构建智能化科技创新治理新体系
当前，全球科技革命正经历从“人力主导的线性累积”向“人机协同的指数级跃迁”的历史性转折。以千亿参数级大模型为标志的人工智能技术，正在重塑知识创造的规模效益与品质基准。面对AI带来的双重效应，我国既要紧抓发展机遇，也要有效管控潜在风险，唯有准确把握科研范式变革的演进方向，厘清AI驱动科技创新的深层逻辑，方能引领新质生产力发展。AI驱动科技创新的运作机理，关键在于通过重塑科研要素与流程，促成创新范式的本质跃迁。其一，创新层级跃升。依托千亿参数大模型，AI可重构知识生产的规模效益与质量基准，大幅增强科技创新效能
AI+幼教：从减负开始，在真实场景扎根
上一篇写到：当《“人工智能+教育”行动计划》走进幼儿园，真正有价值的，并非技术作秀。近期与同行探讨时，大家提出了一个更具实操性的疑问：若要超越概念层面，AI+教育在幼儿园究竟应率先应用于哪些环节？这个议题，比单纯讨论“是否引入AI”更为关键。因为当下幼儿园面临的挑战，早已超越“知晓与否”的层面，关键在于：从何处切入，才能避免形式主义达到何种深度，方能产生实际价值哪些场景最应优先部署哪些看似前沿的做法，实则无法解决根本问题教育部等五部门此次发布的《行动计划》，既倡导AI教育与应用创新，又着重强调需分类指导、
提升人工智能数据供给效能
近日，全球首个专注于推动数据发展与治理的国际组织——世界数据组织在北京宣告成立。作为人工智能发展的核心要素，数据好比引擎的燃料，其供应能力直接制约着AI的发展速度与品质。伴随人工智能产业模式由“模型为王”向“数据为王”的演变，数据供应水平不仅影响产业发展，更关乎国家未来的战略地位。如何充分挖掘数据潜力，以此驱动数字经济腾飞，已成为亟待解决的焦点。近年来，我国在培育数据要素市场方面硕果累累，数据资源规模优势日益凸显，并逐步转化为产业竞争力。然而，中文语料库的匮乏正成为制约我国AI应用创新的一大瓶颈。中文语料