人工智能的瓶颈：身体的缺失
利维坦按：我们对于能够在棋局上打败人类顶尖高手的人工智能心怀恐惧，不少人会将其视为“人工智能将会终结人类”的一个预兆。然而在本文的观点中，作者似乎并不担心这一天会在可预见的未来出现——他认为人工智能还有很长的一段路要走，而阶段性的终极命题是如何向大脑学习。我们的大脑似乎没有限制。我们不只会驾驶汽车，还能建造摩天楼，管理公司，处理情感。我们可以轻松拿起东西，灵活操纵，每一个人都学会了几百项复杂技能，可以混合，快速完成。但是人工智能似乎还做不到，它们有着基础性的限制。也许正如谷歌DeepMind项目的联合创始
科研仪器装上AI大脑，智能双束电镜系统释放科研生产力
当科研设备开始具备“思考”能力，将引发怎样的变革？不仅意味着实验速度与成功率的飞跃，更重要的是，科研人员无需再时刻紧盯设备，从而腾出更多精力去攻克关键科学难题。位于海淀区成府路150号的北京科学智能研究院，携手北京大学与深势科技，共同研制出我国首套智能双束电镜系统，展示了人工智能赋能科研的无限可能。以该研究院为代表，北京正致力于通过系统性布局与前沿探索，力争成为全球科学智能领域的领跑者。赋予科研仪器“智慧”内核在北大综合科研楼，材料学院研究员赵晓续正在审视双束电镜的最新实验数据。两公里外的北京科学智能研究
会问问题，别要答案
我最近翻阅《金字塔原理》，书里专门有一节讲到在大脑中进行“图像绘制”。借助这种方式，思路会更容易被看清，同时也能让图像更方便地转化为文字。学习新知识时往往会经历编码与解码的环节。弄清楚自己熟悉的编解码路径，通常就能让掌握过程更高效。我也认为，围绕这一套“编解码模块”的训练与打磨，正是自我认知的重要组成。如果把AI用在错误的地方，就等于把这部分训练拱手让人，甚至完全交给AI来完成处理。更合适的用法是让AI成为助力：帮助我们持续培养与打磨自己的编解码能力。
AI脑解码技术揭示双语者大脑概念表征机制
近日，我国某高校研究团队在国际神经语言学权威期刊《Journal of Neurolinguistics》发表题为《Revisiting the conceptual representation of Chinese-English Bilinguals: Evidence from AI-based brain language decoding》的研究论文。该研究利用基于人工智能的脑解码技术，在非语言任务范式下成功揭示了汉英双语者的大脑概念表征机制，为“共享概念表征假说”提供了全新的模型证据。这背后
AI时代：别把智能助手仅当工具
你是否曾思考过一个问题——频繁更换AI工具，你真的能跟上它的步伐吗？因此，我想直言不讳地说一句：在AI时代，将AI仅仅视为工具来使用，是最不明智的做法。许多人误以为，将AI培养成自己的“第二大脑”，就是多与它交流、多让它撰写内容。事实并非如此。真正意义上的“第二大脑”，并非在于你教会了AI什么，而在于AI如何帮助你自身实现成长。本文将为你详细解析我这三个月来的核心方法论。按照以下逻辑展开：为何要进行训练 → 训练的益处（结合具体场景）→ 如何进行训练（结合具体场景）→ 最终你能收获什么。我必须坦诚地说：你
合邦电力引入AI卫士，为电力安全装上“智慧大脑”
点击上方蓝字，关注我们AI员工-安全卫士在电力行业，作业安全始终是行业的生命线。然而，传统的“人防”模式正遭遇审核效率低、流程不规范、人为疏漏多等现实挑战。如何彻底消除管理违规，实现作业安全的智能化、标准化管控？合邦电力技术团队携手供电公司，给出了一个清晰的答案：AI员工-安全卫士。传统管控之痛：人工审核的“不可能三角”审核靠人力，疏漏难避免：每月数百份作业计划，涉及勘察单、三措方案、工作票等多种资料，人工核对内容一致性、逻辑合规性……细节疏漏防不胜防。流程线下跑，效率成本双高：“纸质审批、来回跑签”是常
认知突围战：在大脑保卫战中夺回主导权
【认知主权之战：为何“思考”是你大脑最后的防线】引言:斯坦福神经科学家大卫·伊格曼指出，做梦是大脑“捍卫领地”的一种机制。当人蒙眼60分钟后，视觉皮层便被其他感官接管；睡眠期间，大脑每90分钟会主动激活视觉区域，以防止被侵占。大脑遵循“用进废退”法则：弹钢琴者的运动皮层更发达，而退休者认知能力的下降往往源于停止思考。AI对人的影响取决于使用方式：采取“良性摩擦”（让AI解释原理后自行消化）能强化神经回路；采取“恶性摩擦”（直接复制答案）则会导致认知的慢性流失。关键的区别在于是否保持主动思考，这将决定我们是
AI的两种形态：通用智能与具身智能大比拼
