科研进展｜零编程也能让AI产出可信科研代码：贝叶斯对抗多智能体新框架
在大语言模型的推动下，从数值仿真到数据处理，AI已开始替科研人员自动生成代码。但在真实科研场景里，领域研究者往往缺少计算机训练：写出的提示语不够精确，且夹带大量默认的专业前提；科学计算链条又长又复杂，细小疏漏就可能引起级联错误；更棘手的是，大模型会出现“幻觉”——结果表面合理，却可能埋着关键漏洞。在多智能体协作流程中，上游的偏差很容易被下游直接采纳并不断放大。面对这类隐蔽而微妙的错误模式，现有的提示优化与自我纠错方法常常难以奏效。科学家一方面急需可靠代码，另一方面又卡在“提示词写不好”的现实困境中。这不仅
人工智能系统保障框架
美国国防部（DOD）希望加快人工智能能力在各类国防场景中的研发与落地，以保持战略优势。不过，人工智能算法那些让其更强大的共性特征——例如学习能力、海量数据吸收和复杂问题求解——也带来了新的技术、安全与伦理难题。由于开发、测试、保证、流程和需求等方面仍存在不确定性，这些问题可能影响其推广。要让人工智能真正产生预期价值，建立可信保证至关重要。本文提出一种基于声明的风险管理与人工智能系统保证框架，用以协调快速部署、顺利采纳与严格评估之间的矛盾需求。该框架适用于所有采办路径，能够为人工智能使能系统（AIES）在整
框架表示法考点整理
01）框架表示法最初是谁提出的？（ ）A. 明斯基（Minsky） B. 麦卡锡（McCarthy） C. 纽厄尔（Newell） D. 西蒙（Simon）参考答案：A解题思路：框架表示法是明斯基（Marvin Minsky）在1975年提出的一种知识表示方式，具有结构化特点。02）框架表示法主要用来表达（ ）。A. 过程性知识 B. 陈述性知识 C. 控制性知识 D. 元知识参考答案：B解题思路：框架表示法主要用于描述陈述性知识，也就是有关事物属性、联系和状态的信息，适合表达概念、对象及其关系。03）框
电商人必读：AI时代的思维框架与10本书
许多人在学习AI时，常陷入一个误区：往往急于掌握各种工具和提示词，试图让AI代劳写作业、做PPT、写文案、制作视频。虽然这些技巧确实有用。然而，若你对AI的认知仅停留在“它能为我做什么”的层面，后续的学习很容易变得混乱。随着工具和功能日益繁杂，今天学这个，明天学那个，最终脑海中依然缺乏系统的全貌。因此，我认为AI时代的关键不仅在于多读书，更在于先构建一套理解AI的认知框架。若将这份“AI时代必读的10本书”串联起来，你会发现它们实际上涵盖了四个维度的知识。如今许多人谈起AI，总认为其无所不能。但可靠的第一
不懂代码也能做AI？一文读懂AI开发框架的底层原理
从事AI落地工作多年，我发现很多人怀揣绝佳创意，却因「不会写代码」而寸步难行——哪怕只是搞懂那些层出不穷的新名词，都足以让人头大，更别提从零打造一个可用的AI工具了。其实AI开发早已不再是程序员的专属领域，今天我就把梳理好的新一代AI框架核心逻辑分享出来，哪怕你是零基础也能轻松看懂，看完就能上手操作。一句话概括：它是通用智能体的「能力制造车间」（以扣子为例）我们使用的通用AI智能体本质上是一个可扩展的平台，想要它胜任不同工作，就需要安装特定技能或定制应用。这套框架就是帮你将创意转化为实际能力的车间：你只需
AI作为健康决定因素：构建算法流行病学框架
一、引言：AI作为一种新型健康决定因素仅仅两年时间，人工智能（AI）已从实验室的科研工具蜕变为日常生活的基石。ChatGPT在发布两个月内便积累了1亿用户；展望2025年，预计六分之一的美国家庭每月至少利用一次AI聊天机器人获取健康资讯，三分之二的美国医生在临床诊疗中会借助AI。到了2026年初，OpenAI推出的ChatGPT Health更是集成了病历档案与可穿戴设备数据，这标志着AI已深度融入医疗决策与服务的底层架构之中。这种深度嵌入是一把双刃剑。一方面，AI辅助患者理解晦涩的医学术语，为医疗资源匮
AI智能体架构探究：为何运营成本持续攀升
系列：AI智能体架构设计第十二篇：解析智能体使用成本上升现象主旨：相同任务执行，为何部分框架开销高出三倍——剖析Token消耗的深层架构成因，并探讨三种框架各自的成本优化策略适合人群：对智能体底层设计原理感兴趣，希望深入理解“为何如此设计”的读者预计阅读时长：15分钟一种令人困扰的计费模式语言模型的计费逻辑，与你通常认知的软件成本结构截然不同。常规软件中，购买一项功能后，使用频次与成本基本呈正相关。语言模型则不然，每次调用都需将完整的对话历史重新发送给模型——不仅限于你刚输入的语句，而是涵盖从对话起始至今
国内AI智能体技术演进与开发路径
AI 智能体正经历从“聊天机器人”向“自主执行者”的快速演进。到 2026 年，国内技术生态已形成以底层大模型为支撑、中层框架为核心、上层低代码平台为触达的完整体系。国内 AI 智能体开发涉及以下核心技术点：国内主流智能体通常遵循“大脑 + 感知 + 记忆 + 行动”的技术闭环。大脑（LLM 推理能力）：国内厂商如DeepSeek、智谱 AI (GLM)、字节跳动 (豆包/云雀)以及月之暗面 (Kimi)提供的模型，在长文本处理和推理效率上具备优势。特别是 DeepSeek 的稀疏架构（MoE）技术，大幅
