AI 浪潮无标准答案：唯'敢'字可破局前行
引言：“活石”在流，两岸迷雾重重1992 年，改革开放总设计师邓小平发表“南方谈话”，一句“摸着石头过河”成为中国改革历程中最具象征意义的隐喻。那是一个集体记忆——在无人知晓正确答案的年代，中国选择先下水，在实践中寻找答案。三十年过去，我们迎来了一场全新的“摸着石头过河”。只是这一次，“石头”是活的，河的两岸皆在迷雾之中，而出发的那一侧岸堤正在崩塌。这便是 AI 时代的真相：我们正经历一场没有蓝图的迁徙。没有教科书可供照搬，没有先例能够复制，甚至无人能告知彼岸何在。正因如此，“敢不敢先下水”比“能不能做到
AI赋能数字贸易新课程发布
《人工智能与数字贸易》课程正式上线运行公告 由浙江大学中国数字贸易研究院与1688联合打造的《人工智能与数字贸易》智能课程，现已入驻智慧树平台，在智慧树网（www.zhihuishu.com）、手机APP"知到"和微信小程序"知到"同步开课。《人工智能与数字贸易》课程由浙江大学马述忠教授与1688总裁余涌联袂担任课程负责人，教学团队汇聚了高校科研力量与1688人工智能相关部门核心成员，实现产学研深度融合。课程内容突出三大特色：交叉性——并非纯粹的AI技术课，也非传统贸易理论课，而是专注人工智能与数字贸易的
人工智能浪潮下，教育投资是否已沦为"赔本买卖"？
人工智能浪潮下，教育投资是否已沦为"赔本买卖"？当前，以人工智能为代表的新一轮科技革命正在重塑全球劳动力市场与教育格局。硅谷三大科技巨头集体撤资大众教育，并非资本的偶然选择，而是AI时代教育投资回报率断崖式下跌的直接体现。当AI技术"消灭"传统经验学习曲线，当教育从"稳赚不赔的投资"沦为"负资产"，背后藏着深刻的经济学逻辑、普通人的成长困境与社会结构的深层变革。本文结合大量真实数据、企业案例与经济学理论，全面拆解这一现象的本质与应对之道。-马斯克：2025年10月正式关停运营8年的Ad Astra私校，原
在真实场景中验证AI——从实践标准看智能化时代的认知方式
1978年5月11日，《实践是检验真理的唯一标准》在《光明日报》发布，掀起了一场关于真理标准的大讨论。十年之后的1988年5月11日，邓小平亲笔题词"实践是检验真理的唯一标准"。两个相隔十年的5月11日，共同指向一个核心问题：当时代发生深刻变革时，人们究竟凭什么来辨别真伪、修正认知、抉择方向？此刻，我们正处于AI迅猛发展的智能化时代，重新研读这篇文章，并非单纯怀旧，而是要将其中的"实践标准"重新带回现实：面对看似无所不能的AI，人类更需要保持清醒的辨别力，将技术置于真实问题、真实场景和真实成效中加以验证。
AI 助力教改课题，立项轻松搞定！
AI 助力教改课题，立项轻松搞定！今日特为各位呈上一份关于人工智能推动教育教学改革的课题申报书范例，其课题名为：探究教育智能体在 AI 通识教学中的价值逻辑及理论框架搭建。本文紧扣教育智能体如何赋能 AI 通识教学这一核心，直面当前教学中存在的适配度低、个性化匮乏、实践环节薄弱以及师资力量短缺等难题，深入剖析其内在价值逻辑，搭建起涵盖核心要素与运行机制的理论框架，并规划出全流程的实践路径。该方案兼具理论突破性与实际操作性，旨在助力高校及高中实现 AI 通识教育的智能化转型。特此分享这份珍贵的课题申报书范文
AI能否重塑理论物理研究边界｜Latent Space播客
AI早已不只是用来帮忙写邮件的工具，它正在触及理论物理的研究边界，甚至能够在数小时内完成物理学家往往要投入数年才能做完的工作。本期内容来自科技影响力很强的工程师播客《Latent Space: The AI Engineer Podcast》。嘉宾是2024年“物理学奥斯卡”新视野突破奖得主Alex Lupsasca——他长期深耕黑洞物理方向，开发过可视化黑洞的互动应用，同时也是OpenAI团队中负责AI加速物理研究的关键成员。这期播客并不制造“AI焦虑”，而是借助真实的科研案例，讲清AI究竟如何推动物理
AI时代管理学的自动化与增强悖论
编者按最近在研究人机协作，追溯源头时发现这篇管理学领域的经典文献，特此分享。这篇文章证实了管理学中充满了各种经典的对立关系，如探索与利用、集权与分权等。其核心贡献在于深刻剖析了AI时代管理中的自动化与增强悖论。不过读完后的感觉是，文章多停留在理论层面，虽强调接受张力、分工整合，但缺乏可操作的工具和标准，未来的研究可结合具体业务场景深入探讨如何平衡这两种模式，案例研究有望登上顶刊。标题:Artificial Intelligence and Management: The Automation–Augmen
AI技术链路全景解读2
