用户超6亿！生成式AI时代版权治理新方向
当下，生成式人工智能正深度变革知识产出、文化扩散及产业组织形态，各类应用场景的落地速度显著超越版权规则供给节奏。至2025年12月，我国生成式人工智能用户总数已达6.02亿，普及率为42.8%。伴随人工智能的广泛渗透，输入端训练数据的合法有序利用机制尚需健全，输出端生成内容的作品定性及权属界定仍存在争议，责任端开发者、运营者、用户及平台间的界限亟待厘清，治理端在标识管理、透明度规范、证据保存及风险防控方面尚未构建完整闭环。实务中，最高法近期发布的《中国法院知识产权司法保护状况（2025年）》披露，全国法院
智能技术赋能物理教学：PRPER特刊研究全景与本土化思考
引文格式：刘俊慈,朱和国,武慧慧,童大振.人工智能在物理教育中的应用综述与启示——基于PRPER特刊的研究脉络分析[J].中学物理,2026,44(09):8-12.自2022年末ChatGPT推出后，生成式人工智能（GenAI）已迅速成为物理教育技术领域的焦点议题。国际物理教育权威期刊《Physical Review Physics Education Research》（PRPER）因此发布了主题为“人工智能工具在物理教学与物理教育研究中的应用”特刊征文通知。本文立足特刊收录的12篇研究文献，从“教—
美国律师如何用AI总结—《法庭上的AI证据》译文
🔐 美国律师如何利用生成式AI（9）《法庭上的AI证据》译文生成式AI作为法庭证据的实操指南 · 结论部分译者注：本文是对刊登于《米切尔哈姆林法律评论（Mitchell Hamline Law Review）》第52卷（2025年11月12日出版）的《生成式AI作为法庭证据的实践指南（Generative AI as Courtroom Evidence: A Practical Guide）》的译文，作者为 Neal Feigenson、Brian Carney。原文链接：https://open.mi
警惕！生成式AI或致“元认知懒惰”，学习能力退化引担忧
生成式人工智能的蓬勃发展，正深刻地改变着教育的面貌。从自动批改作业到提供个性化指导，AI似乎展现出全能的姿态，学术界也围绕着人类与机器智能深度融合的“混合智能”展开热烈探讨。然而，当学生在实际的学习情境中与生成式AI进行深度互动时，他们是真的在提升自身能力，还是仅仅学会了在新技术面前“投机取巧”？近期一项针对大学生的随机对照实验，揭示了生成式AI辅助学习的真实情况。研究结果不仅挑战了我们对AI赋能教育的一些美好设想，更提出了一个教育界亟需关注的新概念——“元认知懒惰”。一、高分假象：能力提升与分数增长脱节
AI重塑未来：五大维度赋能人类潜能
生成式AI正在从单纯"工具"进化为"数字潜能倍增器"，在学业、职场、创作、日常、健康五大领域全方位重塑个体未来，关键在于将人类从机械性任务中释放，专注于创新、判断、情感连接等核心价值。🧠 学习：从"机械记忆"到"精准获取"• 专属导师：AI依据个人水平、进度与目标，打造定制化学习路径，即时解惑、补齐短板，将知识拆解后精准输送。• 能力升级：将信息存储交由AI处理，你则集中精力于发问、思辨、跨领域融合——这才是未来的制胜关键。• 终身学习成为常态：职业技能迭代、多学科探索，AI助力实现"工作学习两不误"的日
AI赋能医疗：投资回报显现，行业应用加速
人工智能正以前所未有的速度推动医疗领域的进步，其影响范围涵盖了医学影像、新药开发、医疗设备制造，乃至通过数字人技术催生的创新疗法。根据英伟达（NVIDIA）发布的《2026年医疗健康与生命科学行业人工智能发展现状及趋势调研报告》，业界已从最初的AI探索阶段转向实际应用，并在医学影像和药物研发等关键领域开始显现可观的投资回报。与此同时，行业内正积极拥抱开源软件与AI模型，以应对各类特定应用场景的需求，并且也在探索利用代理式AI来提升知识检索和科研文献分析的效率。本年度的调研报告揭示了以下几个重要趋势：70%
人工智能在金融业的演进逻辑与应用层次
聂铭江，江苏省金科数字与科技金融研究院高级研究员【编者按】本文系作者于2026年4月15日在国家金融与发展实验室科研工作例会上的发言。全文分两大部分。首先以银行业为例，探讨人工智能在金融信息处理中的应用；其次在此基础上，分析人工智能应用于金融业的三个层次及其深远影响。01 人工智能与银行信息处理针对人工智能在银行信息处理中的运用，现实中有三点观察。其一，生成式AI已从大语言模型拓展至能处理图片、音频、视频的多模态模型，主要用于文档生成（如会议纪要、客服话术、贷款尽调报告、合同解析等）、代码编写、文档核验、
Ember AI携玄华智能在马来西亚签署备忘录 推进AI教育与智慧农业应用
