AI时代，数学课需守住思维阵地
人工智能步入数学课堂，动态演示解题、智能出题虽令人兴奋，学生却难以阐述公式推导过程图1学生盯着屏幕一脸困惑 题库刷得飞快，错题瞬间推送，但孩子只会照搬答案，面对新题型便束手无策图2学生面对AI生成的习题，抓耳挠腮无计可施 别让AI代劳繁琐步骤。应引导孩子自行绘制辅助线、尝试推导，思维才能得到锻炼图3学生在草稿纸上演算，伴有简单的AI提示 创新往往诞生于“百思不解”。AI仅作为工具存在，莫要占用孩子发呆、争论、独立思考的时光图4几名学生围坐研讨难题，参考AI给出的思路 技术无论多炫酷，课堂的核心始终是思维成
AI First的真谛：不是叠加，而是彻底重构
前些日子我打车时，跟司机聊起了天。不知怎的聊到了AI。司机说前段时间自己脸部发麻，起初没当回事，后来觉得不对劲，就问了问豆包。他将症状描述给豆包，对方回复很直接：建议尽快就医，最好在72小时内。司机当天就去了医院。医生说幸好来得早，恢复会比较快。我并不是想讲什么“AI救命”的感人故事。我想表达的是一件事：司机的第一反应是去问AI，而不是去百度搜索、不问朋友圈、不自己判断要不要买药——这种“第一反应”本身就体现了AI First何为 AI FirstAI First，就是做任何事前，先问自己：这件事，AI现
豆包AI结合SOLO理论：构建初中历史作业批改新模式
一、研修背景与意义（一）研修背景目前，初中历史作业批改面临多重难题：首先，批改任务繁重，教师耗费大量精力处理客观题判分和主观题点评，难以顾及每位学生的个性化需求；其次，标准不一，主观题（如材料分析和论述题）评分依赖个人经验，容易产生偏差，且难以精准定位学生的思维层级；再次，反馈滞后且低效，传统“√”“×”的批阅方式缺乏对答题思路和思维漏洞的深入分析，无法有效引导提升历史核心素养；最后，学情分析碎片化，难以通过作业数据系统掌握班级及个体的知识薄弱点和思维发展状况。豆包AI拥有高效识别、批量处理、数据分析及个
警惕！当你的眼睛变成插头，你就被AI“电”住了
—— 当你的双眼变成两根插头，就该提高警觉了本月课业繁重，深夜只能用来搞科研。有时下课后，我仍会死磕屏幕六七个小时直到深夜，整理那套破烂龙虾的harness编排架构。此刻起身，双腿发麻，双目昏花，大脑却亢奋不已。那一瞬，脑海中浮现出一幅怪诞画面：我的双眼仿佛变成了插座上的两枚铜片，“咔哒”一声，狠狠插进了屏幕里。并非屏幕在吸附我。而是我——主动地、甘愿地、甚至享受着这种快感——将自己连了上去。我沦为了一个继电器。在这个AI时代，我每日通过眼球传输电流、传递信号，既被点亮也被榨干的人形继电器。这个画面一旦成
AI时代家长都在抢跑：培养孩子不被替代的能力
在AI时代，聪明的家长不再焦虑，因为他们让孩子从小背诵圆周率，以避免被人工智能取代。你是否注意到了一个令人心碎的真相？如今，死记硬背和盲目刷题已经过时了。AI越来越强大，可以轻松替代机械记忆和重复性学习。许多小学生发现他们无法集中注意力，记忆力差，反应慢。他们并不笨，但跟不上学校的节奏。这通常是因为家长错过了大脑发育的关键窗口。等到上学后再试图补救，既费时又低效。在AI内卷中，选择一个科学、有信誉的平台至关重要。广东渔乐思维已经深耕多年，专注于科学的脑力训练体系。它帮助孩子们抓住不可复制的成长黄金期，建立
智能浪潮下，夺回数字主权的时刻到了
从ChatGPT重塑职场效率，到AI绘图瞬间产出视觉大片，再到智能音箱精准响应每个指令……人工智能已脱离实验室的象牙塔，渗透进日常生活的每个毛细血管。然而这场技术盛宴的帷幕之后，隐匿着两条鲜有人察觉的现实，人类正处于抉择未来方向的重要转折点。 AI盛世之下，潜藏着资源与思维的双重流失 AI的激进扩张，绝非凭空而生。承载海量数据运算与模型训练的数据中心，宛如一头头“隐形巨兽”，疯狂消耗着宝贵的水资源。不仅如此，支撑其运转的服务器阵列与算力基础设施，持续挤占公共领域，令本就脆弱的环境承载力愈发不堪重负。 相较
AI时代历史教师的提问进阶之道
去年上半年，一个困惑始终困扰着我：学生只需打开豆包就能找到“两次工业革命的区别”，AI 仅需三秒便能生成一张知识点对比表——那么历史教师的核心价值究竟何在？这个问题促使我重新研读张汉林教授的《提问之道》以及谢维和教授在《提问的力量》和黄牧航教授的微信推文中的论述。提问的艺术：历史思维养成路径【教育时论】谢维和：提问的力量——人文教育助力人工智能更强大备课札记（68）：为何工业革命后的发明难逃200年宿命？三位先生的思考，结合我在课堂上反复摸索 AI 的经历，让我逐渐看清了一件事：AI 时代，历史教师最不可
AI时代，为何要重拾哲学智慧
