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
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
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