AI 社交技能训练系统试用发布，助你轻松提升沟通力
本文共 603 字，建议阅读时间 6 分钟亲爱的同学：想必大家清楚社交能力的关键作用，无论是共情、倾听、表达还是化解冲突，这些既是成长中的核心心理素养，也是团队协作与领导力发展的基石。不过，对许多同学来说，主动迈出社交步伐并非易事。如何让社交变成一种轻松愉悦的选择，而非被迫完成的任务，一直是我们致力帮助大家达到的理想状态。为此，校心理中心、心理学院携手专业技术团队，共同研发了【AI 社交技能训练系统】。该工具融合了社交心理学、AI 对话、面部及语音识别技术，旨在通过科学且温和的引导，陪伴同学们逐步构建更具
红芯讲堂开讲：AI赋能学习工作新未来
点击上方蓝色字体关注我们红芯讲堂聚焦AI：助力学子高效学习与智慧办公6月4日晚，我系特邀贺彦君老师在一站式服务中心举办了一场关于“AI如何提升学习与工作效率”的专题分享会。贺老师结合自身科研经历，针对文献检索、数据处理、文案写作及办公实务等高频场景，深入浅出地演示了各类AI工具的用法。通过具体案例，生动展示了AI为工作带来的便利。他特别强调，AI应作为辅助工具，学生需理性使用，避免过度依赖，在享受科技便利的同时保持独立思考，利用AI提升专业技能。现场气氛活跃，师生互动频繁。活动结束后，师生合影留念，现场气
AI 治理八策：从技术狂热回归理性边界
人工智能正以近乎“无处不在”的爆发速度，深入我们的日常：撰写文案、修图、客服应答、医疗挂号乃至城市治理……它宛如一台永动机，将效率推向全新高度。然而，越是喧嚣，越需保留一份清醒的制动距离。决定 AI 能否持续释放红利的关键，从来不是“奔跑的速度”，而是“能否在失控前划定清晰边界”。技术狂欢的背后，风险正变得愈发隐蔽、规模化，甚至演变为“系统性事故”的前兆。今日便以此为题深度剖析：四类隐患为何须高度警惕；四道防线如何真正落地生根。一、第一类隐患：伪造泛滥，虚假信息迈向“工业化量产”昔日造谣成本高昂：需撰稿、
AI赋能智慧校园：高校数据资产共享新路径
在人工智能与高等教育深度融合的时代背景下，数据已成为高校办学的核心战略资源。当前，多数高校仍面临业务系统分散、数据壁垒森严、资产价值难以释放的治理难题，信息孤岛导致决策缺乏依据、考核难以量化、管理效率低下。构建科学高效的数据资产共享交换体系，不仅是破解高校治理痛点的关键，更是推动教育数字化转型、提升治理体系和治理能力现代化水平的核心路径。通过AI技术赋能数据全生命周期管理，能够实现数据从分散汇聚到价值释放的闭环转化，为高校高质量发展注入强劲动力。01.全局统筹:顶层设计整合全域资源数据资产共享交换是一项复
人工智能素养与能力培养资源平台开放试用！
人工智能素养与能力培养资源平台正式开放试用！语种：中文访问地址：https://ai.xxsuyang.com平台概述当前数字化进程加速推进，人工智能已跃升为驱动社会发展的关键引擎。本资源平台顺势而立，涵盖优质课程视频、AI能力评估、智能化应用广场、指令模板库、权威专家讲座、竞赛成果展示、教学素材中心、智能工具导航等八大核心板块，旨在为广大学习者打造一个系统化、专业化、易操作的知识获取与互动空间。优质课程视频板块设置人工智能基础、应用赋能、效能提升、科学研究、日常应用、交互指令及智能体开发等七大主题，通过
颠覆认知：AI时代顶尖开发者或许不写一行代码
你的编程技能，正被AI重新塑造试想，你拥有一个绝佳的App构想，却并非专业程序员。在过往，这几乎意味着“此路难行”。你需要钻研语法、调试错误、彻夜奋战，最终可能仍选择放弃。然而如今，局势彻底扭转。本课程揭示了一套全新法则：你无需亲自编写代码，只需学会如何向AI“下达”写码指令。这种“下达”指令的过程，即为提示。它绝非简单的提问，而是一门精准的指令艺术。“AI架构师”的五步法则：从灵感到成品如何高效与AI沟通，使其为你精准产出可运行的软件？你需要构建一套系统化的思维框架，即五个核心指令要素：你要构建什么？例
AI PC站上人工智能C位，指数基金投资机遇显现
本刊特约丨梁杏在近期的国际电脑展与微软Build开发者大会上，英伟达与微软正式展示了双方的最新成果，首批由英伟达芯片担任主处理器的Windows PC也同步亮相。AI PC或成AI终端首站过去几年中，人工智能的爆发主要依赖于庞大的云端算力集群，这种模式虽然能够提供澎湃的计算能力，但也逐渐暴露出一些痛点。当前，将部分AI推理任务下放至本地终端执行，成为行业发展趋势。在众多智能终端设备中，个人电脑凭借较为充裕的内部物理空间、相对成熟高效的散热系统以及更为稳定的供电能力，具备了率先承载本地化大模型的硬件基础。更
6月6日AI动态：机器人赋码、算力金属飙升与巨头新动作
