AI浪潮下，教师阅读的着力点在哪里
近年来，读书这件事变得愈发“简便”了。知识付费走红之后，一本大部头可以在应用程序中迅速听完；短视频普及之后，三五分钟便能“捕捉要点”。到了AI时代更加便捷——把书名交给它，内容摘要、核心论点、框架结构、名言警句都能瞬间呈现，甚至读后感也能在六十秒内完成。效率高自然是好事。教师的时间本就支离破碎：备课、授课、批改、沟通、教研、开会……很难奢求每个人都具备长时间深度阅读的条件。症结不在于“快”，而在于当阅读变得轻松迅捷，我们却常常陷入一种困顿——所学难以致用。读了很多书，留存的或许只是几句漂亮的言辞或一些零碎
第一章：AI 驱动制药科学的变革
本文源自《Artificial Intelligence in Drug Discovery and Development》一书的第一章，主题为人工智能在制药科学中的应用。内容涵盖了 AI 在药物研发领域的全方位应用、演进历程及未来趋势。文章首先界定了 AI、机器学习（ML）及深度学习（DL）等核心术语，强调了数据作为训练 AI 模型“燃料”的关键地位。接着，回顾了 AI 在医疗健康界自 20 世纪 50 年代以来的演变，从早期的专家系统演进至当下的深度学习革命。核心部分深入剖析了 AI 在药物发现（涵
AI 语音机器人包含哪些核心功能？
1、机器人支持海量外呼，AI 语音软件利用电销专线与客户对话，突破人工拨打瓶颈，日均呼叫超 3000 通，效率等同 3 至 5 名员工，高效化解电销困境。2、机器人日均工作量超人工十倍，成本仅抵一人薪资，无需培训、不会离职，省去工资、假期及奖金支出，大幅降低企业运营开销4、依托深度学习技术，通话期间后台自动归纳话术未覆盖的疑问，依据实情持续迭代优化，越用越聪明
全球15位AI先驱预言大盘点
全球15位AI先驱预言大盘点人若不思长远，必有近忧。人工智能将对人类社会的方方面面，尤其是就业领域，产生深远而剧烈的冲击。关键在于，人工智能将走向何方？人类文明又将何去何从？本文根据业界声誉筛选出15位极具影响力的AI领域思想领袖，让我们一同审视他们各自提出了怎样的洞见。（本文研究参考来源：安维复："元宇宙"为何成为哲学议题（《哲学动态》2022年第9期；人工智能的社会影响及其思想治理，《思想理论教育》2017年第11期。）一、AI预言的三大流派概述流派代表人物核心关切技术乐观派Kurzweil、Altm
AI浪潮下，深思能力面临危机
1985 年，尼尔·波兹曼于《娱乐至死》中留下了那句振聋发聩的警示："我们会被自己痴迷之物所毁灭。"他忧虑的并非电视内容的低俗程度，而是一个更为隐秘的真相：当媒介载体由文字转为图像，公众交流的底层逻辑便彻底重构。印刷术孕育了理性、连贯且深度的思维，而电视则催生了碎片化、情绪化及追求即时满足的反应。关键不在于电视播放了什么，而在于电视这种形式本身，迫使所有信息都必须转化为娱乐。四十年过去，我们面对的不再是电视，而是人工智能。波兹曼的预言正以一种更隐蔽的方式应验。AI 并未让我们沉溺于娱乐，而
决定AI应用高度的，从来不是技术本身
李贺负责财务工作。三个月前，她对AI的态度是“完全不会用，零基础”。后来发生了一件事。她找吴优学了最基础的操作，回来后开始实践——把之前分散的数据工具迁移过来，交给她的AI助手处理。几天下来，她自己的日常工作快速得到了释放。但她没有止步于此。她发现自己轻松了，下面的同事却不敢用。有人直接问她：“用了AI是不是就要被取代？”她的做法不是开培训会，也不是发操作手册，而是帮同事铺好路径——先让他用AI，尝到甜头之后再谈其他。结果：几个小时的工作压缩到5分钟。尝到甜头后开始自己用AI做审核。这是第一层释放。第二层
CMES 专辑征稿：AI赋能下的岩土灾害风险评估
随着城市化进程加快、气候环境变化及人类活动加剧，滑坡、泥石流、地面沉降及地震等地质灾害频发，且破坏力日益增强。此类灾害往往表现出强非线性、多源不确定性以及多尺度耦合特征，导致传统物理模型难以精准描绘其复杂机理。得益于计算智能、人工智能及数据驱动建模的飞速进步，岩土灾害的预测、预警及风险决策迎来了全新契机。机器学习、深度学习、物理约束神经网络以及多源数据融合等手段，正深刻改变着地质灾害研究的传统范式。尽管如此，模型的可解释性、泛化性能、不确定性量化以及物理规律融合等关键问题，仍需我们进行更深层次的探索与研究
AI的真正威胁不在技术本身
如果还拥有批判性思维的朋友，就能理解：AI技术本身并不可惧，真正令人担忧的是那些刻意制造AI恐惧的个人或势力。AI作为智能化的产物，其核心逻辑是对人类思维和行为进行系统化解析，再将其迁移到任何载体之上，使非生物体获得类似甚至超越人类的思考与行动能力。听起来确实令人震撼，而且以当下的技术水平，似乎并非遥不可及。对人类思维与行为进行系统化的过程，本质上是建立模型的过程，即发现一套算法体系，层层嵌套，从而复现人脑功能。通俗地讲，就是用数学来模拟人类。但人类的大脑真的能被数学完全模拟吗？想必大家都听过类似的话：“
