AI不会淘汰人,但善用AI的人正在超越你
这不是一场普通的成功学演讲。他没有只谈英伟达今日的辉煌，也没有把 AI 包装成一个令人热血沸腾的风口。他真正分享的是：一个普通人，如何在充满变数的时代里，找到自己的位置。这场演讲中，我认为有几个关键点，特别值得普通人铭记。演讲开场时，黄仁勋没有先谈 AI，也没有先谈英伟达。他让毕业生们起身，向家人、老师、导师和朋友表达感谢，特别让他们转向母亲，祝她们母亲节快乐。他说，对毕业生而言，这只是人生的又一个阶段；但对母亲而言，这是一个梦想实现的时刻。这番话很触动人心。很多时候，我们谈论成长、奋斗、个人成就时，容易
AI教育课堂精彩瞬间，深大高研班助力成长
【人工智能基础及应用】课堂精彩实拍，每个时刻都见证着进步✨记录机房中专注练习的每个细节~教师走下讲台，一对一指导每位学员操作，耐心解惑答疑，这不仅是教学职责，更是对学员掌握AI技能的用心陪伴。学员们全神贯注的学习状态，正是对课堂最积极的回应与认可。深圳大学教育学部人工智能教育高级研修班招生简章学校概况深圳大学1983年经国家教育部批准设立，肩负着为特区培养人才和为国家高等教育改革探路的光荣使命。深圳大学秉承“自立、自律、自强”的校训，紧随特区，锐意改革、快速发展，在较短时间内形成了从学士、硕士到博士的完整
智能教育革新丨打造全新课堂模式
当生成式人工智能风靡全球，教育领域正迎来史无前例的变革浪潮。你是否期待——✅ 借助AI技术快速制作教案、课件与练习题？✅ 构建令学生耳目一新的AI整合课堂？✅ 掌握真正能够减轻负担、提升效率、推动创新的教学方法？为期三天的深度研习体验，专为教育从业者量身定制：🔹 实用工具操作：主流AIGC平台现场演示，涵盖从文字创作到多模态内容制作。🔹 课程规划：AI与各学科深度结合，构建跨年龄段、跨场景的优质教学案例。🔹 教学方法：个性化学习、智能化评估、互动新形式——让AI助力每堂课程。适用对象：幼儿园、小学、初中、
Momenta曹旭东：物理AI基石由世界模型与强化学习铸就
4月25日，Momenta在北京车展举办“Momenta R7，物理AI序章”分享会。四位合伙人同台，探讨技术、产品及商业化，宣布R7强化学习世界模型量产首发。这标志着智能驾驶从“感知”到“理解”的飞跃，物理AI从概念走向量产。 Momenta交付超70款车型，定点超200款，覆盖10余国。搭载系统车辆超80万台，最快40天交付10万。北京车展有20个品牌60余车型搭载，含奔驰、奥迪、宝马。 世界模型与强化学习，构成物理AI两大核心支柱 分享会上，Momenta合伙人、CEO曹旭东解析了物理AI的底层逻辑
AI 赋能：如何激发中小学教师的学习潜能？
人工智能技术正深刻重构教育的格局与界限，中小学教师的学习力已成为应对此变局的核心素养。学习力不单指获取新知新技的速率，更在于整合、转化并创新教学实践的持久动能。AI 能否化作教师学习力的加速器，以及如何在实际场景中有效落地，亟需深度剖析。一、人工智能重塑了教师学习力的本质在传统认知里，教师的学习力常被等同于参训频次、专著阅读量或反思日志的篇数。然而随着 AI 的介入，学习力的维度变得更为立体且动态。以往，一位偏远乡镇的数学教师获取优质资源的唯一渠道是等待区级教研分发。如今依托智能推荐系统，她每日都能收到契
智能科技赋能手术感染防控：AI技术临床应用新进展
Part.01术前预测感染风险及智能监测感染管理关键环节机器学习模型通过整合电子病历中的多维度数据，能够全面、精准地评估患者健康状况，显著提升对疾病风险、并发症及住院概率的预测能力，为临床决策提供更可靠的依据。自然语言处理技术能够从术前访视记录、既往病史等非结构化文本中，自动提取潜在风险信息，如吸烟史、慢性皮肤溃疡、免疫抑制剂使用等关键因子，这不仅提高了数据利用效率，也弥补了结构化数据的不足，为医疗决策提供更全面的支持。利用视频监控和图像智能监测手术室感染管理关键环节，可有效降低医院感染发生率和治疗成本，
人工智能应用专业概览
专业名称：人工智能技术应用专业代码：510209学费学制：三年制，每年5000元招生对象：面向全国及湖北省内高考考生全国人工智能产教融合共同体副理事长单位服务湖北现代产业集群发展的重点专业群襄阳市人工智能重点实验室建设立项单位与科大讯飞共建人工智能产业学院立足AI时代发展趋势，本专业专注人工智能工程实践、智能训练、应用开发与系统实施等关键领域，致力于培养具备坚定信念、扎实基础、创新意识和强实践能力的高素质技术人才。学生将系统学习人工智能数据处理、模型训练与优化、智能产品开发及系统部署运维等核心技能，深入了
妈妈亲测：AI 伴学机让辅导作业不再崩溃
