重磅！《人工智能生成合成内容标识办法》9月起正式施行
为推动人工智能产业健康有序发展，规范AI生成内容标识管理，维护公民、法人及其他组织合法权益，保障社会公共利益，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局联合发布《人工智能生成合成内容标识办法》。具体内容如下：人工智能生成合成内容标识办法第一条为促进人工智能产业健康发展，规范生成合成内容标识工作，维护公民、法人和其他组织的合法权益，保障社会公共利益，依据《中华人民共和国网络安全法》、《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》
国家队入局医疗AI，清华女学霸十年深耕交出亮眼答卷
从清华大学毕业的女性创业者，到医学影像人工智能领域的领军人物，汇医慧影联合创始人兼总经理郭娜，带领团队成功完成了五轮融资并顺利挂牌新三板，同时深度参与了国家医保影像AI政策的制定。她究竟是如何推动人工智能技术在医疗场景中真正落地的？让我们一同走近这位科技与产业深度融合的践行者。以「慧眼识图，影领未来」为主题的全国医保影像AI识图大赛，计划于今年8月至10月期间在广西拉开帷幕。作为国内首个国家级「AI+影像识别」专业赛事，本次大赛重点关注人工智能技术在医学影像辅助诊断领域的深度应用，并特别强调在真实医疗场景
词元：重塑智能经济的数据新标尺
1.点击标题下方的蓝字【伏羲云】2.点击页面右上角“…”3.点击“设为星标”6月3日，中国工程院院士、阿里云创始人及之江实验室主任王坚在《学习时报》发表文章指出，词元促使数据价值实现升华，标志着数据要素市场的形成。词元的消费规模、流通总量及使用效率，构成了评估人工智能产业成熟度最为直观且精准的指标。以“小龙虾”（OpenClaw）为典型代表的智能体，推动人工智能应用从碎片化向整体化演进，同时也实现了词元应用逻辑的关键性突破。我国词元调用量在两年内实现了超过千倍的爆发式激增，这集中体现了我国人工智能应用迎来
AI 检测结论迥异，为何大众仍笃信 AI 率？
前阵子，我与一位专注科技深报的自由作家交谈，他提及近期遭遇的一桩烦心事。他耗费许久精心打磨的一篇行业稿件，经客户指定的某款 AI 检测软件评测后，显示 AI 生成概率过高，导致稿费暂时搁置。他心中颇感不服，便自行寻找多款市面工具进行复测。然而结果令他大跌眼镜。各款工具给出的结论大相径庭，有的认定人类创作几率极高，有的却判定 AI 生成的可能性不小。竟无两项结果是大致相同的。他感慨道："此刻我才明白，原来各式 AI 检测工具的评判标准竟有如此巨大的落差。"听闻这段遭遇，我决定开展一次小规模的对比测试，探究不
刘烈宏智博会发声：AI决胜关键不在模型而在数据质量
近期，国家数据局局长刘烈宏在2026世界智能产业博览会上揭示了一个关键趋势：未来人工智能的角逐焦点，正由“比拼模型”逐渐转向“较量数据”。尽管大众目光多聚焦于大模型、智能体及机器人，但此次发言释放的更深信号是——国家已将“高质量数据集构建”提升至战略高度。今日，让我们用通俗语言解析这一动向。为何当下格外重视高质量数据集？回顾过去两年，舆论焦点多集中于大模型。从ChatGPT到各类行业专属模型，众多企业陷入参数、算力及模型能力的内卷。然而随着产业演进，业界愈发认清一个现实：即便模型再强大，若缺乏优质数据，其
AI 算力激增引发供电变革!数据中心供配电稀缺标的蓄势待发
“情绪化操作”，是导致多数散户难以稳定获利的核心症结！因此，在股市博弈中，若长期让情绪主导交易决策，必将走向失败。绝大多数散户在股市付出的昂贵学费仅四个字“凭感觉走”，当分时图急速拉升时心跳加速想要追入，这其实是“情绪决策”在替你做决定，无论前期分析多么详尽，结局早已注定！根本原因在于“认知局限”与“策略空白”导致你缺乏“锚点”来抵御市场波动。追根溯源，“无锚点逻辑”是散户难以跨越的障碍，因为多数人的买入依据仅是“图形美观”、“情绪煽动”、“板块涨停”，却从未深思行业未来三年是否有增量周期？企业在产业链中
英诺赛科早盘大涨逾11% 机构看好其未来业绩持续高增
扎根香港，面向全球。新浪财经全球资本峰会金曜奖评选开启！发现最具潜力的资本力量，您的投票十分关键 点击投票 英诺赛科（02577）上午交易时段涨幅逼近10%，截至撰稿时，该股上扬11.05%，现报76.40港元，累计成交7.53亿港元。 近期，英诺赛科董事长骆薇薇与CEO吴金刚赴台北参加了 NVIDIA MGX Ecosystem Ceremony。期间，他们同NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋、NVIDIA工程副总裁Gabrielle Gorla等多位业界大咖进行了深入交流，重点讨论了AI基础设施建设
零代码撰写SCI论文？AI智能体助力临床数据全解析
