开放注册 | 7月12日智能时代个体知识赋能讲座
人工智能正重塑工作模式，也在重新界定每个人的核心优势。过往，我们整理的是文档、学识和经历；当下，更关键的是驾驭自身的AI素养——如何实现知识内化、让AI领会、使智能助手协同作业，将个体的才能扩展为集体效能。7月12日，中山大学岭南学院推出《智能时代个体知识赋能》公开课，特邀院内导师讲解AI背景下个人知识管理的新策略，并同步展示学院AI智能体开发与应用技能进阶培训、数字领航项目及数字经济专业硕士（MDE）计划，携手您探寻AI浪潮中的学习与发展道路。时间：2026年07月12日 14:00-16:15地点：中
NVIDIA AI 特训：7 月 16 日解锁大模型知识注入与定制全流程
诚邀您参加 NVIDIA 深度学习培训中心（DLI）于 7 月 16 日推出的 AI 特训课《为大语言模型添加新知识》。本课程将深入讲解从数据清洗、模型评测到知识融入及微调优化的全过程，助您精通定制化大语言模型（LLM）的关键技术。课程由 NVIDIA 官方认证讲师全程中文直播授课并实时答疑，结合云端实验环境进行实操演练，通过课内考核即可颁发 NVIDIA 课程结业证书。若您正筹备参加 NVIDIA 生成式 AI 中级认证（NCP-GENL / NCP-AAI），本课程即为官方推荐的备考培训。深入探究知识
人工智能融合ANSYS Workbench结构优化设计与可靠性分析方法培训
点击蓝字关注我们课程背景Background人工智能技术的快速发展大力推动了AI结构计算领域的进步，正在促使结构分析技术发生根本性变革。ANSYS Workbench凭借其强大的多学科优化设计计算能力，为解决复杂工程问题的优化提供了高效的数值解决方案。为了帮助广大工程分析人员学习和掌握AI结构分析技术以及ANSYS Workbench的优化仿真分析功能，熟练运用优化和可靠性计算的高效稳定数值方法，宏新环宇（北京）信息技术研究院有限公司特举办《AI+ANSYS WB结构智能优化与可靠性设计方法及工程实训》专
AI学习笔记：开篇第一天
📍 今日知识点：什么是人工智能？ AI就是让机器像人一样思考。它不是魔法，是数学+数据+算法。 你每天刷抖音的推荐、淘宝首页、手机人脸识别——这些全是AI。它早就在你兜里了，只是你不知道。📊 学习进度：第 1 / 14 节 💡 我的理解： AI不是科幻片里的机器人，它是一个工具箱。会用的人提高效率，不会用的人被拉开差距。 🔗 下节预告：ChatGPT怎么用？3分钟上手！ #AI入门 #普通人学AI #AI学习日记
以课堂实践探索AI赋能教学新路径——复旦附中国际部系列工作坊实录
以课堂实践探索AI赋能教学新路径复旦附中国际部系列工作坊实录随着人工智能工具逐步融入日常教学场景，国际部众多教师已在课程准备、课堂教学及学生作品指导等方面积累了丰富经验。2025至2026学年第二学期，国际部依托AI系列工作坊平台，组织校内教师分享人工智能相关教学研究成果，推动不同学科与学段之间的经验交流。来自中学部的任轶昕老师、傅雯老师、柳少华老师、顾元浩老师，以及来自小学部的Jamie Mc Cahill老师，分别围绕人工智能辅助备课、批判性思维培养、艺术学科学习支持以及知识巩固策略等主题，呈现了三场
实习机会 | AI领域机器学习与神经网络分析实习生招募
无论是求职还是升学，拥有相关的实习经验都是企业和高校高度关注的重点。对于不少学子而言，对行业的认知和职业路径的规划尚不清晰，甚至存在空缺；而在校期间尽早进入职场，能够更快地帮助自己认清行业，锁定职业目标。我们将不断推送提供的实习项目，请保持关注。inGen Dynamics Inc.项目概况职位名称机器学习与神经网络分析师适宜学科计算机科学、人工智能等领域项目周期1至3个月企业简介自2015年创立，公司秉持“运用尖端科技提升人类福祉”的崇高宗旨，凭借对这一理念的坚定践行，在全球范围内赢得了显著地位，为世界
Anthropic发现AI隐藏思考机制
Claude还没开口，内心却早已乱了阵脚——这并非我凭空臆测，而是Anthropic近期公开的一项研究揭示的真相。该研究名为《语言模型中的全局工作空间》，Anthropic的研究员在Claude内部发现了一块自发形成的隐秘区域，名为J空间（J-space，源自雅可比矩阵Jacobian）。J空间颇为奇特，它几乎完全由词汇构成，但当某个词的模式亮起时，模型并未将其输出，仅是在脑海中进行构思。这是Claude的静默思考领域，无需落笔，便能先在脑海中过一遍概念。更重要的是，它并非人工刻意设计，而是训练过程中自然
AI从头药物设计的真实教训：首轮9个分子全部失败的深度复盘
01 文献概述 本次为大家深入解读一项2026年6月发布在《Journal of Medicinal Chemistry》的研究——“Applying Deep-Learning-Driven De Novo Design to Hit Identification: A Case Study on A2A Adenosine Receptor Antagonists”。 该研究由意大利多个学术机构与Evotec公司联合开展，他们采用阿斯利康研发的AI生成工具REINVENT，围绕A2A腺苷受体（A2A
