李飞飞深度解析：空间智能引领AI新纪元
让机器从「看见」升华为「推理」，这是AI最难的那块拼图。斯坦福教授李飞飞发布了万字长文，系统阐述了「空间智能」概念框架。这是她对AI未来十年的判断，也是对整个行业的一次重要指引。01 什么是空间智能空间智能不是简单的计算机视觉，而是一种让机器理解物理世界因果关系的能力。示意图（配图与文章内容无关）李飞飞指出，当前的AI系统在特定任务上已经领先人类02 为什么现在提出大语言模型的成功让行业看到了「感知+推理」融合的可能性。示意图（配图与文章内容无关）这篇万字长文不是学术论文，而是一份行业路线图。李飞飞给出了
AI不懂事？胡编乱造竟成常态！
最近，各类AI助手已深入大众日常。当你提问时，它们能迅速提供结构严谨且语气确凿的回复。然而，偶尔也会夹杂着看似合理实则毫无依据的信息：比如虚构的论文引用、错乱的历史年代，或是导向不存在站点的公交线路。专家将此现象定义为“AI幻觉”，即“一本正经地胡说八道”的核心所在。在AI领域，“幻觉”是指语言模型产出的内容虽通顺合规，却与真实情况相悖，且缺乏外部佐证。这并非随意的口误，而是大语言模型在运作时存在的系统性偏差。2025年10月，一篇发表在arXiv预印本平台的综述指出，这种现象贯穿于模型从数据采集、架构构
AI 能否预判科学未来？一场严苛测试揭晓真相
试想一下，假设你身处 2023 年的科研界。若有人向你发问："到了 2025 年，是否会出现一种能同步观测蛋白质、DNA 及药物分子间互动的新手段？"甚至更细致地问："你认为这项突破具体会在哪个月份降临？"这看似科幻故事中的桥段，实则是当下顶尖人工智能（AI）正面临的严峻考题。随着 AI 在生物、化学、物理等学科中大展拳脚——从解析蛋白质构型到研发新型材料——一个核心问题随之而来：这些智能系统能否化身为科学界的"预言家"，提前洞察未来的重大发现？近期，来自牛津大学、斯坦福大学及艾伦人工智能研究所的研究团队
AI进化新阶段：从文字交互到感知万物
AI进化新阶段：从文字交互到感知万物许多人对AI的认知，还停留在一个固定场景：输入一段文字，输出相应回复；要求撰写文案，便能获得完整文章；提出疑问，就能得到类似导师般的解答。正因如此，不少人认为AI的核心能力就是"善于表达"。但实际上，今天真正值得我们重视的，并非AI的表达能力，而是它正从"仅能处理文字"转变为"能够识别图像、理解声音、解析视频"的工具。这正是今天要探讨的主题：语言模型与多模态AI。首先来认识"语言模型"这个术语听起来很专业，但你可以把它想象成一只"饱读诗书的鹦鹉"，只不过这不是普通的鹦鹉
AI快讯：GPT-5.6悄然现身；昆仑万维推出SkyClaw-v1.0；阿里Qwen3.7-Max编程实力全球第二
1、上下文 150 万 tokens！OpenAI未官宣新旗舰GPT-5.6意外曝光2、国产模型大突破！昆仑万维发布天工高性能 Agent 模型 SkyClaw-v1.03、阿里 Qwen3.7-Max 编程能力全球登顶第二！Code Arena 1541 分，仅次 Claude4、商汤 Seko AI 再进化：发布生产链路 Seko Space，加速漫短剧工业化布局5、Hyper3D Rodin Gen-2.5 发布：4 秒百万面、全球首款千万面级 3D 生成模型，细节直逼生产级资产6、AI“治安官”上
AI 进化史：从规则机器到全能大模型的跨越
导语：昨日我们探讨了一个核心议题：究竟何为大语言模型？在此快速复盘：大语言模型好比一位博览群书的“语言天才”，通过吞噬海量文本来精通语言逻辑，胜任写作、总结、翻译、编程及陪聊等任务。然而，许多人心中或许仍有疑问：其实早在上世纪 50 年代，科学界便已开启探索：1950 年，英国数学家艾伦·图灵提出了举世闻名的“图灵测试”。其核心逻辑是：让人类同时与机器和真人对话。若人类无法分辨孰真孰假，便可认定该机器具备某种智能。这是否让你联想到今日与 AI 助手的交互场景？只不过彼时的计算机体积庞大，算力也极为捉襟见肘
AI基础入门:通过深信服SF-FastGPT认识人工智能
AI技术正以惊人的速度重塑我们的职业与日常。从 ChatGPT 到各类智能助手，大语言模型已演变为现代生活的重要组成部分。然而，许多人在实际使用中常面临这样的困惑：为何他人的 AI 回复既准确又专业，而自己的 AI 却常常偏离主题？怎样让 AI 掌握企业专属知识，而非仅能提供泛泛之谈？AI 的未来走向如何？我们又该怎样做好应对准备？本文将深入解析 AI 应用开发的关键技术之一：提示词设计二、提示词设计：与 AI 高效对话的正确姿势提示词设计核心准则核心准则：详尽具体表述清晰：避免含糊不清、易生歧义的措辞。
AI赋能大学生涯讲座 | 第五期：数据解析篇