近年来，AI医疗领域涌现出众多“零代码”临床研究工具，如韩国的CARIS和清华大学的OpenLens AI，这些智能体能在数小时内完成从数据处理到论文初稿生成的全流程。然而，“能写”并不等同于“能发”，真正的关键在于：哪些环节已成熟可用？哪些仍需人工审核？AI智能体辅助全栈临床科研实战班欢迎关注公众号，加入来自全国各地的科研人员交流群，分享经验、探讨心得。无论是遇到技术难题还是寻求合作机会，这里都是拓展人脉、激发灵感的理想平台。无论您是初学者还是资深专家，都能找到适合的学习资源，拓宽科研视野，提升创新能力
鸿腾精密早盘飙升超10% AI互联升级助力增长
立足香港，放眼全球。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票现已开启！发掘最具价值的资本力量，您的一票至关重要 点击参与投票 鸿腾精密（06088）早盘涨幅超过10%，截至发稿时，股价上涨10.92%，报10.06港元，成交额达9.46亿港元。 隔夜美股光通信板块龙头股集体大涨，迈威尔科技涨幅超32%。迈威尔科技首席执行官马特·墨菲指出，继算力与存储需求爆发后，数据中心连接已成为AI发展的下一个关键瓶颈。对此，英伟达首席执行官黄仁勋强调，整个行业必须高度依赖先进互联技术，这正是Marvell成为关键角色的原因。黄仁
人工智能催收与传统人工催收，谁主沉浮？
人工智能催收是否能够替代传统的人工催收呢？让我们先来看看人工智能目前具备哪些长处：1、高效运作：传统人工电话催收每天呼出量大概在200个，而人工智能催收每天覆盖量能高达2000个，是人工的十倍，不仅提升了效率，还没有增加开销。2、信息抓取：人工智能能够智能抓取核心词汇，比如客户的意向、还款日期、欠款数额等，防止遗漏关键信息，便于人工进行精准判断。3、合规交流：依托于输入的海量数据，其话术规范且情绪平稳，能够防止因对方言语激烈而引发矛盾，从而降低被投诉的概率。4、数据保密：不必担忧客户隐私外泄。2026年1
生成式AI监管新规解读
点击蓝字关注我们~文末附要点提示噢！🌟国家互联网信息办公室中华人民共和国国家发展和改革委员会中华人民共和国教育部中华人民共和国科学技术部中华人民共和国工业和信息化部中华人民共和国公安部国家广播电视总局令第15号《生成式人工智能服务管理暂行办法》已经2023年5月23日国家互联网信息办公室2023年第12次室务会会议审议通过，并经国家发展和改革委员会、教育部、科学技术部、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局同意，现予公布，自2023年8月15日起施行。国家互联网信息办公室主任 庄荣文国家发展和改革委员会
AI收费时代的机遇与风险：理性看待工具价值
点击蓝字 关注我们AI赋能最近，AI工具开始收费的消息引起热议，字节跳动旗下的豆包等主流产品相继推出付费订阅，标志着AI行业从“免费扩张”迈入“商业变现”的新时期。必须承认，AI已深度嵌入各类工作场景，成为提效简流的得力助手，但在便利背后，其潜在问题也逐渐浮现，尤其在收费浪潮下，我们更应理性审视AI的价值与边界，既要善用其长，也要防范其短。AI赋能：重塑工作模式，开启高效便捷新体验AI为工作带来的便利显而易见，其高效与便捷彻底革新了传统工作方式，成为职场人不可或缺的辅助伙伴。在日常办公中，AI能迅速完成文
TED 深度解析：AI 非独立智能，实为人类镜像
为何 AI 是人类的一面镜子——以及我们能从中汲取什么 演讲者：Richard Socher（人工智能科学家、企业家、前斯坦福 AI 研究员）TEDAI 2023 人工智能并非独立的智能体，而是映射人类的明镜。它复刻了人类的智慧与创造力，同时也全盘继承了我们的偏见、缺陷与狭隘。人类完全可以通过审视 AI 的不足，反向修正自我，从而完善人性与社会认知。1We often think of AI as alien, separate from us, almost superhuman. We fear th
家办AI系统建设指南
构建家办人工智能体系的关键在于聚焦信息安全、实际需求及人机配合，按步骤打造一个兼顾效能与隐私规范的智慧框架。一、界定主要目的与应用情境梳理痛点：是用于辅助投资决策、实现文件自动处理，还是用于客户关系维护？目标的不同将指引技术的方向。如果专注于投资研判，应优先对接市场行情接口（例如彭博、万得）结合AI模型开展走势预测。如果倾向于提升运营效能，可借助无代码工具（例如Glide、Retool）迅速构建内部应用，完成表格、通讯与云盘的智能化改造。如果需要专属客户服务，可上线基于大语言模型的智能助手，给予定制化的教
生成式AI内容在著作权法中的定性与保护路径探析
文章全文摘要:在著作权法框架内,人工智能生成内容的法律属性存在较大争议,海量数据的简单堆砌能否划入作品范畴,学术界众说纷纭。本文以人类作品的演进历程与知识产权制度的激励目标为突破口,提出“数据作品”概念以期为人工智能生成物寻求恰当的法律定位。数据作品是指原始数据通过“深度学习-数据输入-数据输出”的转化过程,演变为具有独创性的数据化表达成果。数据作品的权利归属应突破以人类作者为中心的传统思维,构建“人类作者+AI作者”双核心模式。数据作品的可版权性体现在其独特的独创性:独立完成、生成式思维与保护、传播价值