Demis Hassabis警示：盲目堆砌数据是AGI的最大误区
近半年来，科技巨头们热衷展示的并非AI掌握了何种知识，而是它单次能“吞噬”多少信息。上下文窗口已从十几万token飙升至百万级，谷歌Gemini甚至宣称具备千万级别的吞吐能力。这一数字极具诱惑力，仿佛只要无限扩大脑容量，AGI便会自然诞生。然而，Google DeepMind负责人、2024年诺贝尔化学奖得主Demis Hassabis在一次深度访谈中，为这条路径泼了一盆冷水。他的观点直截了当：将海量信息塞入AI大脑，并不等同于提升其智能水平。业界正将“记忆更多”误读为“理解更深”，这或许是通往AGI途中
个人与企业AI应用的四大核心差异
个人使用的AI工具与企业级AI系统存在本质区别。个人可能熟练使用Python、调用大模型、编写小脚本，但这只是AI个人化使用的常态；个人脚本与企业生产系统遵循完全不同的逻辑，根源在于四大底层差异：1. 运行目标不同个人脚本：服务于单一用户、单次执行，出错可重启，数据丢失无大碍；核心是‘快速实现功能’。企业应用：面向多部门、多账号、7×24小时持续运行，停机即意味着停产或资金损失；核心是高可靠、可追溯、权限隔离、故障自愈。2. 数据责任不同个人代码：数据存储于本地文件，可随意删改，无合规要求。企业系统：订单
揭开大模型面纱：AI 真正的核心奥秘
既然此前有文称神经网络属于伪科学，为何如今的深度学习大模型显得如此聪慧，仿佛真能领会你的意图？这便触及了深度学习的本质究竟为何。先把结论置于此处：深度学习，实为对人类潜意识的研习。深度模型，并非如主流媒体所言，仅因神经网络层数众多而得名，它亦称深层模型，乃人类潜意识的表达机制。而人类明意识的表达机制，则是浅层模型。真正的 NLP，亦非自然语言编程（natural language programming），实乃意识语言编程（neuro-linguistic programming）。那为何现今的大模型能与
AI时代，淘汰你的不是智商，而是缺乏交付能力
前些日子我在闲鱼上架了账号诊断服务，售价29.9元。结果来了两位咨询者。第一个人想要我帮忙诊断流量下滑的原因，我分析后给了反馈，对方表示感谢，交易结束。第二个人则追问我是用什么工具，想让我教他怎么写提示词。我提醒他这是付费诊断服务，但他坚持只想学习，聊了半小时后没成交。老实说，以前我也是第二种人。最初接触AI时，我误以为只要学会工具就万事大吉。每天沉迷研究新模型、囤积提示词，看似进步飞快。三个月过去，公众号没写一篇，生意没谈成一单，没有任何实际产出。收藏了几百个提示词，却没带来一分钱收入。后来我改变了策略
AI赋能家庭教育的10个实用场景
最近两年，越来越多的家长开始接触AI工具。有人用它撰写文案，有人用它处理工作，也有人好奇："AI能否辅助孩子的学习？"答案是肯定的，但关键在于不要把AI当成孩子的老师，而是要把它定位为辅助工具。AI的核心价值，不在于替代孩子学习，也不在于替代家长陪伴，而在于帮助家长节省时间、帮助孩子找到更适合自己的学习路径。对于家里有小学阶段孩子的家长，建议优先从以下10个场景入手，将AI融入家庭教育。很多家长可能都有过这样的体验：一道题目讲了好几遍，孩子仍然一头雾水；讲到后来，家长自己先失去了耐心。其实
WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh 深度测评：一套可落地的中文 AI Agent 学习框架
不是现成的框架，也不是现成的工具，而是一份可以实际执行的操作指南。AI Agent 这个领域，在 2024 到 2026 年间演进神速——MCP、Skills、Computer Use、Browser Use、Sandbox 等概念层出不穷，每个月都会涌现新的术语。初学者最容易在三个地方受阻：知识体系零散、学习工具迭代过快、学习路线缺乏连贯性。GitHub 上近期有一个仓库被多次转发，名为 awesome-agentic-ai-zh，作者署名 WenyuChiou，采用 MIT 开源协议。我们先对仓库本身
学了众多AI工具，为何收入仍无起色
💡许多人学习AI时，第一步就误入歧途。 不是先思考“我要处理什么难题”，而是先打听“最近有哪些新工具涌现”。 结果工具积攒了一大堆，提示词存储了一箩筐，真要付诸实践时，依然迷茫不知从何下手。 📌我现在愈发坚信一个道理： 「AI并非致富引擎，它仅是增强器。」 你有业务，它强化业务。 你有流程，它强化流程。 你有决策，它强化决策。 但如果你思路混沌，仅让AI替你撰文、绘图、生成脚本，它强化的可能只是杂乱。 ✅更明智的学习方法是逆向而行： 先记录一个实际业务困境。 再将该困境分解为步骤。 最后才寻觅AI能介入哪