校园AI馆员实战操作指南
各位同学：为持续拓展校园智慧服务场景，使全体读者能够便捷地体验智能化图书馆服务，本馆AI馆员现已正式投入运行。当前，AI馆员已融合DeepSeek、汇雅、豆包、千问、文心等多种大模型，提供业务咨询、智能检索、个性化推荐、学术答疑等全方位支持，并覆盖PC端、移动端及大屏端，配备AI馆员一体机，支持语音对话与可视化问答，助力大家高效获取图书馆资源、解决学习中的各类难题。为协助同学们迅速掌握AI馆员的操作方法，熟练运用其进行资料检索、学术咨询等相关工作，充分释放AI馆员的服务效能，特举办本次AI馆员校园应用实操
AI赋能进入规模化应用时代
4月底召开的中央政治局会议提出，全面实施"人工智能+"行动，发展智能经济新形态，完善人工智能治理。 专家认为，从以往"深化拓展""深入实施"，升级为"全面实施"，表述的变化标志着"人工智能+"行动已从试点探索转向规模落地，人工智能（AI）迈入规模化、商业化发展新阶段。我国已进入AI产业化、产业AI化双向深度融合期，要通过系统性布局，将人工智能的技术优势、产业优势切实转化为经济高质量发展的强劲增量。 "提出全面实施'人工智能+'行动，意味着顶层设计已经成形、技术底座基本夯实、产业应用条件趋于成熟，不再局限于
国家数据局：数据驱动成AI高质量发展年度核心
会议期间，国家数据局局长刘烈宏郑重强调，“人工智能+”行动推进至何处，高质量数据集的建设与推广便需同步跟进至何处。为此，该局部署实施了强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务及价值释放等六大专项任务，旨在构建“数据—模型—应用—价值”的全链条闭环生态。5月中旬，国家数据局发布《2026年数字经济发展工作要点》，再次将数据赋能人工智能高质量发展确立为年度首要任务，要求紧扣行业痛点，打造适用于先进大模型训练的标杆数据集。人工智能产业的竞争态势正经历深刻重塑。在行业发展初期，技术竞争主要围绕算法创新、模
AI 前沿速递：语音突破与行业变局 (5 月 25 日)
一、语音模型阶跃星辰正式推出 StepAudio 2.5 Realtime 实时语音模型，该模型能深度解析语气、速率及停顿等副语言细节。它支持个性化定制，内置上万种原生人格模板，可灵活组合出数百万种独特特征。二、开发工具Replit Agent 携手 Squidler 达成集成，打造全自动化的 AI 质保流程。用户仅需通过自然语言阐述需求，Agent 即负责构建，Squidler 随后自动执行测试并反馈修复方案，彻底告别手动编写测试脚本。三、行业动态Anthropic 正推进超 300 亿美元的融资计划，
AI翻译局特辑：世界模型如何重塑机器人训练闭环
AI翻译局· 特别专刊 · 第003期机器人不缺乏躯体，而是缺失一个能孕育梦境的世界NVIDIA Cosmos、腾讯混元HY-World、Figure以及GR00T——这四股力量共同绘制了2026年最重大的范式转折：世界模型正批量生产机器人所需的“训练梦境”。前两期我们剖析了百度文心5.1与Figure 03。本期将视野拓宽——探讨一件超越单一产品、更具长远影响且可能重塑产业格局的议题：物理AI的闭环正在被数家企业同步构建。闭环逻辑十分直观：世界模型生成数据→数据训练机器人→机器人于真实世界采集新数据→回
OpenAI 开启 AI 理财时代：你的销售团队何时能让 AI 接管客户？
ChatGPT 的个人理财功能引发全球关注，并非因为它能替代记账软件——这类应用早已泛滥。真正震撼业界的是：用户开始愿意将最私密的财务数据交由 AI 进行分析与决策。这标志着信任边界的历史性跨越。曾几何时，人们连银行卡余额都不愿向亲友透露。如今，数百万用户正主动将银行流水、信用卡账单及投资组合导入 ChatGPT，委托其制定消费预算与投资方案。麦肯锡 2026 年 5 月的一项快速调查显示，在已启用该功能的用户中，逾 67% 认为"AI 提供的理财建议比个人直觉更理性"。既然普通消费者能信
Q1AI 融资破千亿国产模型激增，领英严打 AI 垃圾内容
1.【首季 AI 赛道吸金超千亿，本土大模型融资井喷】近来人工智能创投圈热度高涨。5 月期间，月之暗面与阶跃星辰等国产大模型企业累计获投逾 300 亿元。具身智能领域亦备受青睐，维他动力、鹿明机器人等在一周内相继完成数亿元融资。据创投机构数据，今年第一季度 AI 领域发生融资近 600 起，总金额突破 1100 亿元，同比飙升 185.4%。获投的 AI 初创企业资金主要流向三大板块：首先是研发，头部大模型厂商 2025 年的研发投入普遍达数十亿量级，远超当前营收；其次是算力，GPU 采购及云服务租赁占据
人工智能前沿快讯
