新一代AI的核心特征
大数据文摘出品4月10日，“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典在北京举办。中国科协党组书记怀进鹏、中国工程院院士周寿桓、中国工程院副院长何华武、中国人工智能学会理事长戴琼海、华为公司董事徐文伟等人出席了颁奖盛典。颁奖典礼上，中国工程院院士、中国人工智能学会名誉理事长李德毅荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，成为这一最高荣誉的第三位获得者。李德毅院士在认知模型、智能控制、不确定性推理、数据挖掘、无人驾驶等方面取得多项国际领先成果，是我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、无人驾驶的积极引领者和人工智能产学
AI三大核心要素解析
检索增强生成=检索+语言模型知识有时效性；缺乏特定领域知识；结果难以解释，真假难辨；存在知识幻觉检索增强：外部知识库，提供上下文context（外挂知识库--文档、知识图谱：图数据库、ES数据库、Milvus数据库）知识更新便捷：只需更新知识库通过用户输入，混合检索外挂知识库，合并上下文、历史聊天，构造prompt，输出给LLM，最终LLM给出回复算法是三个核心要素中最重要的，没有算法的突破，AI不可能发展至今，算法的突破主要归功于深度学习相关进展，借鉴人类思考方式，通过多层次神经网络实现。现在几乎所有A
AI、机器学习、深度学习，技术套娃背后的真相！
副标题：看懂这三层关系，你就知道AI摄像头、AI玩具和AIGC硬件，到底“硬”在哪里。引言（开场白）：大家好，我是李瑞江，小智星球的创始人。六年软件开发经验，打造过亿级系统，又跨界运营品牌和全网营销，曾从零开始创建花瑶竹酒这样的细分市场头部品牌。如今，我专注于人工智能领域，运营一个专业的AI产品垂直供应链平台。每天，我都会接待来自全国各地的品牌方、渠道商和代理商。他们最常问的问题不是“这个产品多少钱”，而是：“李总，您提到的AI龙虾一体机，到底是应用了AI技术，还是机器学习？与现在大热的深度学习又有什么区
最新AI论文精选：4月1日更新
1. 提升德语ESG报告可读性：通过句子级别评分原文标题: Towards Empowering Consumers through Sentence-level Readability Scoring in German ESG Reports发布时间: 2026-03-31论文链接:http://arxiv.org/abs/2603.29861v1...2. 使用推理驱动合成数据生成与评估原文标题: Reasoning-Driven Synthetic Data Generation and Eval
人工智能在难治性癫痫自适应神经调控中的应用评述
本文要点1. 神经调控技术可以大幅减少难治性癫痫患者的发作频率，但效果因个体差异而异；这主要是由于癫痫网络及其发作倾向会随着昼夜节律和更长时间段的变化而变化。2. 人工智能有助于解决神经调控领域中常见的四个临床问题：哪些患者最有可能受益？针对个人的癫痫网络，刺激信号应该施加在哪里？结合不断变化的癫痫发作风险，何时进行刺激才能达到最佳效果？以及如何根据大脑动力学随时间的变化调整治疗方案？3. 深度学习模型可以直接从神经信号中提取空间、时间和网络层面的特征模式，从而支持对癫痫发作倾向的评估，而不仅仅是检测癫痫
AI七十年演进：从图灵测试到ChatGPT的历程
奠基阶段（1943-1956）：图灵测试与达特茅斯会议确立AI学科基础兴衰时期（1956-1980）：符号主义繁荣与首次AI寒冬专家系统阶段（1980-1993）：知识工程兴起与泡沫破裂机器学习时期（1993-2011）：统计学习与深蓝胜利深度学习浪潮（2012-2016）：AlexNet与AlphaGo引爆热潮大模型时代（2017-2026）：Transformer、GPT系列及ChatGPT从"机器能否思考"的哲学追问，到ChatGPT编程、AI绘图、自动驾驶落地，人工智能仅用70年便
AI为何缺乏规划能力？Yann LeCun团队揭示关键原因
在人工智能的发展历程中，有一位科学家几乎贯穿了整个深度学习时代 —— 他就是 Yann LeCun。许多人第一次接触神经网络，往往就是通过他在上世纪提出的手写数字识别系统LeNet。这一早期的卷积神经网络模型不仅成功应用于银行支票识别，也为后来席卷全球的深度学习浪潮奠定了重要基础。与如今大量研究者将目光投向生成式 AI 不同，LeCun 近年来一直在强调另一条更长期的研究路线：构建能够理解世界并进行规划的 「世界模型」（World Model）。在他看来，当前模型虽然在文本与图像生成上表现惊艳，但仍然缺乏
重庆AI人才招募 | 今日企业精选