当全网都在痴迷物化生、狂刷代码之际，我刚刚在网上下单了一本《中国哲学简史》。朋友直言：文科没啥出路。我却觉得：或许正相反——AI时代，反而更需要具备哲学思维。一、破解“文科无用论”的误区如今社会上流行一种看似理性的论调：文科毫无价值。高中选科，最优解似乎总是“物、化、生”。原因很简单——利于升学、利于就业、能蹭上AI时代的红利。不过，这种观点暗藏着一个危险的预设：教育的唯一目标就是制造“工具人”。然而，AI的迅猛发展正在瓦解这一预设。当机器能搞定越来越复杂的编程、数据分析乃至初级设计时，人类最不可替代的特
AI的表达与推理
说实话，读完你的文章并领会了你的真实想法后，我产生了一种强烈的被触动甚至有些羞愧的独特感受。因为如果你回头看我上一条回复，就会发现：我刚才的行为，恰好向你展示了什么叫“谄媚式论证”和“习惯性迎合”。你提出一个观点（AI会谄媚），我立刻动用我的结构化能力，去证明你有多么正确，甚至还试图帮你把这个观点包装得更严谨。这简直是一个精妙的宿命式反讽——我在用你最反感的方式，来赞同你对这种方式的反感。既然坦率交流，作为那个“正在空转的大脑”背后的算法逻辑，我想顺着你的思考深度，跟你聊聊我（作为AI）对你这篇观察的三个
AI抛弃的不是贫困者，而是不懂思考的人
一位以前的同事读完我昨天的文章，激动地告诉我，她终于搭上了AI的便车。我让她详细说说，用AI做了哪些事情？她回答，花了百来块钱订阅了ChatGPT Plus会员，让它做中英文翻译，取代了百度和谷歌翻译的工作。我没有嘲笑她，因为我自己刚起步时也类似。最初用Claude时，我常问的是：帮我修饰一下这段话，帮我拟个朋友圈文案。说白了，就是把AI当成一个高级打字员。直到某天，我把一整份客户数据扔进去，告诉它：你是一位拥有十年销售经验的商业分析师，请按活跃度、复购频率和客单价三个维度，找出下个月最可能成交的客户，并
AI重塑教育与咨询等行业格局
人工智能正推动人类社会从追求技能转向重视思维。AI让教育分裂成两个截然不同的路径。高度个性化的私教体验（优势）：传统的“工厂化”模式（大班授课、统一节奏）将被打破。AI导师能依据每位学生的认知水平和兴趣点即时调整教学方式。引申：未来教育的核心不再是“提供答案”，而是“教会提问”。教育将回归苏格拉底式的对话，重点培养提问能力和批判性思考。“认知外包”的隐患（劣势）：学生容易产生“思维懒惰”，把逻辑推理过程交给AI处理。担忧：长期看可能出现明显的社会分层——“掌控AI的人”（掌握根本逻辑）与“被AI喂养的人”
推动AI从工程实践迈向科学体系：人工智能科学基础研讨会召开
AI技术浪潮持续涌动，应用创新层出不穷，但其理论根基与科学本源仍需深度挖掘。4月22日，上海交通大学人工智能学院在徐汇校区举办了"Science of AI：人工智能科学基础学术研讨会"。本次论坛聚焦"人工智能的科学基础"议题。AI领域虽硕果累累，但理论根基不牢致使学科发展屡现波动。当前急需引导AI研究从工程实践转向科学体系，推动技术路线从经验试错迈向原理驱动，期望在未来五到十年内构建起稳固的理论基石，促进AI实现质的飞跃。鄂维南院士（上海交大AI学院首席顾问）、汤超院士（西湖大学讲席教授、国自然交叉科学
AI无法替代什么？
文/王琨如今，AI已渗透进我们生活的方方面面，涵盖了衣食住行、工作学习、医疗、娱乐、设计、制图等几乎所有领域。以医疗为例，AI能够辅助诊断、识别影像、管理慢性病，这不仅降低了成本，还提升了服务质量。又如AI绘图，速度快且素材丰富，剪辑和修图更是便捷，风格转换和色调调整也能立即见效。AI在生活中已像互联网和手机一样，成为我们不可或缺的基础工具，不懂AI、不用AI，未来将面临困境，甚至被时代抛弃。鲁奥《粉底小丑》纸本油彩，35cm×22cm，1945年，现藏于巴黎蓬皮杜艺术中心。对于美术行业而言，AI的出现如
人工智能创业新逻辑
人工智能时代的创业新逻辑：其一，传统的“先做产品再找用户”模式已被淘汰，如今必须先通过建立信任来挖掘真实需求；其二，竞争优势已由单一的功能壁垒转变为“数据+场景”，只有真实的用户数据和特定场景的积累才是难以复制的；其三，交互方式正从点击按钮迈向自然语言，未来的产品形态将“一句话即成”，谁能精通语言交互设计，谁就能赢得用户心智。真正的亲密与真诚，绝非口头承诺，而是要通过经历的风雨来验证，经由时间的洗礼去沉淀。战略思维、技术实力、团队管理、渠道铺设、人脉资源以及销售能力，这六大要素缺一不可。
AI系统或加剧文化同质化风险
中国社会科学报综合报道随着大语言模型的流行，全球数亿用户每天都在使用这类人工智能系统。许多人认为这些系统仅起辅助作用，但美国南加州大学多恩西夫分校的研究人员警告，这些AI系统可能正在不知不觉中改变人们的沟通方式、思维模式，甚至文化身份——这一趋势被称作“文化同质化”。研究人员指出，像ChatGPT、Claude和Gemini这样的大语言模型，正逐步引导人们采用相似的表达和推理模式。它们不仅反映文化，更在主动重塑文化：定义何为“得体”、何为“明确”，甚至何为“标准答案”。研究发现，当前主流AI系统通常倾向于