Ember AI汇聚多方力量推动AI教育与智慧农业创新落地近日，玄华智能面向海外市场打造的Ember AI在马来西亚吉隆坡参与签署两份合作备忘录，携手MARDICORP Sdn Bhd、Koperasi Pemodalan Sahabat TerengganuBerhad（KOSAHABAT）以及Showme Kidz International Sdn Bhd（Showme School），共同加速生成式人工智能在教育、职业培训、农业创新与社区赋能等领域的实践应用。01CONTRACT马来西亚国家新闻社
第273期教学工作坊前瞻：人工智能驱动智慧课堂与学科知识图谱构建初探
AI技术的迅猛进步正不断推动教育模式的转型升级。本期教学工作坊特邀清华大学卢滇楠教授，带来人工智能驱动智慧课程与学科知识图谱构建初探专题分享。报告将基于卢教授在AI辅助学科建设、理论教学智能化及实践课程创新方面的前期实践，聚焦智能化化工专业建设案例，分享AI在本科与研究生教育及课程建设中的应用实践，剖析AI赋能化工高等教育的可能性、优点与潜在挑战，旨在为生成式AI在教育场景中的深度应用、高校AI+教学新模式构建以及跨学科课程建设等提供借鉴与启示。时间5月12日下午3:00 - 5:00地点中楼教学楼401
生成式AI业务创新要点
📝 研报客AI助手-AI报告总结生成式人工智能业务创新简报要点汇总 关键观点 生成式人工智能（Generative AI）正快速成为企业推进数字化升级的关键驱动。该技术能够依据自然语言指令，自动产出更为复杂的成果，例如文本、代码、图像、视频及音乐等，从而帮助企业实现显著的效率提升，并带来新的应用想象空间。随着能力的持续普及，越来越多企业开始研究如何把生成式人工智能嵌入具体业务环节：用来改善客户体验、增强员工的工作产出，同时进一步挖掘可落地的商业价值。 主要结论 生成式人工智能潜能大：不仅有望提升企业日常运
Python赋能AI：机器学习到生成式AI全栈指南
每日为您搜罗最新出版书籍，并精心推荐优质佳作。Mastering AI with Python: A Beginner's Guide to Machine Learning, Deep Learning, Generative AI, LLMs, and AI Agents《Python人工智能精通指南：机器学习、深度学习、生成式人工智能、机器学习模型和人工智能代理入门》作者： 古拉姆·穆斯塔法发布日期：2026年1月31日人工智能正以前所未有的速度重塑各行各业，从软件开发、金融服务到医疗健康和
第467期AI赋能课堂：西山数学教研提质增效
以AI赋能课堂促教研提质增效西山区度假第三小学数学教研组开展AI教学专题教研活动为推动人工智能与小学数学教学的更深度结合，着力破解教学中的重点与难点，并进一步增强教师的教学创新能力。5月7日，我校小学数学教研组组织线上连线教研，特邀北京大学博雅博士后刘誉博士作专题分享，全体小学数学教师全程参与学习。刘誉博士长期关注人工智能教育方向，研究聚焦人工智能智能教育、教师教育、学习科学与教育技术等领域。同时，他也是北大版DeepSeek使用手册编写者之一。活动围绕“用最有效的方式学会有用的知识”这一理念，结合小学数
AI助力初中数学教学的创新实践
摘要：随着人工智能技术的飞速发展和广泛应用，各行各业正经历深刻变革，教育领域亦不例外。人工智能为中学数学教育开辟了新途径。在新时代背景下，我们应及时跟进并辩证看待人工智能带来的影响，深入分析其机遇与风险挑战，并以此为基础，优化初中数学的教、学、评环节，让人工智能成为数学教学的有力支撑。这已成为当前学校、管理者及教师面临的重要时代课题。本文以勾股定理的教学为例，探索了生成式人工智能在初中数学教学中的创新应用。关键词：人工智能；生成式；数学教学；勾股定理2024年11月，教育部办公厅发布的《关于加强中小学人工
生成式AI驱动的城市空间流形生成
引言城市形态学——聚焦城市空间的形式、结构及其演化——在快速城市化、技术迭代与现代城市多元面貌的共同作用下，正变得愈发复杂。沿用至今的规划与设计方法，往往难以充分回应城市环境中的动态变化与涌现现象。随着生成式模型、流形学习等AI技术的到来，研究者得以用更新的视角理解并参与塑造城市空间。本文希望梳理城市空间形态生成机制及AI在其中的作用，重新追问城市空间究竟如何被生成、又如何持续演变：将城市视作由人、建成环境与自然环境共同构成、并相互作用的复杂系统。基于流形与人的行为方式，我们提出一种以人和AI共生为核心的
AI落地实施要点：从模型评估到沙盒上线03
1.1. 从打造精美的视觉作品，到撰写更吸引人的文字内容，再到研发生动复杂的数据模型、把重复性劳动交给自动化完成，生成式人工智能的能力范围很广，也因此具备明显的颠覆价值1.2. 作为一种高效工具，它既能直接带来生产力的提升与创造力的释放，同时还能为以往难以攻克的难题提供可行思路1.3. 在软件工程实践中，开发者采用“赛博格”式的协作方式，也就是微软常提到的“副驾驶”（Copilot）理念，借助GitHub代码仓库与生成式人工智能联动，工作效率已经得到显著增强1.3.1. 人类始终保有最终的掌控权，并需要对