四位学子出题难倒AI，零分背后呼唤“面壁者”式思维
近期，复旦大学一门“数据挖掘技术”课程的主讲教师，策划了一场别开生面的期末考核。考核规定，每位同学需针对数据挖掘方向自行编写10道计算题，分别交给三个前沿AI系统解答。AI答错的题目越多，该学生的分数便越高。全班51人中，有50位至少成功让AI栽了一道题，更有四位表现出色的同学，直接让AI交出了零分答卷。这条消息一出，我立刻想到了《三体》中描述的面壁者方案。这位复旦老师的思路颇具前瞻性，是否已经在为人类的未来筹谋，提前着手培育敢于与AI正面对弈的“面壁者”？而那四位斩获满分的同学，恰恰就是人类阵营中对抗A
智能量化交易运作原理
科技进步推动下，量化投资团队开始探索另类数据源来获取Alpha收益。这块内容高度依赖互联网信息与机器学习技术： ①舆情与文本分析：运用自然语言处理技术采集新闻资讯、社交平台内容、财务报告电话会议录音，研判投资者情绪。 ②消费与行为洞察：比如通过采集网上商城的销售数据、餐饮平台的消费记录，提前预估目标企业的经营状况。 ③物流与遥感数据：比如通过遥感影像解析港口货运密度、田间农作物状况，或者通过传感器网络监测工厂生产活跃度。 ④应用程序的分级行情数据：涵盖买卖十档乃至全档的逐笔委托与成交记录。这是高频量化交易
英国上议院发布AI与著作权新报告：创意产业保护成焦点
近两年来，在人工智能训练数据的著作权议题上，全球范围内形成了一种几乎一致的论调，即为了推动人工智能产业发展，现行的著作权制度需要做出调整。无论是美国科技公司长期倡导的"合理使用"（Fair use）原则，还是欧盟《数字单一市场著作权指令》中关于文本与数据挖掘（TDM）的豁免条款，其背后的逻辑高度一致——人工智能的进步需要海量数据支撑，而逐一获取授权既不切实际，也可能抑制技术创新。英国政府起初似乎也打算沿循这一方向推进。2024年末，英国知识产权局（IPO）发布了《著作权与人工智能咨询文件》（Copyrig
人工智能获客解析
什么是AI获客？这里介绍速播GEO优化系统 AI获客，通俗来说就是运用人工智能技术寻找潜在客户，协助企业扩大客户来源、促进销售业绩提升，万词GEO优化系统正是此类智能化获客工具的代表。 现在我们已经与超过十万家主流新闻媒体建立宣传合作关系，合作平台涵盖央视网、新浪、腾讯网、搜狐、网易、环球网、新华网、人民网、凤凰网等众多权威媒体，传播范围广泛、可信度高。服务拥有24小时快速撰写稿件、精准定位投放、百度收录速度快、受众契合度高、图片等优势特点，完全可以满足企业品牌推广与引流需求。 在现今竞争白热化的市场背景
生成式AI版权问题：英国最新政策动向
英国上议院通信与数字委员会近日公布了第四期调研报告——《人工智能、版权及创意产业分析》，这份文件是该机构对生成式人工智能与版权法规协调问题深入研究的成果展示。该报告的出台，是英国政府长期致力于解决创意领域和人工智能行业核心关切的重要体现，充分吸纳了各方利益主体的反馈和实证资料。虽然该文件主要分析英国本土制度，但其研究结论对加拿大政策圈和业界同样具有借鉴意义。报告涉及的多个研究主题，恰好与加拿大当前政策研究重点相呼应，如文本数据挖掘规则、人工智能训练素材的透明度问题，以及新时代创作者收益保障机制等。政策提议
AI驱动生物医药：从算法到实验的闭环创新
点击上方蓝字 关注普瑞基准2026年5月8日至10日，由无锡市政府主办2026太湖湾生命健康未来大会在无锡国际会议中心举行。本届大会以“智融前沿 产创未来”为主题，深度聚焦AI+生物医药、细胞与基因治疗、脑机接口、核药等前沿赛道。在“人工智能赋能药械发展论坛”的《从算法到“湿实验”：AI驱动的高效研发闭环实践》圆桌对话中，普瑞基准创始人兼CEO季序我博士与舶望医药IT负责人史俊、海正药业研发中心副总经理周厚江、望石智慧创始人兼CEO周杰龙、再鼎医药全球研发首席运营官阎水忠等行业专家展开深度交流。季序我博士
智能时代 竞争情报角色的战略升级:由信息搜集转向深度洞察
2026年中国战略洞察与竞争情报培训研讨会等系列活动即将启动，欢迎各位同仁的参与、交流合作AI时代，竞争情报工作需要的不是会被机器取代的「人形搜索引擎」，而是能够与机器协同并超越机器局限的「战略洞察者」竞争情报是精准洞察的基础，在AI时代如何快人一步，引入全新的竞争情报方法、组织体系以及成熟的工具，获取持续、可靠的情报采集和分析能力，打造洞察未来的视野，避免冲动决策的失误，在战略上不迷失方向，战术上不错失机会。CICI中国竞争情报研究院，2026年亚洲最高规格 中国战略洞察与竞争情报培训与研讨会 • 6月
医学AI技术实操培训通知
