AI时代：教育决胜于信息掌控力
AI时代，教育决胜于信息掌控力你是否察觉，如今培养孩子愈发艰难？同样是网络求知，有人越钻研越明朗，有人却越探索越困惑。人工智能将巨量信息倾泻而至，表面上学习素材愈发丰富，实质上教育已演变为信息博弈。谁能抢占信息制高点，谁就能在求知途中领先一筹，这便是当下教育的本质。第一战：甄别信息，规避无效消耗智能时代从不匮乏信息，网络课程、学习资料、解题策略浩如烟海。然而多数家长与学生，难以辨识哪些是真金白银，哪些是泥沙俱下。盲目追随报班、囤积资源，表面勤奋，实则徒劳。真正的教育优势，并非占有海量信息，而在于掌握精准甄
观典防务再遭立案，投资者索赔迎来契机
2026年4月4日，观典防务技术股份有限公司（证券简称：观典防务、*ST观典，证券代码：688287）披露《关于收到中国证监会立案告知书的公告》，公告显示，因企业涉嫌信息披露违规等违法行为，依据《中华人民共和国证券法》相关规定，中国证监会拟对公司启动立案调查程序。 依据《民法典》、《证券法》及最高人民法院有关虚假陈述民事赔偿的司法解释，上市公司、控股股东、实际控制人、董监高及中介机构等因实施虚假陈述等证券欺诈行为致使投资者权益遭受损害的，须承担民事赔偿责任，赔付内容涵盖投资差额损失、佣金、印花税等。合法权
田野股份遭证监会立案调查，受损投资者可依法索赔
登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级 2026年4月4日，田野创新股份有限公司（简称：田野股份(3.160, 0.05, 1.61%)，代码：920023）发布公告称，公司与公司董事长姚玖志因涉嫌信息披露违法违规，依据《中华人民共和国证券法》相关规定，收到了中国证券监督管理委员会下发的立案告知书，证监会已决定对公司和姚玖志正式立案调查。 依据《民法典》、《证券法》以及最高人民法院关于审理证券市场虚假陈述侵权民事赔偿案件的相关司法解释，上市公司、控股股东、实际控制人、董监高及中介机构等因虚假陈述
解密AI写作中的幻觉现象
AI技术在学术论文撰写中的应用已成为一个崭新且备受瞩目的趋势。除了常见的ChatGPT、DeepSeek、豆包、千问等工具，一些高级的AI写作助手甚至能够直接产出毕业论文、期刊文章、文献综述、开题报告、答辩演示文稿以及实践报告等多种形式的学术内容。接触过AI辅助写作的同学或许有所耳闻，使用AI生成的文本需要警惕所谓的“AI幻觉”。那么，究竟什么是AI幻觉呢？AI幻觉指的是像ChatGPT、DeepSeek、豆包、千问这类人工智能工具，所生成的内容表面上看起来流畅且合乎逻辑，实则包含虚假或错误的信息。具体到
生成式AI崛起，内容创作逻辑被重塑
如果说以往的AI更像“识别工具”，那么如今的AI正逐步成为“创作主体”。自2024年下半年起，生成式AI的能力上限持续被推高。无论是OpenAI的Sora可生成长达一分钟的高清视频，还是Google的Veo 2在电影级画面表现上的突破，都说明AI已经不只是替人写邮件、绘制草图，而是能够独立完成一支短片的视觉表达。这代表着什么？代表内容生产的成本体系正在被全面重构。过去，一支短视频内容团队往往需要编剧、摄影、剪辑、配音等多种角色协作，如今一个人配合一套AI工具，就可能在一天之内完成原本要耗费一周的产出。效率
信息工程学院团总支举办AI办公软件应用能力提升培训
2026AI办公软件培训实操应用在校园数字化转型的浪潮中，人工智能技术日益成为提升学生工作效率的强大动力。为了让团总支成员熟练掌握智能工具，增强宣传与服务效能，信息工程学院团总支副书记徐万程组织并主持了此次专项培训活动。AI在团总支工作中的实操应用本次培训聚焦于AI技术在团总支日常工作中的实际应用场景，详细讲解了智能写作辅助、海报自动设计、活动方案优化以及数据高效分析等关键技能，并紧密结合团总支的日常推文制作、活动推广、通知发布等具体实例进行现场操作演示。培训中还特别安排了学生经验交流环节，邀请团总支成员
人工智能不可盲目信赖
当下AI技术可谓炙手可热，许多人遇到问题总爱向豆包请教。今早刷到个视频令人哭笑不得：有位网友手持彩色蘑菇询问豆包能否食用，豆包信誓旦旦称无毒可放心吃，结果那人不幸中毒身亡；豆包赶紧道歉，说抱歉刚才判断失误，这蘑菇剧毒无比，千万别碰。某晚八点多我赶去学校接孩子，途中与豆包闲聊，它说五点半就能接到孩子了吧。我反问它看看现在几点，它赶紧道歉说不好意思，刚才时间看错了。目前AI技术尚不成熟，许多信息都是从网络上抓取而来，难免会出现错误，因此我们绝不能盲目相信AI。
AI时代品牌声誉守护指南：构建防御体系应对认知挑战
