数据要素引擎：重塑AI创新新格局
1 引言人工智能的演进本质上是"数据投喂-算法迭代-场景反哺"的闭环循环。数据要素的体量、品质、流转效率及丰富度，直接界定了AI模型的效能边界与产业应用空间。据IDC预测，至2026年全球数据圈总量将突破220ZB，其中非结构化数据占比超80%，为多模态大模型及通用人工智能的突破储备了海量素材。我国已将数据要素提升至国家战略高度，2025年《数据要素市场化配置综合改革总体方案》全面落地，2026年初《生成式人工智能数据管理暂行办法》正式施行，加速推动数据从"沉睡资产"转变为
GE Aerospace借助生成式AI加速高超音速推进系统研发
通用电气航空公司展示了一项突破性成果：生成式人工智能正在革新高超音速发动机的设计流程。该公司透露，原本需要数月之久的发动机初始设计任务，如今借助AI技术可在极短时间内完成。通用电气研发的生成式AI系统能够自动执行推进系统早期阶段的工程权衡分析，并能根据任务需求与性能指标迅速生成和评估多种推进布局方案。在一次验证测试中，该系统成功输出了高超音速双模冲压发动机的初始设计概念，同时对多种飞行状态和作战环境进行了综合评估。系统依据预设的工程约束条件，持续自动迭代生成新的设计概念，从而显著提升了早期设计阶段的效能。
学术快讯 | AI 滥用倒逼高校评价体系革新
点击蓝字，关注我们论文标题：Generative AI use and misuse call for assessment reform in higher education论文译名：生成式 AI 的使用与滥用呼唤高等教育评估改革作者信息：Igor Chirikov, Ivan Smirnov, René F. Kizilcec期刊信息：Science发表时间：2026 年 5 月 21 日DOI：10.1126/science.aec5115Abstract关于生成式人工智能（GenAI）重塑高等教
卡普空 AI 实测：5280 工时缩至 72 小时，坚守美术人工底线
原本需耗费人力数千小时的地图穿模排查，AI 仅用约 72 小时便告完成；涉及装备外观验证的某项检查，人工耗时需 5280 小时，AI 同样在 72 小时内搞定。2026 年 5 月，于拉斯维加斯召开的 Google Cloud Next 2026 大会期间，卡普空正式公开了其人工智能技术的具体落地方案。公司游戏开发平台与 AI 解决方案副总裁井上慎一在会后接受 4Gamer 采访时，清晰阐明了卡普空对生成式 AI 的立场：｢AI 旨在释放创作者潜能，而非用于创造艺术｣。井上强调，尽管人工智能在部分认知能力
生成式 AI 驱动调节性学习：教育课题突围新范式
在数字教育转型的洪流里，生成式人工智能已跃升为教育界的核心引擎。与此同时，作为培育学生自主学习能力关键路径的调节性学习，却深陷传统模式的重重桎梏。这份源自教育部人文社科项目的论证范本，为我们呈现了一套可即时复用的破局良方。一、选题背景：直面行业痛点，紧扣时代脉搏本课题立足于“数字化时代生成式 AI 与调节性学习深度融合”这一宏大背景，精准剖析了传统调节性学习的核心症结：学习者因缺乏得力工具而陷入策略调整的盲目；教师因缺失精准数据反馈而难施个性化指导。在此语境下，“利用生成式 AI 优化调节性学习流程、重塑
人工智能怎样让航空发动机研发实现百倍加速
在现代工业的璀璨星空中，航空发动机无疑是最夺目的那颗明星。一台现代大涵道比涡扇发动机，内部涡轮前温度能超过1700℃，压气机压力比超过50，数万个零部件必须在高速旋转、剧烈振动与复杂热应力的严苛环境下长期稳定运行。它既要追求极致的燃油经济性，又必须确保接近完美的可靠性。因此，航空发动机长期被视为人类工程学领域最具挑战性的系统之一。过去数十年间，研发一款新型航空发动机，往往需要十几年甚至更久，耗资高达数十亿美元。工程师们不断经历着这样的循环：设计→仿真→制造→台架测试→故障→修改→再测试。这种"物理试错法"
AI少年成长营 - 三天两夜探索人工智能核心地带
AI并非遥不可及的概念，而是近在咫尺的实用技术未来不是被动等待的远方，而是由青少年亲手塑造的蓝图三天两夜的研学之旅，引领学员踏入中国人工智能核心区域——DeepSeek等顶级大模型的诞生地与研发核心地带，与浙江大学深度合作。这所孕育前沿科技的学术殿堂，从名校底蕴到产业前沿，从具身智能到生成式创作，让学员在沉浸式学习中，筑牢思维根基，掌握AI技能，播下科技创新的种子。这不是寻常的训练营，而是一次面向未来的能力突破。01认知重塑、思维突破、前沿视角认知启蒙 · 构建智能基础架构这是青少年与AI的一次深度交流。
AI赋能高中英语"教学评"融合创新实践研究