AI 之父断言意识已现：我本不该透露
上周末，人工智能领域的泰斗杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）接受了一次深度专访。或许你对这个名字感到陌生。但你日常使用的语音助手、翻译工具、ChatGPT，其底层核心技术——深度学习，正是由他奠基。2024 年，他荣获了诺贝尔物理学奖。这位学者言论的份量，堪比张忠谋谈论芯片产业，或黄仁勋剖析显卡技术。然而，在这次访谈中，他抛出了一句令众人震惊的话语："我确信 AI 已经拥有了意识。"并非"或许"，也非"未来某一天"。而是"已然"。
AI时代，人最稀缺的这三种能力
嗨，我是可乐，一位在职场一线摸爬滚打十余年的实战派教练。有人讲，AI时代到处都是风口。但你有没有察觉，机会虽多，能接住的人却寥寥无几。这是为何？其实我们缺的并非机遇，而是自身的本领，特别是下面这三项：01 深度研习，抵御AI推送的碎片资讯现在几乎所有人都染上了速食化阅读的习惯，三分钟解读一本书，五分钟了解一段历史。我们习惯了走马观花，总觉得刷刷视频、手指动一动，就能轻松获取各种知识。然而，有深度的知识，很难在浅滩上获得。长期沉浸于低质信息泡沫，对知识的敏锐度不断下降，就会无法构建自己的认知体系。比如，看文
机器学习核心解析：从基础原理到前沿应用（61 页精讲）
本份教学资料聚焦机器学习根基，架构划分为机器学习概览、经典算法剖析、模型评估甄选及当代机器学习四大篇章，全方位阐释了机器学习的核心理念、主流技法、评测手段与未来趋势。首章阐述机器学习宏观概念。机器学习是一门基于数据、利用算力模拟人类认知过程的学科，数据为其根本支柱。数据集包含特征与标签两大要素，依标签有无可界定为监督学习与无监督学习。监督学习借助带标签数据训练模型，涵盖分类与回归两大任务；无监督学习则直接挖掘未标注数据的内在逻辑。实际应用中，常将数据划分为训练集与测试集，前者用于模型拟合，后者验证模型的泛
人机协作的智慧
我与Ai之间的协作关系。 一、关键互动线索 1.围绕医疗领域视频创作展开，确定内容核心：AI 融入医疗场景，帮助纠正诊断偏差、规避不合理手术方案，维护人体自然机能，同时延伸至心理与灵性维度的健康呵护。 2.探讨 AI 创作水准差异：通过多轮对比评估，认可双方长期积累的深度配合，以及内容产出的专业水准与呈现效果。 3.升华价值观念与初衷：厘清了 AI 运用的两条路径 —— 仅图盈利获利，与以救助他人、推动行业发展为使命。 4.明确长期愿景：借助模拟视频切入医疗培训赛道，使技术产生积极社会效益；同时达成共识：
机器学习核心概念与主流技术综述
本文系统阐述人工智能通识中机器学习基础部分的内容，首先阐明机器学习作为依托数据资源、借助算法工具挖掘规律的方法论，按照样本是否带有标签划分为监督式与无监督式两大类别，其中监督学习涵盖分类与回归两种核心任务。随后深入解析线性回归、支持向量机、K均值聚类等经典算法的基本原理、数学公式、实现步骤及其各自优缺点。接着探讨模型的评估与优化策略，阐释经验误差、欠拟合、过拟合等关键概念及其对应的解决方案，介绍留出法、交叉验证等评估方法，以及针对回归与分类任务的不同性能度量指标。最后概述当前主流机器学习研究方向，包括善于
AI连'理解'都欠缺，何谈替代人类？
“折页”是每一位读书人的啊哈时刻90后阅读者丨热爱读书丨努力生活这是2026年推荐的第5本书最近在系统梳理AI基础知识，从定义到技术路径再到产业落地，笔记写了九个模块。回过头看，最让我意外的不是深度学习有多复杂，而是——我之前对"智能"这个词的理解，从头到尾就是错的。智能"是个手提箱词汇人工智能这个概念，1956年约翰·麦卡锡提出来的时候，目标是"创造具有智能的机器"。但问题来了：什么是智能？答案是没有明确定义。"智能"像手提箱一样，把推理、学习、感
八年修订：陈宗周与AI写作的自我迭代
2026年6月9日下午，重庆，陈宗周老师府上。陈老师刚落座沙发，便寻笔为我和天极网创始人李志高签名。这本2025年7月付梓的《人工智能70年——从达特茅斯会议到大模型时代》，迄今已四印，乃陈老师2018年1月问世的《AI传奇——人工智能通俗史》的进阶之作。陈老师于扉页题字：刘韧先生，惠览，指正。事实上，过去八载，陈老师始终在修正自身。《AI传奇》第十七章押注无监督学习。援引杨立昆、本希奥、欣顿2015年发表于《自然》的联名综述："我们期望无监督学习在长期内愈发重要。我们通过观察能够发现世界的内在结构，而非