AGI的真相：模型只是认知引擎
副标题：对《一次使用，一次成长》的深入解读近年来，人工智能（AI）的飞速发展主要体现在模型能力的提升上。模型规模日益庞大，推理能力愈发精进，知识覆盖面不断拓展，解决复杂问题的能力更是令人惊叹。由此，一个普遍的观点似乎形成了：AI的未来，特别是通用人工智能（AGI）的未来，将是更强大的模型。然而，我越来越认为，这种看法可能只触及了问题的表面。模型固然至关重要。事实上，当前的大型语言模型已展现出接近通用认知的潜力，包括语言理解、跨领域联想、推理、概括以及快速学习新结构的能力。这些特质使它们非常适合在AGI系统
AIBITUP：融合AI大模型与多空对冲的智能加密交易系统
智能交易操作系统目录第一部分｜行业变革：传统量化策略的困境01｜传统量化策略面临挑战* 加密货币市场结构演变* 高频竞争加剧与流动性重组* 传统量化盈利难度增加的原因02｜传统量化策略失效的根源* 基于规则策略的局限性* 历史回测结果与现实脱节* 静态模型难以适应动态市场第二部分｜AIBITUP：基于AI Agent的新一代交易体系03｜AIBITUP：AI Agent驱动的新一代交易系统* ARK-Brain AI交易大模型* 智能交易操作系统* 从程序化执行到AI认知决策的跨越04｜AI大模型交易系统
AI领域高命中率期刊投稿指南
《IEEE Intelligent Systems》🌟【投稿范畴】人工智能、智能系统、机器学习领域🌟【主要亮点】中科院分区三区 | 影响因子5.6 | 审稿周期6至8周 | 对中国学者投稿较宽松🌟【期刊特色】✅ 在人工智能界属顶级期刊，覆盖智能算法、数据挖掘等最新领域✅ 中国作者发表文章比例达32%，审稿反馈清晰，经过修改后成功发表的几率大✅ 文献计量分析表明：基于实验的研究文章录用率85%，理论模型研究录用率68%✅ 特设板块：年度技术发展趋势报告、行业应用案例分析👉投稿策略：1️⃣ 引言部分务必清晰指
AI智能体是伪需求还是未来？这本新书深度解析
文末包邮送书！自2022年以来，基于大模型的人工智能技术飞速进步，促使“通用人工智能”从理论研究迈向产业应用。智能体作为一种具备自主感知环境、规划任务、执行动作并能持续进化的智能系统，正日益成为通向通用人工智能的关键载体。在此演变中，全球诞生了众多具有代表性的智能体。通用智能体——Manus，通过自主规划、记忆管理和工具调用，能搞定多步骤的复杂任务；编程智能体——Cursor，将智能体深度融入软件开发生命周期，实现代码生成、调试及优化的全流程智能协作；对话式智能体——ChatGPT，也在不断拓展行动边界，
智能科技全景解析
AI（Artificial Intelligence）即人工智能，旨在赋予机器类人的智慧能力，涵盖感知、理解、推理、学习、决策与执行等多个层面。该技术融合了数学、计算机科学、认知科学、语言学及工程学等众多学科。简而言之，AI构成了一个"从感知到执行"的完备智慧体系，可将其视作一个"人造大脑"。人工智能的核心构成包括：①感知（Perception）使机器能够"观察、聆听、阅读并感知外部环境"。具体涉及：计算机视觉（用于图像与视频辨识）、语音识别（解析人类语音）、自然语言处理（理解文本内容）以及传感器数据分析
高考冲刺精准提分指南，善利AI助力逆袭
善利AI智能备考系统专为"精确提分"而打造，助你规避低效学习，确保每分钟复习都能见效，陪你走完冲刺阶段！第一步：精确定位短板最后44天，最忌讳"眉毛胡子一把抓"。很多同学不清楚自己的薄弱环节在哪，要么从头翻课本耗费时间，要么跟风刷热门题，最终效果甚微。真正高效的提分，始于精确诊断——先找到自身的知识盲区，才能针对性突破。这一步，善利AI智能备考系统就能帮你省去大量时间成本。系统搭载"人工智能+大数据"技术，由清华大学、暨南大学等院校教授专家团队联合全国重点中学教研名师研发而成，只需完成3至5套智能组卷，就
AI时代，为何我们依然离不开人工？
｜春日迟迟SPRING点击蓝字，关注我们随着AI的广泛应用，自助结账机与智能系统几乎接管了日常生活的诸多环节。确实便捷，但我不禁时常思考：在AI如此发达的当下，我们是否还需要人工服务？前段时间在美国CVS的一次购物经历，让我对这个疑问有了具体且现实的答案。AI时代当然需要人工，但需要的不是只会机械操作、遇事只会绕道走的人，而是具备逻辑思维、能妥善处理复杂局面的智者。CVS 里面的保健品货架那天带孩子去CVS，主要是办理褪黑素退货并选购保健品。出发前我其实很忐忑，因为购物小票早就被我扔了。按常理，没票据退货
人机协作：AI与人工客服的高效融合之道