明理书院与信工院携手筹备AI×大学生涯系列讲座第五期：数据解析篇内容概要伴随智能技术的迅猛进步，人工智能正深远地重塑大学生的求知模式、生活形态及信息处理手段。在高校生活中，数据渗透于方方面面：涵盖课程修读、社团运作、日程规划，乃至消费账单、校园服务与个人成长路径，数据分析已成为洞察现象、挖掘问题并优化决策的关键利器。本次分享聚焦“AI×大学生涯之数据解析篇”，紧扣校园生活场景中的数据分析需求，阐述数据分析的基础背景与实际价值，并结合多维表格等低门槛管理工具，探讨如何借助结构化记录、分类梳理及可视化展示来提
AI技术助力药学创新——专题讲座在药学院开讲
5月20日上午，药学院邀请美国罗文大学化学与生物化学系吴春副教授，在A3-210教室开展主题为“如何利用人工智能/大语言模型提升科研、教育与日常生活”的专题讲座。吴春副教授拥有跨学科学术背景，研究领域涉及计算化学与分子进化等领域。讲座由药学系刘英华执行主任主持。讲座开场，吴春副教授以一个发人深省的问题引发思考——智能究竟是什么？他将智能定义为：把海量、零散的原始数据压缩提炼为简洁、可用信息的能力。在此基础上，他深入分析传统频率统计方法的局限性，指出面对高维度现实问题时，这种方法会陷入“维度诅咒”，导致计算
65 行配置让 AI 编程准确率飙升至 94%，18 万开发者力荐
背景与痛点当前主流的 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor 等）在实际应用中，常暴露出随意臆测、代码冗余、改动幅度过大以及缺乏自我验证等弊端。这些缺陷直接导致生成的代码质量参差不齐，实际可用性大打折扣。核心解决方案GitHub 仓库 multica-ai/andrej-karpathy-skills 内包含一份名为 CLAUDE.md 的文件，全长仅 65 行。该文件基于 Andrej Karpathy 对大语言模型编码常见误区的洞察，高度概括了 4 条核心行为准则。目前，该项目已收获
arXiv重拳整治AI造假：一年禁投，全员连坐
据《自然》杂志消息，预印本服务器 arXiv 近期发布新规：一旦发现投稿中包含由人工智能（AI）工具编造的参考文献，涉事作者将被禁止在该平台投稿，禁期为一年。若确凿证据显示作者使用了生成式 AI 却未对稿件进行严谨核查，同样适用此禁令。美国俄勒冈州立大学计算机科学家、arXiv 计算机科学部负责人 Thomas Dietterich 指出，一年处罚期结束后，除非该作者的研究成果已被“信誉卓著的同行评议期刊”正式录用，否则仍不得在 arXiv 上发布任何手稿。Thomas Dietterich 在其个人社交
AI 智能体全景架构：从基础到未来的掌握之道
Brij Pandey@LearnWithBrijAI 架构师 | LinkedIn 粉丝超 72 万 | 深度解析 AI 工程、智能体系统及企业架构 | 公开构建进程AI 智能体 │ ├── 01. 基础层 │ ├── 大语言模型 │ │ ├── GPT-4.1 │ │ ├── Claude │ │ ├── Gemini │ │ └── DeepSeek │ │ │ ├── 提示工程 │ │ ├── 系统提示词 │ │ ├── 少样本学习 │ │ ├── 思维链 │ │ └── 结构化输出 │ │ │
人工智能与智能体开发必备概念指南
一、机器学习基础 · 监督学习：利用已标注的数据集进行训练，建立输入到输出的对应关系。 · 无监督学习：基于未标记的数据，自动挖掘潜在的内部结构或规律。 · 强化学习：智能体通过与环境的交互试错，依据奖励和惩罚机制学习最优决策方案。 · 特征与标签：特征指输入的属性信息，标签则是需要预测的目标值。 二、核心算法与模型 · 神经网络：模仿人脑神经元结构的计算模型。 · 深度学习：运用多层神经网络结构的机器学习分支。 · Transformer：基于自注意力机制的模型架构，是现代大规模语言模型的基础。 · 大
Agentic AI架构解析：从理解到实践的全面指南
当你让ChatGPT去订一张北京飞往东京的机票时，它会回复你，建议你去携程平台进行查询。你和它聊了好半天，票还是得由你自己来买。 Agentic AI和普通的AI不一样。你把“下周三去东京，预算3000以内”这样的指令告诉它，它会自己去查航班、进行比价，并且完成下单操作。等它完成之后你再看，机票就已经订好了。这并不是模型变得更强了，而是它的架构彻底发生了变化一句话：可以自行开展相关工作的人工智能。传统的大型语言模型也就是LLM，其实就像是顾问一样，只会动口给出建议。而具备智能体特性的AI也就是Agenti
AI是否可能拥有意识？基于科学理论的理性审视
若意识确实源自"生命调控—内感受—情感评估—行为抉择"这一链条，那么当下主流的人工智能，特别是大规模语言模型，确实极难具备类似人类或动物的主观内在体验。但若进一步断言"AI永远无法发展出意识机制"，则需慎重。因为这里存在一个关键分歧：生命调控究竟是意识在生物进化史上的偶然起源，还是所有意识系统都必须具备的逻辑前提？这两者并不能等同视之。我们的基本结论是：对当前AI产生意识的忧虑，确实很大程度上源于科幻想象、拟人化投射和商业营销；但对更复杂AI是否可能涌现某种"非人类式意识"的探索，并非纯粹的庸人自扰。真正