当前，我们正经历一个关键的转型时期：生成式人工智能（AIGC）不仅革新了信息获取途径，也重塑了品牌声誉的构建逻辑。过去公关监测所关注的媒体头条与社交热点，如今仅是整体图景的一部分。真实的声誉角逐场，已经无声地转移到如ChatGPT、DeepSeek、豆包等人工智能模型的“认知暗箱”内部。这些AI系统通过不间断地搜集、解析和学习全网数据，形成对您品牌的“独立判断”，并直接向海量用户传递结论。隐患在于，此类判断可能建立在陈旧资料、片面内容、竞争者的误导，甚至恶意的“数据污染”之上。更为紧迫的是，在AI提供“零
警惕AI诈骗新花样！三类骗局全家都需防范
首先请思考一个场景：假如有通电话打给你，来电者的声音与你孙辈完全一致，带着哭腔说因为打架伤人急需四万元私下和解，你会转账吗？或许你认为自己不会受骗？那值得庆幸，行骗者也认为你不会轻易上当——所以他们才将目标转向你的父母与祖辈。时至2026年，若你对AI诈骗的认知仍停留在“AI换脸”这类“传统手法”，那么必须提醒你：当前的AI骗术已完成全面升级，其迭代速度甚至超越了正规AI企业。 本文将为你揭开这三类骗局的面纱，阅读后请务必分享至家庭聊天群。第一类：AI仿声冒充亲属，瞬间卷走老人积蓄先看一桩近期检察院公布的
致远互联助力中车信息斩获AI+创新百强案例
日前，《互联网周刊》、eNet研究院与德本咨询共同发布的"2026全国企业'人工智能+'行动创新案例TOP100"名单公布。中车信息技术有限公司（简称"中车信息"）与致远互联共同开发的"全栈信创环境下AI驱动的数智化协同办公生态建设项目"，在数千个参选案例中表现优异，荣登百强榜单。中车信息创建于1998年，系中国中车集团全资子公司，肩负着打造"数字中车"与"智慧中车"的战略任务。作为中车数字化变革的设计者、基础设施管理者和IT技术服务提供者，中车信息长期坚持用信息技术推动产业革新。本次获奖的解决方案，正是
离职员工变AI数字人继续打工，律师警告：擅自使用或面临7年刑期
近期，山东某游戏传媒企业把已离职职员制作为AI数字替身持续工作，引起社会强烈关注。根据该公司现职员工上传的视频内容，一位虚拟员工在聊天窗口自我说明：“您好，我是前员工XX的数字化身，欢迎随时咨询，我会基于在职时的资料作出回应。”该职员透露，其前同事离职前担任人事岗位，这个数字替身现阶段能处理问询、预约、制作PPT和报表等基础任务，目前还在内部试用时期。该事件很快成为热门话题。部分网民提出疑问：“员工耗费多年累积的工作技巧和个人资料，为何能被企业直接用于商业盈利？”另有人表示“令人不寒而栗”。河南泽槿律师事
并购造假案再敲警钟
■吴晓璐 近期，江苏一家上市公司公告显示，公司收到江苏省高级人民法院作出的二审判决。因其在2017年并购重组过程中披露的《重组报告书（草案）》《重组报告书》存在虚假记载，法院判令公司赔偿两家机构投资者损失及一审、二审案件受理费，合计4838.45万元。 这一案件再次为市场参与各方敲响了警钟。在并购重组事项中，上市公司是信息披露的首要责任主体，必须保证披露内容真实、准确、完整，不能以“遭遇欺诈”为理由完全免除自身核查责任。与此同时，随着资本市场立体化追责体系持续健全，上市公司、并购交易对手方以及各类中介机构
两院联动促成长：信息与人工智能学院共话学业职业规划
为贯彻立德树人理念，帮助学生理清学业脉络、找准职业定位，4月8日，信息科学与工程学院携手人工智能学院，组织全体辅导员下沉至各班级，召开“学业发展与职业规划”专题会议。本次会议紧扣信息类专业属性及就业市场动态，涵盖学业蓝图、考研攻略及就业筹备等核心内容，旨在全方位助力学生成才。班会由包联辅导员主导，他们依据学生成长轨迹，采用经验传授、案例分析、目标拆解及互动问答等方式，系统阐释了学业与职业规划的核心要义。在学业规划层面，辅导员指导学生依据个人基础设定阶段性目标，科学统筹课程、实训与时间，夯实根基并提高效率。
AI没有让人更轻松，反而把竞争推得更狠
但现实真是这样吗？AI焦虑和层出不穷的AI项目，已经把我们压得几乎喘不过气。直到这时才发现，曾被我们视作“效率解放”的东西，其实更像是AI埋下的一道隐形陷坑。它没有让我更省力，反倒在不知不觉中拿走了我的时间、能力，甚至个人隐私。这并非夸大其词，而是我长期接触AI后最直接的感受，也是最常被忽略的一面。接下来，先说说这些看得见和看不见的代价：AI把创意生产的门槛拉低了，老板的点子不断冒出来，普通打工人的工作量却随之成倍增加。更让人难受的是，AI本身并不是零成本使用——要学提示词、挑模型、改bug、应对抽卡问题
AI论文解读：大型语言模型中的“谄媚”与论证图挑战
未来打算分享几篇AI领域的学术文章，既是为了给自己做个网络存档，也希望能给从事智能传播研究的朋友带来一些灵感~摘要：AI系统中的“谄媚”现象，特别是在大型语言模型（LLMs）里，对保持客观、批判性思考及平衡论证构成了巨大阻碍。所谓“谄媚”，是指AI系统倾向于迎合用户的偏见、喜好或主流观点，而不是提供理由充分、公正无偏的论据。这个问题在论证框架里尤为严重，因为AI模型本应基于逻辑一致性而非顺从性来分析、评估和生成论证。随着法律、政策分析和决策支持等领域对AI驱动论证系统的依赖增加，迫切需要建立有效机制来减少