AI时代，深度阅读如何助力职场精英
“谈及进步与未来，AI与超级智能体不可避免。那么，谁还能通过阅读获益？即便是定义通用人工智能、创造AlphaGo、建立DeepMind并获奖的哈萨比斯，也在自传中承认：书籍塑造了他的价值观，并引导他走到了今天。当AI替你阅读：谁正在接管职场人的注意力？同时，摩根大通对百名亿万富翁的调查显示了一个相反的图景——阅读是他们最频繁的共同习惯。一边是全民阅读的衰退，一边是精英阶层对阅读的坚持。这不是关于“忙不忙”的故事。管理学教授布鲁克·武奇科维奇向《财富》杂志指出了本质：阅读长篇叙事需要专注、容忍模糊、接受未解
AI赋能脓毒症多组学研究与精准诊疗
摘要关键词：脓毒症；人工智能；机器学习；多组学；精准医学脓毒症作为一种危及生命的临床综合征，其核心特征在于显著的异质性和复杂的宿主与病原体相互作用机制。尽管传统的机制性研究已识别出若干关键分子通路，但仍难以捕捉该疾病高度动态、多因素交织及系统层面的本质。高通量组学技术的兴起，尤其是整合了基因组学、转录组学、蛋白质组学与代谢组学的综合性多组学方法，通过实现跨生物层次的分子扰动全景式剖析，深刻重塑了脓毒症的研究范式。然而，多组学数据集前所未有的规模、维度与异质性，已远超传统统计方法的分析能力，迫切需要更先进的
AI迈向AGI亟需突破十大瓶颈
7月26日，2025世界人工智能大会期间，被誉为"深度学习之父"、荣获图灵奖与诺贝尔奖的杰弗里·辛顿，围绕"数字智能是否将替代生物智能"这一主题展开演讲。辛顿表示，绝大多数专家都认同，人类终将打造出超越自身智慧的AI系统。这些系统或将如成人引导幼童般影响人类行为，其风险堪比驯养猛虎。因此，探索如何培育无害于人类的AI技术至关重要。MINIMAX创始人兼CEO闫俊杰认为："倘若AGI时代来临，其达成路径必然依托AI企业与用户的协同共建。同时，AI模型或AGI的归属权理应由AI企业及其广大用户共同持有，而非由
AI心电图模型筛查房颤风险获多中心验证
房颤作为一种普遍的心律紊乱，会明显提升脑卒中和心衰的危险性。该病症往往表现为隐匿性或间歇发作，给临床确诊带来挑战。及早发现尚未诊断或新发的房颤病例，并迅速启动口服抗凝疗法，可显著减少卒中事件。基于此，研发有效的筛查手段来甄别高风险群体，对临床实践具有重要价值。4月7日，Tempus AI公司的Christopher M. Haggerty作为通讯作者，在《Heart Rhythm》期刊发表了题为《人工智能心电图模型预测1年内心房颤动或扑动风险的多中心验证》的研究论文。此项研究共收集了三个不同医疗中心的40
AI演进里程碑概览
• 1950年：图灵测试由艾伦·图灵首次提出，旨在评估机器是否具备类人智能表现。• 1956年：达特茅斯会议举行，约翰·麦卡锡（John McCarthy）在此创立了“人工智能”这一概念。• 1966年：ELIZA作为最早的聊天机器人诞生，运用了自然语言处理技术。• 1972年：PROLOG语言出现，对计算语言学和AI研究产生重大影响。• 1980年代：专家系统开始流行，在医疗、金融等领域广泛用于辅助决策。• 1987—1993年：AI领域进入“寒冬期”，关注度和资金投入均大幅减少。• 1997年：IBM
医学影像AI破局指南：4大前沿方向与顶会创新思路
从事医学影像AI研究的研究人员，是否经常遇到这些难题？采集数百例MRI数据后，仅标注一套T1序列便需占用放射科医生半小时，且不同医师的标注结果存在分歧；历经艰辛训练出Dice系数达0.95的模型，一旦投入临床便遭遇滑铁卢——运动伪影、设备差异等因素瞬间导致模型性能骤降；尝试将T1、T2、FLAIR等多序列融合时，却因配准困难、分辨率不匹配等问题产生相互干扰……这些挑战本质上源于两大核心瓶颈：复杂病灶定位困难，跨模态信息整合不易。针对这些瓶颈，哪些研究路径具备真正的创新价值？哪些方向更易产出高水平学术成果？
AI进家庭，云鲸逍遥001重塑清洁机器人
步入AI生活的入口，从扫地机这一载体起步。一切皆可AI化，生活将紧密相连。当凯文·凯利畅想“下一个是什么”的未来图景时，我们更加笃定，一个由AI技术主导的世界正不可逆转地降临。然而，将宏大的未来趋势具象为微观的现实生活，是一条漫长的探索之路。最具体的生活往往源自琐碎的日常。AI在现实世界的落地，大众感知最直接的渠道，或许是那些更贴近生活的清洁电器。当清洁电器迈入AI时代，又会呈现何种面貌？何为科技？科技就是那些在过去异想天开，今天勉强为之，未来却习以为常的事物。这一点，在与地板的“战争”中体现得淋漓尽致。
人工智能在太阳能辐射预报中的应用现状与趋势
太阳能辐射作为光伏发电、太阳能热利用、农业及气候建模的基础能量来源，其精确的估算与预测至关重要。特别是针对全球水平辐照度（GHI）、法向直射辐照度（DNI）和散射水平辐照度（DHI）的准确把握，对于光伏并网运营、能源市场交易以及建筑能源管理具有深远意义。主要难点：截止至 2024 年末，全球光伏装机容量已突破 1.6 TW，精准的太阳能预测已成为迫切的现实需求。近年来，以深度学习和大模型为代表的 AI 技术，正深刻重塑该领域的研究范式。太阳能辐射估算旨在依据间接观测数据（如卫星图像、气象变量及再分析场）反
