算法战：现实与想象的博弈
本文旨在剖析算法战的想象与现实之间的关联——算法战已成为21世纪最具决定性的全球安全挑战。首先，我们将界定人工智能的范畴，并梳理其在军事领域的诸多应用。随后，批判性地审视国际关系学界关于人工智能的近期进展是否正在改变战争的特征乃至本质的争论。通过对加沙和乌克兰战争的实证考察，本章重点指出了与人工智能相关的各类想象与其在战场上的实际应用之间存在显著差异。最后，本文为算法战研究勾勒了一份修正后的议程，即：（1）对相关技术的研究采取更具批判性的路径；（2）反思流行想象如何扭曲经验研究；（3）更多关注人工智能赋能
AI 检测结论迥异，为何大众仍笃信 AI 率？
前阵子，我与一位专注科技深报的自由作家交谈，他提及近期遭遇的一桩烦心事。他耗费许久精心打磨的一篇行业稿件，经客户指定的某款 AI 检测软件评测后，显示 AI 生成概率过高，导致稿费暂时搁置。他心中颇感不服，便自行寻找多款市面工具进行复测。然而结果令他大跌眼镜。各款工具给出的结论大相径庭，有的认定人类创作几率极高，有的却判定 AI 生成的可能性不小。竟无两项结果是大致相同的。他感慨道："此刻我才明白，原来各式 AI 检测工具的评判标准竟有如此巨大的落差。"听闻这段遭遇，我决定开展一次小规模的对比测试，探究不
AI板块主导标普500上涨趋势
若将AI相关股票排除在外，标普500本轮回升势头将明显减弱。 标普500此轮攀升并非所有股票齐涨。高盛构建的去除AI受益股指数自二月末以来略微下滑，而同期标普500总体增长约10%，AI龙头股涨幅超过45%。 由此可见，这波行情并非广泛性牛市，实质为资金高度集中操作。AI板块不仅领先大盘，指数大部分涨幅均来源于该领域。 自2023年“美股七大科技巨头”（苹果、Alphabet、微软、亚马逊、Meta、特斯拉、英伟达）概念兴起后，资金集中成为这波牛市的显著特点。当时仅少数大型科技股推动指数上升，多数个股表现
AI 文书避坑指南：如何识别与应对机器生成痕迹
本系列内容源自2025年11月8日面向26及27届留学生的免费直播讲座实录。本系列核心在于探讨AI能否直接用于撰写申请文书，或者在不直接代写的前提下，AI能否辅助申请的其他环节。另一个关键议题是，招生官或学校是否会采用特定手段检测文书是否由AI生成，一旦确认为AI作品，是否会影响录取结果。此外，除了文书，高校还会利用哪些科技工具辅助录取决策（本科申请尤为常见）。这些话题蕴含诸多细节与真实案例，我计划分多篇文章分享我所观察到的实情。注意：若只想了解AI文书的典型特征，请直接跳转至第三部分！一、AI已介入大学
AI赋能企业主动防御：智能预警与实时提醒系统的技术架构与实践
在企业数字化转型不断深入的当下，数据量级与业务复杂度正以前所未有的速度膨胀。传统依赖固定阈值的监控方式，在面对海量、多维度且持续变化的数据流时，其弊端日益凸显：误报频繁、响应迟缓、难以捕捉隐蔽的风险信号。因此，构建一套融合人工智能技术的智能预警与实时通知系统，已成为企业打造主动防御能力、实现从"被动响应"到"主动预防"升级的关键技术路径。传统预警机制主要依靠预设的硬性规则，例如当温度超过临界值时自动触发告警。这种方式在简单环境中尚能运作，但在工业互联网、金融风控或网络安全等复杂场景下，由于环境参数始终处于
AI解析声音：核心技术详解
音频特征提取音频特征提取是计算机听觉领域中的关键步骤，它将原始音频信号转化为更具表达性的数值特征。这些特征可以精简原始的波形采样信号，从而将精练后的波形采样信号应用到其他模型中，使算法更容易理解音频中蕴含的语义信息。原始音频信号是一个复杂的波形，包含了很多信息。对音频进行特征提取是为了简化这些信息，抓住声音的核心特征，如音高、音量和音色，这些可以帮助我们进行分类、识别或分析。音频特征的提取通常涵盖多个维度，其中能量特征、时域特征、频域特征和乐理特征是常见的类别。能量特征是指音频信号中反映其强度和动态变化的
数据中台：AI时代的智能中枢系统
自2023年ChatGPT引发智能热潮以来，各类大模型如雨后春笋般涌现，Sora、Gemini及国内大模型纷纷登场，似乎人类在一夜之间迈入了“AI无处不在”的时代。人们热烈讨论算法的精妙、算力的高昂成本，却往往忽略了最根本的问题：这些无所不能的AI，究竟是如何“吃饱”的？答案就藏在看似平凡的“数据中台”概念中——它就像AI工厂的“中央厨房”。没有它，再精妙的算法也只是空转，再强大的算力也只能干瞪眼。假设你开了一家面馆。后厨是堆满各种食材的大仓库——鸡蛋、牛肉、调料等，这就是你的原始数据，散落在各个业务系统
02: 一文厘清 AI、机器学习与深度学习的层级关系