国内产业新观察 人形机器人获“身份认证”：工信部领衔推出首个全周期管理服务平台 由工信部人形机器人与具身智能标准化技术委员会主导建设的全国首个人形机器人全生命周期管理服务平台正式启用，配套的《人形机器人全生命周期管理标准》同步实施。此举标志着人形机器人从出厂编码、运行监控到报废回收，首次实现了全链条可追溯。该平台接入了国家人工智能应用中试基地的测试验证能力，为产业从“实验室测试”迈向“真实场景落地”夯实了标准化基础。这是继今年2月发布《人形机器人与具身智能标准体系（2026版）》后，国内人形机器人产业规范
福州举办AI与新质生产力主题论坛，助力民企数字化转型升级
为加快民营企业高质量发展步伐，6月5日，"从'热点'到'利润'——AI落地与新质生产力的企业增长路线图"榕商讲坛专题讲座在福州顺利召开。本次活动由福州市工商联（总商会）主办，福州市民营企业家协会承办。福州市委统战部副部长、市工商联党组书记陈锦，市工商联主席、市民营企业家协会名誉会长、永荣控股集团董事长吴华新，市民营企业家协会会长郑洪，市工商联（总商会）专兼职副主席（副会长）及市民营企业家协会会员代表等200余人出席活动。本期榕商讲坛特邀北京大学光华管理学院博士后吴乐进围绕《从"热点"到"利润"——AI落地
乔晓光：AI 时代下“少年非遗”的践行逻辑与育人价值
点击上方蓝字关注“活态文化研究”摘 要随着人工智能时代的降临，我们的生活模式与生存理念正经历深刻变革，少年儿童也直接面对着 AI 引发的新技术浪潮与新环境变化。非遗作为一种活态文化，是集文化生态、精神维度及身份认同于一体的整体存在。在此语境下，“少年非遗”理念着眼于少儿的文化培育，推崇心手合一的“即兴实践”与在地化体验，并利用 AI 技术赋能非遗传承，助力少儿深化对非遗的认知，激发艺术想象力并投身文化传播。研究指出，非遗能为数字时代少年的成长奠定文化基石并提供认同路径，从而助推其未来发展。关键词少年非遗；
AI 浪潮迫使企业重构语义层
提及语义层，过往常被视为数据分析领域的陈旧议题。大众脑海中浮现的，往往是统一指标口径、消除报表冲突。然而置于当下，这般认知已显局限。真正将语义层再次推向舞台中央的，并非传统 BI，而是人工智能。缘由在于，当 AI 开始深度介入分析、问答及决策辅助时，其面临的挑战不再局限于“数据是否存在”，更核心的是“这些数据在企业语境下究竟是何含义”。收入如何确认，客户怎样界定，订单完成以何系统为基准，此类事项昔日可隐匿于经验之中、固化在报表之内，或依赖各系统间心照不宣的默契。如今却行不通了。一旦系统直接调用这些数据，过
海南师范大学人工智能学院介绍——专业设置与办学特色
人工智能学院学院概况办学历程可追溯至1988年，2007年海南师范学院更名为海南师范大学之际，信息科学技术学院正式组建。为深入贯彻国家新一代人工智能发展战略，支撑海南自由贸易港建设，学校党委科学谋划，于2025年12月将信息科学技术学院更名为人工智能学院，实现办学定位的战略性升级与跨越式发展。历经三十余载发展，学院已向社会输送各类信息技术人才近2万名。目前学院拥有全日制本科生1585人、硕士研究生141人、留学生7人。学院党委下设5个党支部，其中教工党支部3个，研究生党支部1个，本科生党支部1个。现有党员
2026 年 6 月 6 日人工智能法学研究前沿速递
本期共甄选 4 篇备选学术论文。主题分布：【生成式 AI 与 AIGC】1 篇1. 《AI 幻觉的传播风险、司法归责与敏捷治理》期刊：华中科技大学学报 (社会科学版) 作者：任志峰 推荐程度：重点推荐【AI 与司法】1 篇1. 《论刑事证明中非典型证据的运用》期刊：中国刑事法杂志 作者：罗维鹏 推荐程度：可关注【AI 与行政法治】1 篇1. 《精准悖论：压力型体制、数字化转型与低保治理偏差》期刊：中州学刊 作者：杨立雄;张豫南 推荐程度：可关注【AI 治理基础理论】1 篇1. 《语言、协议与界面：智能时代
2026年人工智能训练师考证指南：报名条件、考试流程与补贴申领攻略
当前，人工智能正从"能用"向"好用"快速演进。高质量数据集作为大模型训练与应用的核心基础，其供给规模与品质直接决定人工智能创新高度与产业落地深度。近日，国家数据集管理服务系统正式上线并启动试运行，标志着我国高质量数据集建设步入集约化管理新轨道，为人工智能加速发展注入强劲动力。从全球视角看，主要经济体纷纷将高质量数据集建设提升至国家战略层面。美国启动"创世纪任务"，通过整合联邦政府横跨能源、交通、医疗等领域的海量公共数据资源，构建面向人工智能训练的高质量数据底座，以巩固其在基础模型领域的领先优势。可以说，高
千百度跨界 AI：港股鞋王收购数据巨头开启双引擎
一家源自港股的制鞋企业，成功并购了一家专为大型模型“投喂数据”的企业。千百度（1028.HK）于 6 月 5 日披露，计划通过股权收购及新股认购的方式，掌控国内顶尖 AI 数据服务商本原智数的多数权益，将其纳入合并报表，从而构建起“鞋履制造 + 人工智能数据”的双轮驱动格局。随着公开数据逐渐被大模型吸收殆尽，AI 发展的核心瓶颈已从比拼“模型规模”，转变为较量“谁能持续供给更稀缺、更真实的高质量数据”。算力尚可购买，算法也能复制，唯有这一环节既无法直接买断，也难以速成。2025 年 Meta 以约 290