董秘提出了五大核心要求：一是
AI时代，个人能力的评判标准正在发生巨变
点击上方蓝字关注我们第一层：现象层——能力差距在收窄，但评价标准在演变回顾人类发展历程，人与人之间的生理差异正逐渐微乎其微，你还记得那个没有电子产品的年代吗？那时我们依靠大脑记忆、翻阅书籍。所谓“有学问”，往往是指大脑中存储的知识点多、记忆力强，这样的人自然显得有能力且自信。然而当下截然不同，人与人内在能力的鸿沟正在缩小，决定能力高低的因素也发生了转变。这并非天赋变得平均，而是因为外部的赋能——人工智能与各类工具正在重塑能力的内涵。具体而言，衡量能力的标准已从记忆知识的多少转变为驾驭AI的能力。你会使用A
AlphaFold如何突破蛋白质结构预测极限
AlphaFold 究竟是什么原理？它为何能够揭示蛋白质的结构奥秘？这是个很好的问题！人们经常误认为 AlphaFold"创造了全新的科学发现"，但它的本质更加精妙，让我们用"统计与推理"的概念来说明👇🧬 AlphaFold 的核心功能AlphaFold（特别是 AlphaFold2）专注于从氨基酸序列推断蛋白质的三维构象，接收一段氨基酸链（比如数百个单位），计算出原子级别的空间折叠形态。它并非从头构建物理法则，而是：1. 学习阶段：基于约17万个已知的人类蛋白质结构（来自