AI经理月薪2万至3万工作职责：1.负责AI智能体的设计及优化，通过提示词工程提升模型性能，确保场景目标实现；2.主导大语言模型应用开发，涵盖数据处理、自然语言转SQL、知识检索生成、智能问答系统等；3.参与需求分析，结合AI技术制定解决方案，提升组织效率；4.关注AI、NLP和机器学习前沿，探索技术应用；5.与跨部门团队合作，优化AI流程，推动产品创新。任职条件：1.本科及以上学历，具备AI项目经验；2.擅长业务分析，能转化技术方案，B端产品经理经验优先；3.熟悉主流AI工具（如千问），精通Python
AI多视角架构助力心脏病精准诊断
心脏病是全球成年人死亡的主要诱因，因此心血管疾病的早期识别与干预已成为全球公共卫生的重点议题。超声心动图作为临床医生评估心脏结构与功能的常用影像手段，广泛应用于各类心臟疾病的诊断。传统的超声心动图通常以二维图像形式呈现三维心脏结构，每份检查包含数百张动态心脏切面图像，供医生综合判断心脏形态与运动状态。为提升诊断精度，加州大学旧金山分校的研究团队探索了深度神经网络（DNN）的优化路径，提出一种新型“多视图”AI架构，能够同步整合多个成像角度的信息，突破传统单一视图分析的局限。该架构被用于训练模型识别三种常见
AI赋能职场：深度学习与实战应用
人工智能技术的深度学习与实战应用主讲：李宝运老师课程背景在当今科技迅猛发展的时代，AI人工智能技术正以不可阻挡之势席卷全球，成为推动各行业变革与发展的核心动力。国产AI大模型如DeepSeek、阿里千问、抖音豆包等，正在崭露头角，引领着人工智能领域的创新浪潮，成为当下备受关注的焦点。随着人工智能技术的广泛普及和商业化进程的加速，各类AI工具如雨后春笋般涌现，呈现出百花齐放的繁荣景象。从AI对话、AI写作、AI文案，到AI+PPT、AI+Excel，再到AI绘画、AI短视频、AI数字人等领域，AI技术正展现
AI的演变：从图灵测试到AIGC时代
如今，人工智能能够创作诗歌、绘画以及编写代码。然而，这一切并非凭空而来。1950年，图灵发表了一篇论文，提出了一个基本问题：机器是否能思考？他设计的测试方法至今仍在使用。六年后，在达特茅斯学院，几位年轻人召开了为期两个月的会议，正式提出了“人工智能”这一概念。当时，他们并不清楚这项技术能否成功，但决定尝试一下。当时的主流思想是符号主义——即让机器像人类一样进行逻辑推理。研究人员开发了一些程序，可以解决数学证明和谜题。有人乐观地预测：十年内，机器将能够完成任何人类可以做的事情。然而，到了70年代，人工智能迎
DeepSeek连续三日出现服务故障
DeepSeek在过去三天里遭遇了服务异常。 3月31日17时，话题“DeepSeek崩溃”再次登上热搜。DeepSeek的官方网站显示，3月29日至31日期间，DeepSeek的服务出现了不同程度的问题，包括网页对话、应用程序和API等。这些问题分别持续了约1小时48分钟、10小时13分钟和1小时3分钟。根据官方状态页面的记录，三次故障均已解决，所有服务现已恢复正常。 据经济观察报报道，一位模型技术社区的负责人透露，自2026年2月以来，尽管经历了多个预期发布窗口，DeepSeek仍未正式推出V4版本。
图灵为何未亲自设计AI?
2024年初，中美AI行业发生了两件大事，进一步推动了1993年启动的第三次人工智能浪潮：OpenAI上线GPT商店，AI商业化进程加速；1月16日，中国智谱AI推出了比肩GPT-4的GLM-4大模型，为中国在全球AI领域的竞争增添砝码。人工智能历经70余载，起伏不定，哪些故事值得铭记，哪些教训又需审视？跨越七十年的华丽篇章只为把“智能”装进机器阿兰·图灵是一位传奇人物，他不仅是当代程序员的“祖师爷”，还是一名世界级长跑运动员，马拉松成绩为2小时46分03秒，仅比1948年奥运会金牌成绩慢11分钟。二战期
AI-Python驱动科研：机器学习、深度学习与自动化解决方案
在线课程课程时间：5月16日-17日、23日-24日【四天学习、配套资料与代码、提供永久回看】课程介绍学习形式线上授课+学习群支持+专家实践指导交流（报名后加入学习群、查看课程安排）专家指导1.建立专家指导交流群，长期解答疑问并分享经验，帮助学习与应用；2.课程结束后定期举办线上答疑活动，协助巩固学习并解决实际问题；教学亮点1、深入浅出的理论讲解；2、实用技巧与方法，提供所有案例数据及代码；3、结合项目案例讲解实现方法，对接实际工作应用；4、同步上机操作，独立完成案例练习，全程跟踪解答问题；5、课程结束专
AI安全学习营开启新赛道 | 打造AI+安全双栈人才，应对未来威胁挑战
2026年3月，开源AI智能体OpenClaw（昵称“龙虾”）快速崛起。它不再是传统意义上的问答模型，而是能够通过自然语言指令直接操作计算机、调用工具并完成任务的行动型AI。这一突破标志着AI正在从“模型”向“行动者”迈进。这一变革，也使得AI安全从未来的前瞻性议题变为现实中的基本要求。关键问题已转向：如何确保具有行动能力的AI始终处于可控、可信且不越界的范围内？“龙虾”所暴露的安全隐患，正是当前Agentic AI时代面临的核心安全挑战。行业正面临一个紧迫问题：谁来负责AI的安全防护？传统网络安全人员往