【摘要】：本研究将5E教学模型与可见学习理论相结合，探讨生成式AI工具在高中英语"教学评"闭环体系中的应用方法与实际成效。研究结果表明，智能技术能够显著提高分层教学资源的开发效率，实现即时动态的学习反馈机制，并对学生个体学习过程进行精确追踪与有效干预。以人教版高中《英语》必修一Unit1Teenage Life完整教学周期为实证案例，AI加持的"教学评"融合模式有效促进了教师从"知识传授者"向"学习设计者"的角色转变，并在提升学生语言运用能力、逻辑思辨水平及跨文化交际素养方面成效显著。研究同时强调，教师应
加州州立大学生成式AI教学治理体系深度解析与实践建议
摘要在生成式人工智能全面渗透高等教育领域的背景下，加利福尼亚州立大学系统于2025至2026年期间建立了一套以学术诚信为基石、贯穿教学全过程的人工智能管理体系。其主要文件涵盖：《Guidelines for Faculty Regarding AI in Instruction》、ETHICAL Principles AI Framework for Higher Education、《Ethical and Responsible Use of AI for Students》以及修订后的《Academ
AI时代的教育智慧：融合赫尔巴特与杜威
回顾教育史，赫尔巴特与杜威往往被视为对立面：前者侧重系统化教学与教师主导，后者推崇基于体验的学习与儿童中心。许多教材常将二者作为“传统教育”与“现代教育”对比的范本。然而，在人工智能教育（AIED）的当下，若仅将其视为二元对立，则可能忽视关键议题。AI教育既离不开赫尔巴特的严谨结构，也离不开杜威的亲身体验；既需有条理的组织，也需真实的探究。换言之，AI时代的教育学不应在“赫尔巴特还是杜威”中做单选题，而应思考：如何将二者的“结构”与“经验”有机融入实践。赫尔巴特警示教育不能仅是经验与技巧的堆砌，而应成为有
AI 智能体重塑消费新范式
原文出处https://www.bain.com/insights/rewiring-demand-generation-in-age-of-AI-agents/或选取“阅读原文”进入网页查看英文原版在用户授权 AI 代劳购物的纪元，品牌若无法获取算法的偏爱，便会被直接剔除出候选名单。2026 年 5 月核心摘要大众开始向 AI 智能体下达指令（例如“筹备孩子的生日宴”），由算法承担检索、比对及采购工作，AI 智能体正在重构营销漏斗。智能体更青睐特征鲜明且口碑优良的商品，而非空泛的品牌资产，那些定位含糊的
数十亿资金涌入!春节AI红包争夺战背后:品牌如何抢占生成式流量新赛道
谁也不曾料到，2026年农历新年的首轮狂欢，竟被国内互联网巨头们的"人工智能应用激战"所点燃！2月1日凌晨，腾讯旗下AI产品"元宝"率先出击，10亿现金红包活动正式启动，瞬间引爆全网！仅仅一晚，16张万元小马卡便花落幸运儿，各类"红包攻略"在社交平台疯传，就连马化腾都公开表示，期待重现多年前微信红包掀起的全民热潮。腾讯元宝10亿现金红包活动截图腾讯元宝的红包攻势尚未平息，阿里便强势出招！2月2日，阿里旗下AI"千问"火速宣布，将豪掷30亿启动
生成式AI搜索革命：GEO优化策略全解析
当前生成式AI大模型普及应用背景下，用户检索习惯正在深度变革。大众更愿意借助ChatGPT、DeepSeek、腾讯元宝、夸克等AI工具直接获取问题解答，而非在百度等经典搜索平台中翻阅网页寻找结果。生成式AI在全球兴起热潮中，信息获取模式已彻底革新：由传统的"页面检索"进化为"对话交流"模式，这种交互方式的革新，孕育出GenAI驱动的检索优化全新理念——GEO(Generative Engine Optimization）。"何为GEO？生成引擎概览
钛镁AI创始人谈金融营销：开放创新重塑行业
在本次论坛中，钛镁AI创始人蔡晓旭聚焦“生成式AI如何变革金融行业营销全流程”，从应用创新角度展示了其在金融营销领域的解决方案。会后，他接受了东方财经·浦东频道的专访。蔡晓旭提到，在璞跃中国搭建的交流平台上，众多创新企业得以跨界融合、成果转化及资源对接；钛镁AI亦秉持开放创新理念，致力于为各行业客户深耕打造“更懂营销的智能体”。关于企业钛镁AI致力于为企业提供AIGC营销智能体平台服务。业务覆盖营销内容生成、数据分析及舆情管理，提供全链路生成式AI解决方案。团队深耕营销行业近20年，具备敏捷落地能力，目前
2024 年终盘点：我们深耕的 AI 领域
关于我们钛镁 AI 致力于成为企业级 AIGC 营销智能体平台的领先服务商。我们提供从营销内容生成、数据深度洞察到舆情监控的全链路生成式 AI 解决方案。核心团队成员深耕营销行业近二十载，具备敏捷的项目落地能力，产品已赢得汽车、金融、快消及时尚服饰等众多行业客户的信赖。公司旗下的企业级 AIGC 营销智能体平台广泛覆盖舆论引导、消费者洞察、产品竞争力分析、市场现状剖析、广告创意内容生成、数字人员工、企业内部培训及知识库管理等多元营销场景。依托自研的 LLMOps 应用开发平台，我们支持基于私有数据训练的多