许多人对通用人工智能与具身人工智能的概念感到困惑，本文将尝试以通俗易懂的方式进行阐述，帮助大家理解这两者的区别。简单来说，通用人工智能可以被理解为“无所不能的大脑”，而具身人工智能则更像是“拥有身体的执行者”。接下来，我们将分别进行详细介绍。一、通用人工智能（AGI）通用人工智能指的是拥有与人类相当的“通用性智慧”的AI大脑。它不局限于某个特定任务，能够触类旁通、自主学习，并理解各类指令。此外，它还能像人类一样进行思考、推理，并解决前所未遇的新问题。举例说明- 当前的ChatGPT、语音助手、内容推荐系统
未来畅想：假如AI能互换大脑
今天骑车途中，我突发奇想：若未来AI技术臻于完美，能赋予我们“大脑互换”的能力，该多妙啊。举例而言，若能体验音乐家的思维，我就能直观领悟那些美妙旋律的诞生过程。我虽热爱音乐，却因缺乏天赋而遗憾止步。不过，我始终好奇音乐家是如何在大脑中构建旋律的，因此对这一功能充满期待。此功能的妙处远不止于此。你是否好奇画家眼中的光影如何流转？或是想感受物理学家推演宇宙法则、数学家推导公式的思维？通过切换大脑，我们或许能获得全新的感知体验。若真能实现，定会趣味无穷，我也觉得未来并非遥不可及。最后想问一句，若真有此功能，你最
AI时代的终身探索
AI时代的终身学习到底该怎么理解？我认为有两点需要特别想清楚。第一，人的终身学习和机器学习并不相同。差异主要体现在学习方式和心态上：一种更像是在课堂里被要求去研读经典文章，目的性与引导性很强，总是在既定框架中衡量对错与价值，容易把直觉的作用放在一边。这样的路径在某种程度上确实更接近机器学习。另一种可以称作“随手翻阅”的态度，它更多由直觉牵引，来自对某些主题真正的兴趣，因此愿意投入时间，并在持续接触中逐步形成自己的领悟。与此同时，AI依然更像“做题的人”，因为教育体系本身就带有强烈的求解取向，它擅长在既定目
警惕AI“认知外包”：大脑潜藏的危机
谈及人工智能，想必诸位早已耳熟能详。近些年来，ChatGPT、DeepSeek、豆包等先进大模型的推出与应用，已然让我们体验到了诸多益处……人工智能的起源可追溯至二十世纪中叶的理论探索，1956年的达特茅斯会议正式奠定了AI的雏形概念。初期以符号逻辑与推理为核心，经历了首轮发展高峰，后因技术瓶颈陷入两次低谷；二十世纪末至二十一世纪初，机器学习逐渐崭露头角，算力和数据积累日益丰厚，2012年深度学习的重大突破，极大地推动了图像、语音等感知能力的飞速进步，2016年AlphaGo的胜利标志着AI迈入了新的纪元
广东AI大会展示“产业大脑”：数据智能如何驱动强省升级
专题会场关键举措与信号科研创新发布未来五年AI赋能科研行动方案，推动科研模式实现跃迁。制造产业发布AIR产业投融资报告，14个案例现场牵线对接，集中落地工业质检、数字孪生等方向。商贸流通揭牌“AI与机器人出海服务中心（深圳）”，通过系统能力为企业国际化进程提供支撑。公共服务全国首个省级政务智能中枢“湾擎”亮相，同时推出百项公共服务AI需求清单。算电协同成立电算协同实验室，围绕“电-碳-算”一体化协同开展攻关，夯实算力基础设施。
别让AI替你长脑子
不少人翻到《Your Brain on ChatGPT》这篇文章时，第一反应就是一句话：完了，AI 会让人越来越不聪明。但这种解读有点太浅。论文真正想提醒我们的，并不是“少用 ChatGPT”，而是：当你把本该由自己完成的理解、梳理、判断与表达，一整套长期外交给 AI，认知层面的欠账就会不断累积。我觉得这里需要先分清两件事：第一，执行外包。 比如整理资料、改写句子、补充信息、把结构压缩得更紧凑。第二，思考外包。 比如让它先给观点、把判断交出去、确定框架，最后连“这是不是我真正想说的”也不再自我核对。前者的
“AI+Data”引领产业治理新思路：深国创中心携DIKI-Brain产业大脑亮相广东AI对接大会
“AI+Data”引领政府产业决策新模式深国创中心携DIKI-Brain广东省人工智能产业大脑亮相广东省AI应用对接大会2026年4月27日广东省人工智能应用对接大会在深圳顺利收官。作为华南地区AI产业供需撮合与生态共建的重要平台，大会聚焦人工智能与实体经济的深度耦合，汇集政、产、学、研、金等多方资源，共同探讨AI技术落地实践、产业治理机制与高质量发展路径。深圳国家高技术产业创新中心（以下简称“深国创中心”）携重磅成果——DIKI-Brain广东省人工智能产业大脑集中亮相，以“AI+Data”为技术路线，
400亿数据驱动“产业大脑”落地广东：AI治理提速下的隐忧
当聚光灯对准广东人工智能应用对接大会，DIKI-Brain产业大脑宣告正式落地，汇聚整合超过400亿级产业数据，推动全省产业实现“一屏研判、精准调度”。这被视作中国产业迈向AI化的重要落子，也意味着治理方式正从“凭经验”跨入“靠数据”的时代转折。但在为技术跃迁喝彩的同时，我们更需要停下来追问：这场数字化浪潮，究竟会把未来带向何处？作为中国经济体量最大的省份之一，广东拥有万亿级产业集群，却长期受困于数据割裂、决策响应迟缓等现实难题。过去政府出台政策常依赖经验判断、企业转型多靠试错摸索，庞大的产业要素难以实现