各有关单位：目前，“医学+AI”已从技术探索进入规模化应用阶段，深刻改变临床科研模式，为解决科研效率低、数据挖掘不足等问题提供新思路。在健康中国战略推动下，临床科研正从经验驱动转向数据驱动，急需兼具临床与AI技能的复合型人才。为响应国家医工交叉战略，帮助医学科研人员掌握AI技术，提升实操能力，推动科研高质量发展，我中心定于2026年5月举办“医学科研人工智能技术实操与高质量成果打造”高级研修班，特邀中国科学院研究所、知名医院的实践专家，分享AI技术在医学科研中的实操技能。具体安排如下：一、主题、内容（一）
医学AI技术实操培训：构建智能科研新生态
目前，“医学+AI”已由技术尝试阶段进入广泛应用时期，临床科研工作正从依赖经验向数据驱动转变，具备临床知识与AI应用能力的复合型人才，已成为行业迫切需求。为帮助医学领域从业者解决科研效率低、数据处理难、成果产出慢等关键问题，快速掌握AI技术的实际操作方法，中国科学院人才交流开发中心计划于2026年5月开展“医学科研人工智能技术实操与高质量成果打造”高级研修课程，邀请中科院及知名医院的一线专家现场授课，系统讲解AI在医学科研中的具体应用路径。作为临床医生、医学研究人员或研究生，你是否也面临以下挑战：日常工作
AI 驱动商科数据教学变革，重塑传统课堂
谁能料到，一门数据挖掘课程，竟让商科学生感叹“即学即用”？上海商学院的这项改革举措，将 AI 技术与商科数据挖掘课程深度融合，彻底终结了“重理论轻实践”的旧模式。往昔学生面对枯燥算法昏昏欲睡，如今 AI 助教可实时解答疑惑、规划个性化学习路径，实验案例亦紧密贴合经济管理实际，彻底告别学完不知如何应用的困境。从前置的 AI 辅助预习，到中段的智能互动，再到后续的个性化巩固，全流程智能化的教学体系，既助力基础薄弱学生稳步前行，又支持学有余力者拓展能力。尤为出色的是，企业工程师直接介入案例设计，将真实业务场景引
AI共情力：四大跨学科项目解锁智能新维度
AI与艺术史的融合：文化遗产的数字化与风格重塑可作为课题研究方向◎ 故宫瓷器纹样的数字化修复：运用Stable Diffusion技术，智能修复残缺的瓷器图案，深入解读其中蕴含的宫廷等级象征。◎ 圆明园的三维数字重建：基于AI技术，以三维建模的方式重现被毁前的圆明园风貌，在虚拟现实中体验其建筑功能与历史场景。北京中轴线的变迁可获得的学习成果◎技术技能：熟练掌握Stable Diffusion、DeOldify等生成式AI工具，全面掌握图像修复、色彩还原及风格迁移的技术流程。◎项目经验：独立完成数字文化遗产
Python驱动临床科研：机器学习与深度学习实战训练营
第一部分AI智能体与多模态医学研究设计ØAI Agent在医学研究领域的前沿应用及发展趋势ØAgent架构：ReAct / Plan-and-Execute / Multi-AgenØ多模态数据（影像+基因组+电子病历）的整合研究设计Ø研究选题策略：从临床问题到AI解决方案的转化第二部分Python编程基础及AI智能体工作流ØPython环境配置（Anaconda / Jupyter / VS Code）Ø数据处理核心语法实践ØDataFrame操作 · 缺失值处理 · 数据可视化Ø医学统计图表：Kapl
AI重塑档案业：从人工处理迈向智能决策
近日，国家档案局办公室发布了《关于推进人工智能在档案行业应用的意见》（简称《意见》），标志着档案行业正式告别“数字化存储”的后端管理阶段，全面进入“数智化激活”的前端价值创造新时代。一直以来，档案卷宗被视为静态的“故纸堆”，即便蕴含着巨大的政务参考、社会记忆和商业决策价值，也因技术手段的局限而未能充分发挥。此次《意见》的出台，不仅为人工智能技术在档案收集、管理、存储、利用全流程的深度应用提供了顶层设计，更明确了档案数据作为新型生产要素的战略定位。本系列文章将围绕《意见》精神，从数据挖掘、场景重构、技术基础
AI究竟是啥
AI能画图、能配音、能做视频、能写文案，甚至还能被拿来行骗……到了2023到2024年，AI几乎刷屏全网。有人对它几乎没概念，觉得AI就是机器人；也有人充满忧虑，担心AI一旦普及，人类会失业、被替代，甚至走向灭绝……那么，AI究竟是个什么东西？眼下，AI技术正在各个行业不断释放惊人的创造力。无论你是否关注AI，都会隔三差五看到相关热点，比如围棋九段柯洁与人工智能AlphaGo的人机对决，柯洁在0:3失利后泪崩，直言AlphaGo太完美，看不到希望。这也让我们对人工智能充满好奇：它到底是什么？一、AI的概念
AI焦虑下的程序员
最近刷到 AI 相关视频时，我有个很明显的感觉：大家表面上聊的是工具升级，心里惦记的其实是“我这份饭碗还稳不稳”。这种感觉不只是来自宏观新闻。我更真实的一次焦虑，是把代码交给几个主流大模型之后。我是程序员，学 Python 也有六七年了，一直在做数据挖掘一类的工作。以前我对“写代码”这件事多少是有底气的。不是说自己写得多漂亮，但至少知道怎么拆问题，怎么把数据跑通，怎么把结果交出来。可这两年我反复试了几个主流大模型，心里确实有点发紧：大多数时候，它们写出来的代码真的比我强。不是那种“能运行就行”的强，而是在