人机协作：AI与人工客服的高效融合之道 真正高效的人机协同模式， 在于让AI处理其专长任务，人工负责关键环节。 本文通过实际流程演示， 向大家展示：面对复杂客户咨询时， 智能客服系统如何精准识别、平滑转接至人工坐席， 确保服务全程连贯、客户不流失、体验更流畅👇 --- 1️⃣ AI优先响应 客户发起咨询后首先由AI接待， 👍👍👍 响应迅速，稳稳承接问题， 高效解决大部分常规疑问。 2️⃣ 人机无缝衔接 当遭遇AI无法处理的复杂情况， 系统会自动识别并平滑转接人工，过程不间断、信息不重复。 3️⃣ 智能系统
智能演进之路：AI技术的四种实现路径
2025 年，随着 DeepSeek 等大模型如烟花般绽放，人工智能浪潮席卷国内各行各业。汽车行业虽然早就已经在研究和应用人工智能（AI）相关技术，此时也不得不加快脚步，加速AI产品的研发与量产落地。一时间，“AI”、“大模型”、“智能化” 等概念，在大众面前密集刷屏。听归听，看归看，很多人还是不清楚。究竟，人工智能是什么样的，智能体现在哪里。在这，我们就来讲讲人工智能的四大范式，也就是人工智能的实现方法、技术路线，来揭开人工智能技术的底层逻辑。『1』符号主义符号主义是基于逻辑符号和规则系统来模拟人类智能
阶梯阅读：引领孩子逐级而上
2026年2月1日，我国首部《全民阅读促进条例》将正式落地实施。条例特别强调要"根据少年儿童的心智发育程度和认知水平推行阶梯阅读"，为青少年阅读指导工作指明了方向。 今年世界读书日到来之前，教育部推出了《中国青少年阅读素养框架》这一教育行业标准，建立了"四级十二层"的素养提升体系，为青少年阅读能力的持续发展铺就了上升通道。 在海量图书资源充斥线上线下的当下，为成长中的青少年选择合适读物，已成为家长和学校共同面临的挑战。为此，记者深入学校实地走访，与专家、教师和学生交流探讨，寻找促进少年儿童阅读发展的科学方
人工智能战争的新常态与伊朗实战案例
美国和以色列最近针对伊朗的行动很快被贴上了“第一场人工智能战争”的标签。乍一看，这种说法似乎很有力、吸引眼球，甚至象征意义十足。然而，从分析角度看，这并没有完全反映现实。我们今天所看到的，并不是人工智能第一次进入战争；相反，这是一段时间以来在不同战场上逐渐被测试、完善和制度化的使用模式，正变得更加显著和密集。实际上，这一进程的痕迹早就出现了。乌克兰战争是首批重大例证之一，展示了人工智能如何在数据处理、目标识别和情报分析中发挥作用。加沙战争则揭示了这些技术如何超越了单纯的辅助角色，直接嵌入到杀伤链中。最近针
Nature：AI科学家打通机器学习研究闭环
在机器学习领域，从构思创意、检索文献、编写代码、执行实验、绘制图表到撰写论文直至同行评议的整个研究链条，如今已被统一的智能体系统（agentic system）串联成完整闭环。Lu等研究者开发的AI科学家平台（The AI Scientist），能够在模板化约束与自由探索两种范式下自主提出研究课题、撰写调试程序、开展实验、产出学术论文，并借助自动化评审模块（Automated Reviewer）输出规范化审稿反馈。最引人注目的并非"算法能撰文"这一表象，而是该系统向ICLR 2025某专题研讨会投递的3篇
爱尔兰AI硕士解析：都柏林圣三一学院智能系统方向
都柏林圣三一学院开设的计算机科学硕士项目下设四个专业方向：数据科学、智能系统、未来网络、增强与虚拟现实。其中数据科学方向最受追捧，而智能系统则成为AI爱好者的首选。该方向涵盖机器学习、人工智能原理、信息检索、知识工程、自适应应用、文本分析、高阶软件工程及科研方法等核心模块。补充说明一下，如果申请者目标为专攻AI研究，TCD这个项目仅有部分课程涉及核心AI内容，并不算纯粹；但对于希望在计算机科学领域深耕并兼顾AI应用的学生来说，该方向仍是理想选择。语言要求为雅思总分6.5，单项不低于6.0。
河港数联科技加速AI智能随访系统产品化进程
近日，河港数联科技数港公司研发团队召开AI智能随访管理系统产品化建设推进会。此次会议深入总结了AI智能随访系统阶段性研发成果及后续产品化目标，以“一套核心平台、多场景适配”为核心思路，实现随访全流程自动化、数据化、规范化，为各级医疗机构、公卫服务机构提供可落地、高适配、低成本的AI智能随访智慧化解决方案。推进会实录传统随访模式高度依赖医护人员人工拨打电话与手工记录，AI 智能随访系统作为患者随访管理的核心智慧化工具，产品涵盖随访对象管理、随访规则配置、AI智能随访交互、随访数据管理、异常预警与干预功能、数
祁昊天 | AI军事应用的潜力、挑战与反思
作者简介祁昊天，北京大学国际关系学院长聘副教授。习近平总书记在2025年4月25日中央政治局第二十次集体学习时指出：“人工智能带来前所未有发展机遇，也带来前所未遇风险挑战”，这种从赋能和风险两端审视人工智能（AI）发展及其影响的视野对我们理解AI军事应用是基本指导。笔者从三个角度谈谈对于AI军事应用的认识：赋能的边界、应用的风险以及对于赋能和风险的研判评估。首先，我们需要对AI做一个界定，需要强调的是，AI的发展存在不同技术路径，而今天我们看到的大多数人工智能应用，其赋能影响、诱发风险以及它的局限都与其技