技术层是AI产业链的“关键枢纽”，以模拟人类智能能力为起点，搭建通往AI核心能力的技术路径；它把基础层的算力与数据要素串联起来，再把可落地的技术工具与方案交付到应用层。该层的关键模块主要由算法理论、开发平台与应用技术三部分构成，也是AI技术从“能用”走向“好用”的关键节点。在算法理论方面，机器学习是基础支撑，而大模型的快速发展又加速了算法能力的演进。2026年，我国开源模型加速成长，全球前10的开源模型里有8款出自中国；同时，2025年我国开源模型的全球下载份额达到17.1%。例如DeepSeek-V4大
戴琼海院士：脑科学与AI融合的探索者
在人工智能席卷全球的当下，中国工程院院士、清华大学信息科学技术学院院长、中国人工智能学会理事长戴琼海教授，凭借其深厚的学术造诣和杰出的科研成就，成为了中国人工智能领域的核心思想领袖与技术先锋。他不仅屹立于国际学术的最前沿，更秉持“以理学思维引领工科实践，在交叉学科中实现原始创新”的宗旨，为中国人工智能的进步探索出了一条独特的道路。戴琼海院士学术思想的核心，在于强调脑科学与人工智能的深度结合。他认为，现阶段的人工智能主要依赖于感知，却缺乏真正的理解力。“目前的人工智能仅停留在感知层面，面对场景中的物体，人类
人工智能如何重塑人性：元学视角的系统分析
人工智能的迅猛崛起，不只是把技术带进日常，更在更深层次上改变了“人性”被呈现的方式。本文立足元学理论，围绕能量元、天性元、意识元、认知元等关键概念，梳理AI对人性不同层面的重塑路径。文章认为，人性并非一成不变的生物禀赋，而是天性元在特定环境中形成的能量呈现。AI正在通过改造认知情境、塑形行为习惯以及重写价值判断，使这种能量表达的方向与形式发生改变。与此同时，这种重塑可能通向两种走向：其一，人被机器逐步“驯化”为“宠物人”，善良、勇敢、同情、友爱等人性光彩不断退场；其二，在“机器越先进，人性越珍贵”的辩证张
港科大AI本科选课攻略 三大路径对比解析
常见问题文字精华Q：为何有人建模如喝水般轻松，有人却代码写到崩溃？ → 速测这三道送命题：🔴道理型选手：读工科=每门课都在渡劫（某数学竞赛金牌差点退学） 🟢实干派玩家：修理科=每天怀疑智商（某项目大佬GPA2.8挣扎）1️⃣BSc数据科学适合人群：喜欢被数学折磨的受虐狂2️⃣BSc数据分析+四选一专精（生物/环境/信息/分子）3️⃣BEng/BSc计算机大类核心区别在于“理论”与“实践”。理学士（BSc）：侧重理论。数学、算法、密码学是核心，适合喜欢抽象建模的“道理型”选手。工学士（BEng）：侧重实践。
AI时代：高质量原创文字的硬通货
深度详解：AI时代，高质量原创文字为何成了顶级硬通货作者：韦海华 | 人民周期史观创建者2026 年 5 月 7 日一、时代大势：万物普遍走向贬值，唯有思想文字反向增值1. 实体资产持续走弱房产、商铺、货物、工厂等都在进入下行区间，产能过剩、需求转冷、租金走低、回款与变现变得更难。重资产占用大、折旧速度快，还深受政策与宏观经济影响，市场一旦波动，资产就跟着缩水。手里握着实体资产，也等于背着风险；越往后，增值空间越受挤压。2. 传统技术逐步被替代与淘汰不同行业里那些普通手艺、通用能力、基础专业技能，都会在A
六力模型：引领通用人工智能迈向新纪元
全球首个通用 AI 底层理论，开启真智能时代导读｜刘阳实验室 × 深品创新实验室当前人工智能领域，尽管算力、数据、算法不断进步，但仍受制于缺乏一套统一、基础且通用的智能行为理论。这导致了专用智能的广泛应用与通用智能的停滞不前，行业碎片化、缺乏标准、重复开发等问题严重阻碍了以智能为核心的第四次工业革命。为解决这一全球性挑战，刘阳实验室与深品创新实验室联合发布了《六力模型：下一代人工智能通用底层框架白皮书》V1.0（202605 升级版）。此举并非简单的技术改进，而是一场颠覆性的底层理论革新。一、本次发布的核
4月花生压榨提速：卸货与开工齐升 榨利波动趋稳
卓创资讯花生市场分析师严琳表示 【导语】进入4月份后，部分油厂迎来收购密集期，产地可供油料相对充裕，油厂收购节奏也保持较高积极性。随着原料不断在场内累积，开工水平明显提高。预计下个月部分油厂或将逐步转入停收停机安排，开工率与原料卸货量或随之回落。理论榨利方面或将延续小幅上探的走势。 本月油厂到货集中 卸货量走高 卓创资讯测算，部分规模型油厂4月原料累计卸货量预估为24.88万吨，较上月增加81.11%，同比增加117.51%。多家企业延续较强的收购意愿，采取多渠道补货以保障原料供应。随着5月气温逐步回升，
AI文明的黎明：人类的史前时代
与人工智能相比，我们如同史前生物。回溯至蒸汽机时代，人们看到人力板车和纺织工人时，想必也有类似的感受。再到卫星通信和互联网时代，看到过去需要一个月以上才能送达的信件，那种对比感依然存在。当前的人工智能，其处理能力已然超越人类研究生五千倍以上。现阶段的人工智能尚未展现出创造性的智能，更多的是执行性智能。人类所喂养的数据量仍然有限，而人类的其他感知能力，如嗅觉、触觉、味觉、听觉，以及情绪感知，还有前额叶、下丘脑以及多种激素和菌群的复杂作用，都相对更为复杂，需要更长时间的训练。然而，我们有理由相信，未来的人工智