1、本周中国大模型调用次数位居全球榜首，达美国 2.11 倍：根据 OpenRouter 的数据，本周中国大模型的调用量为 7.941 万亿 Token，而美国仅为 3.76 万亿 Token，占据全球市场的 30% 以上，连续三周位居全球第一，商业化应用已进入实际落地阶段。2、百度第一季度 AI 收入占比首次突破 50%，智能云同比增长 79%：5 月 18 日，百度发布财报显示，其 AI 业务收入占比达到 52%，智能云单季营收为 88 亿元（同比增长 79%），GPU 云收入增长 184%；同时发布
50万人规模验证：医疗通识AI模型突破疾病预测与分型难题
《npj Digital Medicine》期刊发表的《A foundational model encodes deep phenotyping data and enables diverse downstream applications》研究中，针对深度表型数据具有数据量大、维度高、类型混杂（含连续型生化指标、单项/多项分类变量及生活方式问卷调查）等特点，导致传统统计模型与常规机器学习难以捕获高阶非线性关联的瓶颈问题，提出核心观点：借鉴自然语言处理中的基础模型架构，可将个体的全景表型特征转换为类似
AI三线变革：降价、重塑与颠覆同现
第一波冲击：5月22日，DeepSeek宣布V4-Pro模型API价格永久下调至原价的1/4。在其他厂商纷纷提价之时，它却选择逆势降价，将AI使用成本压到极致。第二波冲击：苹果确认将于6月9日发布WWDC 2026大会，iOS 27和全新Siri即将登场。这是苹果在AI领域“补课”的关键时刻，Siri的升级将决定其是否能重获竞争力。第三波冲击：AI Agent正从“理论讨论”转向“资本市场用脚投票”。全球SaaS市场正经历价值蒸发，而这场没有硝烟的战争才刚刚开始。这三件事，你看到了什么？▲ AI三线冲击：
英伟达掌门的AI愿景：解读"超级智能"的真正含义
黄仁勋提及的"超级AI"并非指某个具体软件或更大型的聊天机器人。他真正想传达的理念是AI将如同电力和互联网一般，成为融入普罗大众生产、生活、科研以及各类设备中的新型基础能力。将其观点拆解来看，可归纳为四个层面。01 更强的知识理解与逻辑推理能力过去两年我们认识AI，往往将其视为工具：能识别图像、翻译文本、答疑解惑、与人对话。但黄仁勋口中的超级AI，显然不止步于此。随着各大模型规模不断扩大、训练数据和算力持续增强，AI不再只是"记忆"现有知识，而是开始具备更强大的自主推理、归纳与验证能力。医学、材料学、物理
平头哥 AI 观察 · 2026 年 05 月 25 日：教皇发布 AI 伦理纲领
平头哥 AI 观察 · 2026 年 05 月 25 日 平头哥观点 近日发生一事颇值玩味：在人工智能热潮涌动之际，教皇发布了一封专门探讨 AI 的通谕，并特邀 Anthropic 联合创始人 Christopher Olah 前往梵蒂冈进行现场分享。受邀者并非企业高管或政策制定者，而是深耕「模型可解释性」的研究专家。这一选人细节折射出教皇对该领域的深入调研——他关注的并非「AI 是否会替代人类」这类宏大命题，而是「我们能否真正理解 AI 的决策逻辑」这一核心难题。这恰恰是目前整个行业难以回答的关键。面向
AI浪潮中银行业领袖与技术先锋的深度对谈
基于 Anthropic CEO Dario Amodei 与 JPMorgan CEO Jamie Dimon 六分钟高端对话解析近日看到一个引人深思的访谈，CNBC邀请了Anthropic首席执行官Dario Amodei与摩根大通的领军人物Jamie Dimon，共同探讨人工智能。一位是硅谷前沿模型创造者，另一位则是金融界巨头，密切观察各行业动态。两人观点的交锋，远比单一视角的AI讨论更有价值。Dario直截了当指出：模型能力将在2-5年内全面超越人类，而多数AI企业将面临倒闭。Jamie则从银行家
AI时代：手机将如何蜕变
AI将走向何方？这无疑是眼下最炙手可热的话题。而"AI手机"正在成为这个问题的关键答案。在大模型如雨后春笋般涌现、技术变革备受期待之际，手机恰好充当起连接日常生活与前沿科技的理想纽带，使大模型蕴含的技术力量变得人人可及。AI技术融入日常生活触手可及。（图/《人工智能》）AI的浪潮在舆论场中翻涌，每个人耳畔都充斥着各种声音，人们更加渴望看到那些传说中"彻底颠覆生活"的实际应用——对于大多数用户来说，GPT似乎暂时沦为令人乏味的"对话框游戏"，而能够依据文字指令生成视频的Sora，距离重塑影视行业仍有相当距离
AI 产业的全景架构
这正是当前 AI 领域日益呈现出完整产业链特征的根源所在：部分参与者专注于底层基础设施建设，部分致力于框架与工具的开发，还有一部分聚焦于模型研发，同时也有团队专门从事 Agent 及工作流的设计，更有开发者专注于将 AI 技术转化为普通用户可直接使用的应用产品。若想深入理解 AI 行业、识别发展机遇、规划个人学习路径，其中最关键的环节，并非机械记忆层出不穷的新术语，而是率先构建起“全局认知框架”。一旦掌握每一层所解决的核心问题，便能更加清晰地洞察：一个 AI 产品的核心竞争力究竟在哪里，瓶颈又出现在何处。