每位辅导作业的宝妈，恐怕都经历过类似的抓狂瞬间：反复讲解的题目孩子依然茫然，坐姿歪斜、注意力涣散，催促声此起彼伏，家中气氛骤然紧绷，每日陪读宛如“打仗”。自从家中引入了 BoBo 星球 AI 伴学机，这般场景已烟消云散，今日便与各位家长分享我的真切使用感受。孩子放学归来，无需我再寸步不离地守候桌旁。碰到疑难知识点或棘手习题，直接向伴学机发问，AI 即时剖析思路、归纳考点，语音解说清晰透彻，孩子听得明白，也更乐意主动思考。它绝非单纯的学习器具，更像是专属的智能学习伙伴：✅ 作业辅导全涵盖：课内练习、字词听写
人工智能浪潮下，程序员的未来之路
AI时代，程序员何去何从？面对挑战选择进化，而非担忧被淘汰最近，AI编程助手的火热让不少程序员开始感到焦虑。Cursor 可以自动补全代码，Devin 能自主完成开发任务，GPT-4 能处理复杂技术问题……我们这些以编码为生的人，是否会被技术变革所淘汰？【担忧，其实可以理解】回顾过往，每次技术革新都带来职业的重新洗牌。工业革命时，纺织工人捣毁机器；信息时代，传统行业从业者被迫转型。如今，AI 正在冲击曾经的“安全区”——编程，这个需要高度逻辑与创造力的职业，正面临巨大挑战。一些数据揭示了趋势：• GitH
揭秘人工智能领域最热门的六大职业赛道
对于立志进入人工智能领域的求职者而言，精通核心应用场景能带来显著竞争优势。例如，优化机器学习算法不仅决定了模型的精准度，更关系到其在现实环境中的稳定性。统计表明，此类技术人才的需求量不断上涨，毕竟企业愈发依赖智能化且高效的自动决策机制。在自然语言处理领域，伴随聊天机器人与语音识别技术的广泛落地，拥有专业技能的从业者能在客服支持或内容创作等方面获得大量机会。作为 AI 生态基石的深度学习，要求从业人员拥有深厚的数学功底及编程实力，不然很难适应技术的急速迭代。计算机视觉的应用边界也在持续拓展，无论是安防监视还
AI标注工程师的岗位职责与职业前景
AI标注工程师的核心任务是为文本、语音、图片、视频等多元数据类型添加标注信息，使这些经过处理的数据能够被人工智能或机器学习算法有效识别与利用。以语音数据标注为例，工作人员需要审核机器自动转写的文字内容是否准确，若发现偏差，需反复聆听并纠正错误，或者标注上“方言口音明显”“背景噪声干扰”“多人交叉对话”等状态信息；在图像数据标注领域，则要在画面中定位并标记出目标物体，通过人工勾勒轮廓的方式完成标注工作，例如标注道路标线、对车内吸烟场景以烟头位置为基准进行框选标注等。在人工智能产业快速扩张的背景下，数据标注从
北大乔晓春：AI 冲击下，教育模式亟需重塑
人工智能已深度渗透至社会肌理，关于高等教育未来走向的讨论持续引发关注。在 2026 搜狐科技年度论坛上，北京大学退休教授乔晓春发表了题为《AI 时代，当知识不再稀缺，我们该如何学习》的演讲。他明确指出，AI 几乎能替代高校现有的教学内容与模式，当前大学教育的弊端并非由新技术引发，而是长期积存的问题，人工智能 merely 将其彻底放大。以知识灌输为核心的传统高等教育，其价值正逐渐减弱。若觉内容有益，敬请点赞与关注，并转赠好友。往期精选：教皇 4 万字通谕：驯服 AI，让理性捍卫人性主权封锁难挡！伊朗总统下
企业AI智能化转型：模型训练与定制系统开发实战指南
在人工智能技术飞速发展的今天，企业对智能化能力的需求已超越简单的API调用，转而追求与业务逻辑的深度融合。真正的竞争优势源于能够精准理解特定业务场景、并与现有流程无缝衔接的定制化智能系统。这种能力的核心在于AI模型训练与全栈定制化系统开发的深度结合。在AI模型训练的完整生命周期中，虽然算法先进性至关重要，但数据质量与工程化处理能力往往决定了模型的最终上限。定制化AI开发的起点并非选择算法，而是对业务数据进行深度挖掘与标准化构建。针对特定行业场景，原始数据通常呈现高度碎片化、噪声大、维度不统一等特点。定制化
詹卫东：范式演进下的语言学与AI融合之道
2026年第3期专题研究一人工智能与语言研究的革新作者简介詹卫东北京大学教授，主要研究方向为计算语言学、语言知识工程、中文信息处理。从范式嬗变看语言学与人工智能的融合路径詹卫东（北京大学中文系北京100871）提要从规范语言学、比较语言学、结构语言学到生成语言学，语言学跨越千年的范式变迁，终极目标是为人脑内部语言建模。语言学者虽已积累大量微观语言学成果，却难以由量变引起质变，距建构整体语言模型仍有巨大鸿沟。自1950年代至今，人工智能技术范式从符号主义、经验主义发展到联结主义，生成式大语言模型已经可以依靠
心血管领域AI革命来袭：精准诊疗时代的心脏病专家何去何从？
心血管内科专家的明天会是怎样？Future Cardiologist是什么样子？尽管AI在数据分析和模式识别上展现出超越人类的能力，但临床判断、伦理思辨和人文关怀仍是医生的独特优势。AI和ML已快速渗透至临床实践，在心血管领域尤为显著，这一趋势不可阻挡。那么，面对这一现实，我们需要如何理解和应对？本文旨在提供专业指导和发展建议。心脏病学专家的职责定位心血管医生的角色将从被动执行转向主动掌控，其核心职责将围绕以下几个关键领域展开：1、复杂病情的主导判断者AI在标准化、单一类型数据的处理上表现出色，但在面对多