巴西财政部长：以制度优势而非减税政策撬动关键矿产投资
巴西财政部长达里奥·杜里甘透露，巴西正构建关键矿产领域的监管体系，但该体系不会倚重新增的税收减免。杜里甘认为，在全球能源转型所需核心原材料需求旺盛的背景下，开发巴西的关键矿产无需巨额财政刺激，主要经济体已在主动与这个拉美最大经济体接洽合作。 以制度框架吸引投资 杜里甘在巴西利亚办公室接受访问时称，即将发布的关键矿产政策将以建立“强有力的监管体系”为核心来吸引外资，而非依赖财政补贴。这一表态恰逢卢拉政府推进《国家稀土政策》——该政策致力于保障国家战略资源主权，经由本土化加工提升价值，并要求外国合作方承诺在巴
华尔街全天候交易引发德交所警示：警惕流动性分散危机
在华尔街主要交易所争相推行股票与加密货币的“7x24小时”不间断交易之际，德国证券交易所集团的首席执行官发出警示：这种操作可能因分散流动性而对市场产生不利影响。 这位首席执行官在访谈中指出，虽然延长交易时间在技术层面可以做到，但大型资产管理机构通常倾向于将买卖行为集中在特定时间段，以满足其对“聚集性大规模流动性”的追求。他强调，必须关注避免流动性分散，即使在时间维度上也不例外。 华尔街“加速跑” 当前，华尔街迈向全天候交易的进程正不断提速。纳斯达克(24836.5986, 398.09, 1.63%)已向
4·24 AI奇点：技术、开源与监管的三重奏
未来的历史在记载2026年4月24日时，不会仅仅将其描述为“AI史上最震撼的24小时”，而是会将其定位为人類文明演进的关键转折点。在这短短一天内，技术革新、开源浪潮与监管框架三条主线同步抵达历史性拐点，三股势能交汇碰撞、彼此制衡，共同为人工智能未来十年乃至百年的发展奠定了不可逆转的根基。这并非巧合性的“巨头混战”，而是人工智能演进至临界阶段的必然结果。OpenAI的GPT-5.5、DeepSeek的V4、欧盟AI法案，这三个看似孤立的事件，实则构成了一个稳固的三角结构，勾勒出未来AI发展的基本范式。一、G
美防长赫格塞斯对欧表态：别再指望免费搭车
美国国防部长皮特·赫格塞斯近日向欧洲伙伴发出明确信息，强调“免费搭乘的时代已经落幕”，并指责多个长期盟友在霍尔木兹海峡危机中置身事外，没有承担起维护国际航道安全的军事义务。 “你们比我们更需要霍尔木兹海峡” 由于美伊对抗致使霍尔木兹海峡通行受阻，全球能源供应链遭遇严峻挑战。赫格塞斯在记者会上坦言，“欧洲与亚洲数十年来一直享受着我们的庇护，但免费搭车的日子到头了。美国与自由世界需要的是有实力、可靠的盟友”。 赫格塞斯特别提到，欧洲国家对霍尔木兹海峡的倚赖远甚于美国，却在实际行动中缺席。“我们不依赖欧洲，但他
Njord Survey与Equinor达成欧洲管道检测三年框架协议
Njord Survey已与挪威国家石油公司（Equinor）达成了一项为期三年的框架协议，计划在欧洲水域进行管道检测和完整性评估。该协议包含一年的续约选择权，涉及地球物理调查和海上运营。 Njord Survey表示，这一协议基于双方此前的合作，将通过高分辨率调查和低碳排放的船舶作业，为海上活动提供支持。公司指出，协议下的海上任务将以碳中和方式完成。 Njord Survey项目总监称：“我们的海上和陆地团队展现了出色的协作和精确度。这是尖端技术、紧密客户关系以及对可持续发展承诺的完美结合。Equino
智能科技赋能农业现代化：理论架构、应用挑战与实施策略
一、选题依据（一）国内外相关研究的学术史梳理及研究进展全球学界针对AI技术与农业现代化进程的深度融合议题，已从多元视角展开探究，积累了涵盖技术作用机制、产业变革效应、现存障碍剖析及优化策略设计等方面的系列学术成果。近年来，研究焦点正从单一技术场景应用转向全产业链系统重构，从宏观效率评估延伸至微观主体行为解构，从技术效应描述深化至制度保障探索，但在整合新发展理念构建系统性理论框架、结合农业产业特性破解场景异质性难题、兼顾不同区域与经营主体差异化需求等方面仍有深化空间。1. 技术赋能农业生产的机制研究学者们从
2026美国AI新政框架发布：特朗普政府将儿童保护置于首位
2026年3月，白宫向国会递交了名为《人工智能国家政策框架》的立法提案，这被视为特朗普政府迄今最系统化的AI政策表态。该文件并非法律，而是一份清晰的立法路线图——白宫以章节形式向国会列出了七大政策领域的具体立法方向，包括儿童保护、社区经济、知识产权、言论自由、创新促进、劳动力建设及联邦监管框架。其核心逻辑高度一致：美国必须在AI领域确立全球霸主地位，任何可能阻碍这一目标的监管压力，无论是来自联邦机构还是各州立法，都应被彻底清除。这份文件的政治与技术内涵同样关键。它清晰地描绘了本届政府对AI治理的核心理念：