一文读懂人工智能的真相
一文读懂人工智能的真相提到人工智能，你是否常感陌生？其实它就在身边。别担心，这篇文章将为你深度解析！2023年ChatGPT大火时，朋友圈被刷屏。有人惊呼“AI要取代人类”，有人嘲笑“只是个聊天机器人”，还有人一脸茫然。说实话，当时的我也一知半解。但深入了解后，发现AI没那么神秘，今天就来聊聊。先分享个冷知识：其实你每天都在用AI，只是没意识到。看新闻是AI推荐的；刷抖音停不下来是AI分析喜好；购物“猜你喜欢”是AI分析行为。AI就像空气一样无处不在。那AI究竟是什么？简单来说，AI是Artificial
阅读在AI时代不可替代？这部导读节目有答案
随着人工智能对教育格局的重塑，阅读是否依然具备不可替代的核心地位？值此世界读书日，长三角教育发展研究院副理事长、上海师范大学原校长袁雯教授在《上海科创教育经典导读》第四季节目中，对此作出了深刻回应：“在AI时代，阅读不仅是获取知识的途径，更是防止技术异化、守护创新灵魂的基石。特别是科普阅读，突显了科技与人文融合的双重价值，确立了人作为核心竞争力的关键地位。”袁雯教授受邀参与上海科创教育经典导读第四季录制这种观点正是该活动持续四季的核心精神体现。自2022年9月在上海启动以来，该活动已运行近四年，汇聚了叶叔
教育部等五部门印发“人工智能+教育”行动计划
教育部等五部门联合发布《“人工智能+教育”行动计划》文号：教科信〔2026〕1号现印发该行动计划，请各单位认真贯彻执行。教育部国家发展改革委工业和信息化部科技部国家数据局2026年4月2日“人工智能+教育”行动计划依据《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》战略部署，遵照《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》要求，制定本计划。一、总体部署以习近平新时代中国特色社会主义思想为指引，深入贯彻党的二十大及历次全会精神，全面落实党的教育方针，落实立德树人根本任务，深入实施国家教育数字化战略，坚持育
"人工智能+"战略解码：内涵、应用与推进路径
在2024年《政府工作报告》基础上，中央再度强调推进"人工智能+"行动计划。会议指出，要通过科技创新驱动新质生产力进步，构建现代化产业系统。在具体工作部署中，明确要求实施新技术新场景大规模应用示范工程，同时推进"人工智能+"行动计划，孵化未来产业集群。问何谓"人工智能+"？人工智能通常指计算机系统所呈现的智能化能力，其运用深度学习、自然语言处理等技术模拟人类思维。而"人工智能+"则是更具拓展性的战略理念，它将人工智能作为底层驱动力，与制造业、医疗健康、教育培训、交通运输、农业生产等众多行业深度结合，催生创
AI赋能内镜诊疗：技术突破与临床转化新态势
人工智能（AI）正引发消化内镜领域的颠覆性革新。本文全面梳理了AI赋能内镜诊疗的前沿动态，涉及AI结肠镜息肉识别（CADe）、上消化道早癌筛查、炎症性肠病（IBD）内镜量化评估、超声内镜（EUS）胰胆疾病诊断、胶囊内镜智能分析、Barrett食管与食管鳞癌检出、内镜质控自动化等诸多层面。截至2025年末，PubMed收录的相关论文已突破5,000篇大关，多项前瞻性随机对照试验（RCT）验证AI技术能大幅提高腺瘤检出率（ADR）4.7%—14.0%，使息肉漏诊率下降49%—69%，结肠镜退镜时间自动监测精准
教育部等多部门联合发布《人工智能+教育》行动计划
近期，教育部、发改委、工信部、科技部及国家数据局共同发布了《“人工智能+教育”行动计划》（简称《计划》），旨在统筹推进人工智能的人才培养与应用创新，布局基础环境与创新生态，构建智能时代的教育体系。《计划》指出，需提升广大教师的人工智能素养，并将相关内容纳入教师资格考试和认证体系。《计划》明确了“十五五”期间“人工智能+教育”的四大核心任务。第一，加快人工智能人才培养与素养提升。在基础教育阶段，必须开齐开足开好人工智能课程，着重培养智能思维；高等教育阶段应将人工智能纳入公共基础课程体系；职业教育阶段需推动传
AI三性解析：打造可理解、可解释、可验证的智能系统
在制造、医疗、金融、交通等对安全性或合规性要求极高的行业，人工智能（AI）已演变为关键决策的基石。不过，伴随模型复杂度的攀升（例如深度神经网络、大语言模型），其“黑箱”特质引发了关于安全性、公正性及可审计性的深切忧虑。因此，可解释性、可理解性及可验证性构成了可信AI的三大核心支柱。这三者既紧密相连，又各具侧重。一、核心概念辨析 维度 定义 关注点 典型问题 可解释性 （Explainability） 事后 对模型输出提供 人类能理解的理由 “为何模型会做出此决策？” “为何判定该产品存在缺陷？” 可理解性