本文是「机器学习从 0 到 1」系列的第二篇文章。继上回探讨了机器学习的定义后，本期将重点解析一个常被大众混淆的议题：AI、机器学习以及深度学习，这三者究竟有何关联？当你浏览资讯时："某企业利用 AI 技术完成了癌症的初期筛查。"接着看到："深度学习模型在图像辨识领域已超越人类表现。"再看到一条："机器学习协助银行侦测欺诈性交易。"三条资讯，出现了三个不同的术语。然而，它们所指的其实是相近的技术范畴。那么，这三个词汇究竟是否等同？若非同物，彼此间又存在何种联系？许多人对这三者的认知往往是：认为它们是可以互
AI代码审查实战指南
AI代码审查实战指南一、引言：传统代码审查的困境与AI的突破代码审查在软件开发中占据核心地位，然而传统的人工审查模式存在不少难题。一方面，审查质量高度依赖审查人员的经验与精力，极易因疲惫或知识盲点而漏掉问题。另一方面，面对日益膨胀的代码库，人工审查的速度往往难以匹配开发进度。再者，许多隐晦的逻辑漏洞和安全隐患，单凭肉眼难以察觉。AI技术的介入为代码审查注入了新活力。AI能够全天候分析海量代码，凭借卓越的模式识别能力，精准捕捉人类容易疏忽的潜在隐患。借助机器学习和静态分析手段，AI不仅能辅助甚至部分替代人工
YieldMax NFLX期权收益ETF公布每股0.0626美元周度分红方案
YieldMax Netflix(89.705, 1.61, 1.83%)期权收益策略交易型基金于5月21日公布每周股息分配方案，每股分红金额为0.0626美元，交易代码为NFLY。股权登记日和除息日均为5月21日，发放日期为5月22日。 该产品于2023年8月7日在纽约证券交易所Arca平台上市，属于主动管理型基金，由Mick Brokaw、Jay Pestrichelli等专业人士组成的团队负责运作。其主要投资方法为合成备兑看涨期权策略，通过卖出Netflix公司股票的看涨期权价差获取权利金收益，同时
北大AI研究院实现高密度脑机接口芯片突破
近日，北京大学人工智能研究院唐希源团队发布了一款用于高通道脑机接口的多尺度神经信号接口SoC芯片，相关成果在IEEE CICC会议上进行了展示。图1：芯片显微照片该芯片集成了8通道跟踪缩放式模拟前端与256通道多尺度特征提取器，通过伪电阻嵌入式纹波抑制环路降低斩波频率，在仅0.18μW的参考功耗下实现了89.5dB的动态范围；同时采用流式尖峰特征提取方法与数字存内计算局部场电位特征提取设计，实现尖峰与局部场电位的同步特征提取，将输出数据率压缩超过1500倍，且尖峰通路每通道仅需0.00013mm²面积，为
AI重塑摄影审美观
如今AI技术泛滥，背景一键替换、五官极致对称、皮肤无瑕磨皮、面部惨白亮光、凭空添加补光，似乎任何瑕疵都能靠“修图”造就“极致完美”。可是，面对这种完美，心态却从最初的兴奋转为失望。看着AI生成的照片，内心涌起失落，因为你知道，那根本不是真实的自己！你开始期待原图只需微调便能展现真我，学会接纳大小眼和不对称的脸庞，甚至觉得脸上的痣和雀斑才是独一无二的特色。你认为法令纹和眼角纹是岁月的馈赠，迷恋不整齐却个性的小龅牙，甚至觉得脸颊的阴影才是照片氛围感的
AI演进史下篇：从符号博弈到数据驱动
承接前文：一起学AI之：人工智能简史(上)前文提及，在第二次AI寒冬阶段，以神经网络为基石的“连接主义”实现了学术层面的突破性进展，并逐渐被社会公众所接纳。与此同时，长期以逻辑推导和规则设定为核心的“符号主义”，其局限性日益暴露，逐步失去了在人工智能领域的话语权。事实上，在此之前还有一种思想流派长期隐于幕后，保持沉默；那便是：“行为主义”。“行为主义”的核心主张是：“智能即行为”。该流派不执着于探究“智能如何产生”，而是聚焦于“如何行动”以及在外部环境中表现出何种行为才算具备智能。这一学派的哲学根基最早可
AI开启网安新纪元：告别特征库，拥抱行为智能
随着AI以极低的成本自主挖掘并利用未知漏洞，网络安全的基本逻辑正在经历重塑。产业、技术以及人才需求，都面临着范式转移的关键节点。在数字化浪潮不断推进的当下，变革从未止步，人工智能的飞速崛起宛如一场风暴，给传统安全模型带来了巨大冲击。AI究竟是如何颠覆旧有防御体系的？本文将深入探讨AI“全自动黑客”对两种主流安全模式的挑战。凭借漏洞和病毒特征库的传统软硬件产品，一直是安全防御的重要基石。这类产品通过收集已知特征来监测系统。但AI“全自动黑客”打破了这一局面。传统特征库依赖已知情报，对新威胁无能为力。相反，A
AI演进之路与教育应用指南
从机器人到GOFAI再到机器学习的阅读笔记一本人工智能入门书籍的知识梳理《给教师的人工智能教育》是一本2024年出版的国外著作，与文学领域关联较少，更多聚焦于教育场景的应用，其中第6章是全书的核心部分作者：UCL教授 罗斯·卢金译者：柴少明以教学实践为核心，通过学生日志、课堂互动等形式展开叙述；在具体案例中阐述技术方法，部分概念跨度较大，若强行整合叙述容易引发混淆，阅读过程较为轻松，通读后能对人工智能发展脉络、数据处理技术、以及机器学习形成初步认知。谈人工智能离不开：学习、收集数据、迭代优化、技术应用这四