掌握这三个表达技巧，AI写作立刻变简单
你是否也经历过这样的抓狂时刻？看到群里别人用AI创作得又快又棒，你回家一试——输入一句话，AI回你一堆空洞的套话。改了三遍还是找不到感觉，气得你直接把页面关了，心里暗想：这东西就是骗钱的！且慢！不是AI不够聪明，是你不懂得如何与AI交流。就像你去理发，跟Tony老师说"稍微修一下"，他给你整了个板寸；换成"鬓角保留两指宽，刘海打薄别动头顶"，出来的效果就完全不同。和AI互动，核心不在AI多智能，而在你会不会表达需求。今天教你三句话，彻底摆脱"AI流水账"。很多人一上来就让AI直接输出。结果呢？AI确实写了
吴文俊：铸就中国AI自主算力基石
《生源龙影东方 | 战略透视》如今国产大模型在全球AI赛道迅猛突围、遍地开花。多数人只见应用层的热闹，却不知中国AI能在底层算法实现突围、摆脱西方体系，根源在于半个世纪前播下的东方火种。吴文俊，首位国家最高科技奖得主、以小行星命名的数学泰斗，不仅是拓扑学大师，更是中国AI算法基因的奠基人。他以一生拓荒，走出一条不盲从、完全自主的创新之路。一、双峰并峙：从拓扑学巅峰，跨界构建中国算法体系在现代数学最难的拓扑学领域，吴文俊取得世界级成就。独创“吴示性类”“吴公式”，彻底革新示性类计算体系，理论被五位菲尔兹奖得
AI技能库②|技能获取全攻略——定位与安装实战指南
当你准备使用一个Skill时，最关键的问题只有一个：你目前掌握了多少信息？这看似简单，但恰恰是大多数人卡壳的地方。有人手里攥着GitHub链接，却不知从何下手；有人仅有模糊的想法，根本不清楚该选择哪个Skill。这两种情况看起来差异很大，但本质上都是"信息不充分"导致的困境。Datawhale的AI技能库教程第2讲和第3讲，正是为了破解这个难题。第2讲传授在已知Skill链接时如何稳妥高效地部署；第3讲传授在仅有需求时如何从Skill库中筛选合适的工具。两讲相互配合，构建了完整的"
AI使用技巧：为何AI输出总不够满意？缺少这个关键步骤
前三讲我们讨论过：不要盲目相信AI、下达指令要具体明确、复杂任务要分步骤处理。今天来探讨一个更深入的问题——你的指令描述得很清晰，AI给出的答案“方向正确、格式规范、逻辑通顺”，但总感觉缺少点什么。能用，但不够好用；能应付，但不出彩。问题究竟在哪里？你少说了一句话。这句话是：“什么样的结果才算'优秀'。”AI在训练时，默认追求目标是“避免错误”。它更倾向于提供最稳妥、最常见、最折中的答案。让它写文案，它给你“精选上等原料，精心制作”；让它写总结，它给你“取得了一定成效，还有改进空间”；让它写产品说明，它堆
AI实战营启动 | 为OPC创业者的专属增长工坊
|务实训练，专注实效。借助AI推动项目持续成长。 真正缺少的不是工具，而是变现方法+实操执行+人脉拓展一次实战培训，直击三大难题掌握AI后无法提升效率 → 现场体验数字员工操作渴望盈利却无从下手 → 实现全渠道低成本自动化成交人脉与资源不足 → 通过Pitch路演+现场资源对接解决如果你是OPC创业者、IP运营专家，或正着手推进项目，那么—— 6月5日，在深圳前海，这场'AI增长实战营'专为你打造学习真正的实战应用，不仅学AI增长策略，还能登台展示项目，现场对接资源和投资机构。🎁 现场抽奖福利：包括Wor
AI助力学习03：错题中挖掘AI价值，实现学习提升
于是，错题本上写得很认真：题目抄一遍，答案抄一遍，步骤抄一遍。看起来很努力，但过一段时间，同类型题再出现，孩子还是会错。为什么？因为他只是把“正确答案”记录下来了，却没有真正搞清楚：我到底错在哪里？这个题考的是什么？我缺的是哪个知识点？下次遇到类似题，我应该怎么判断？所以，搞定一道错题，不单单是为了以后不再做错这一题，更重要的是通过这道题搞定背后的知识点，修复自己的认知漏洞，并获得真正的提升。这也是AI赋能学习非常重要的一个场景。———— ✦ ✦ ✦ ————一道错题，表面上看是一次失分，实际上是一张学习
AI精准学：拒绝流水线式教育，让每个孩子被看见
昨晚，一位妈妈在家长群中诉苦：“孩子数学成绩从80分掉到了63分，尽管报了三个补习班，成绩却纹丝不动，眼神里满是失落。”这条消息下方引发了50多条共鸣，大家分享的故事如出一辙。我们不断给孩子施加压力、填鸭式补课，却往往忽略了真正“看见”孩子本身——看清他究竟卡在哪个环节，探究他受阻的原因，明白他需要的不是无休止的刷题，而是精准的懂得。今天想探讨的，并非又一款补习班的推销广告，而是一种正在重塑教育底层逻辑的创新模式——AI精准学。家长的普遍焦虑源于一个共同难题：我确信孩子出了状况，却搞不清症结究竟何在。数学
AI时代史学何为？史学家主体性不可被剥夺
AI大模型作为人类文明的里程碑，正全方位重塑社会。史学作为研究过往的学科，无法独善其身，吸纳其为新法是必然趋势。这便是所谓的“预流”。然而，如何精准预判这股浪潮？虽已有学理探讨和个案尝试，但技术迭代迅速，未来走向难测。本文将立足操作层面，探讨AI对史学工作的潜在影响。近三四十年间，数字技术对史学的影响主要呈现三波浪潮。首波始于90年代初的“换笔”，即从手写转为键盘输入。这一过程漫长，受限于当时的计算机技术和社会经济水平，如五笔字型难记、字库不全。尽管如此，前辈学者为“驯服”键盘付出了巨大努力，大多积极拥抱
AI 破局：天赋论的终结与可能
约 4220 字 · 阅读约 8 分钟高中面临文理分科时，我毅然选择了文科。这看似顺理成章的决定——理科成绩平平，内心也认定自己"并非那块料"。选定文科后，一切变得顺畅：理科知识彻底退出我的生活，那些令人头疼的公式定理也不再出现。"缺乏天赋"这六个字，仿佛将大门紧紧封锁。然而奇妙的是，多年以后，我对理科领域竟产生了浓厚的探究欲。我沉醉于运动科学与营养学，也对量子力学充满好奇，并非那种"浅尝辄止"'的客套，而是真心想深入其中、彻底弄懂的热忱。那一刻，我察觉到一个
大模型如何重塑你的工作与生活？行业专家深度揭秘！
大模型究竟怎样革新你的职业领域？行业大咖现场深度解读！近期引发全网热议的AI大模型，早已不再是高不可攀的技术概念。有人借助它一周完成整月任务，有人凭它优化运营、提升效率，也有人仍在困惑：我的行业，会不会被AI彻底改变？我该怎样借势突围？不空谈技术原理，不堆砌晦涩术语！本周六，静安区科协将携手临汾路街道社区书院，在临汾党群服务中心举办一场线下公益讲座，面对面对话AI领域大咖，用通俗语言+真实案例，帮你理清：大模型怎样精准赋能你的行业，普通人怎样把握AI时代新契机！嘉宾：鲍敏长三角区块链产业促进中心副主任，国
AI赋能的研究方法革新：探索混合研究中的协作模式与应用界限
2026 年 5 月 13 日下午，求是书院 “AI 与研究方法变革” 系列研讨第三期顺利举行。本次活动由求是书院主办，旨在探讨人工智能时代社会科学中研究方法的创新与演进，为管理学部本科生提供通识类学术分享平台。活动特别邀请了公管学院助教作为主讲人，围绕“AI 与混合研究方法：协作关系及应用边界”进行深入讲解，吸引了大量关注AI辅助学术研究的学生参与，现场交流气氛热烈。此次分享从公共管理学科的实际研究出发，首先分析了传统研究方式所面临的挑战，系统地阐述了AI在研究全过程中的作用，并具体说明了AI在定量、定
AI进阶第三课：别只当问答机器人，要当你的“项目合伙人”
前两节我们探讨了两个颠覆认知的观点：第一节，先学会如何质疑AI；第二节，你可能使用效果不佳，是因为给出的指令不够明确。今天讲第三个——也是阻碍大多数人的关键点：你一直采用“单次问答”的方式使用AI，但真正的效率提升，源于“多轮协作”。回想一下你的操作模式：开启对话框，提问，获取答复，关闭。下次开启时，又是全新的对话，一切归零。这就像雇佣了一个实习生，但每次只让他做一项任务，做完就打发他走。下次有新活儿，你又要重新招人，重新解释背景，重新磨合。累不累？真正掌握AI的人，早已将单次问答升级为项目协作：在一个对
智能学习伙伴 | 涂艺千：AI如何重塑了我的求学之路
"清华AI伴学故事AI in Tsinghua代码行间，智能赋能成长；笔墨纸间，思辨沉淀力量。课堂之上，「雨课堂」相伴求知；图书馆里，「清小搭」对话思想。这是清华学子与 AI 同行的日常，是技术与人文的交融，是理论与实践的共生。AI 从不是冰冷的工具，而是求学路上的同行者；求知亦非孤独的跋涉，而是智能与坚守的同频共振。借AI之力，守成长之本，共赴逐知征程。他们的故事，待你一同翻开——本期人物清华大学车辆与运载学院2022级本科生涂艺千涂艺千个人照片01在迷茫中探寻方向刚踏入清华园时，我对大学阶段的学习抱有
在AI浪潮中，如何培养孩子超越AI的核心能力
前两天，一位会员家长跟我说了件事。他儿子上小学6年级，数学作业遇到一道题，想都没想就掏出了手机，使用AI搜题。他忍不住说了句：“你先自己想想行不行？”孩子抬起头，眼神里满是不解：“反正AI十秒就能出答案，我为什么要花半小时去想？”家长说，孩子这话肯定是不对的，但他一时想不起来怎么跟孩子沟通关于AI的事情。我想，这个场景你一定不陌生。孩子问出这句话的时候，眼神是清澈的、坦荡的。他们不是偷懒，而是真的困惑：既然AI这么厉害，我努力的意义到底是什么？那个AI永远偷不走的东西其实这个问题，早在半个多世纪前，就有一
相场智能建模与高性能计算融合探索
本课程聚焦于“相场方法+物理信息神经网络”的多尺度建模体系，构建面向材料界面演化、相变动力学及结构断裂问题的智能计算方法。课程以相场理论和相场法为物理基础，系统讲解界面演化建模方法、自由能理论与控制方程，并融合数值计算与机器学习技术，打造从“物理建模—数值求解—数据驱动学习—智能代理模型”的完整技术链条。通过掌握弥散界面思想、相场变量演化机制及自由能驱动的界面动力学过程，学习者可掌握复杂材料系统中微结构形成与演化的基本建模方法。课程内容首先介绍相场理论与数值计算基础，包括相场变量建模思路、自由能泛函构建、