企业知识库打造：AI时代的制胜关键
企业知识库与创新发展ENTERPRISE KNOWLEDGE BASE AND INNOVATION引言据《2020年德勤全球人力资本趋势》报告指出，75％的受访者认为，在持续演变的员工结构中，企业能否有效创造并沉淀知识，对未来12-18个月的发展成败具有决定性影响。因此，构建科学完善的内部知识管理体系，对企业稳健且可持续的发展至关重要！同时，78.1%的受访者认为，对于科技创新型企业而言，知识的积累与创新显得格外关键。英特尔在提升新产品开发效率的过程中发现，超过60%的技术难题，其实早已在其他团队的开发
AI浪潮下教育应追求什么
清华大学教授刘嘉指出，进入AI时代后，教育正在经历深刻变革。当各类知识借助大模型都能轻松获取时，传授知识已不再是教育最核心的目标。教育真正应当做的，是帮助一个人认识自己，找到值得倾注一生、甚至愿意为之奉献的方向。他表示，这番观点也许并不讨许多家长喜欢：未来大学教育或将出现显著变化，一些企业在招聘时甚至未必优先选择大学生，因为中学生拥有更新鲜的头脑，而大学生的思维有时反而趋于定型。当知识获取变得极其方便，物质财富也积累到一定水平，人们无需付出太多努力便能得到基本生活所需时，人还应当去做什么？人活着究竟是为了
人工智能浪潮下的知识生产新变局
作者：石英【构建中国哲学社会科学自主知识体系】自20世纪中期开始酝酿、在21世纪第二个十年集中爆发并席卷世界的人工智能革命，既是一场科技与产业的深刻变革，也鲜明映照出人类知识生产正在经历结构性转型。这一转型推动“科学”重新回到“知识”的广阔框架之中，即回归其本应具备的整体性、关联性、开放性、多样性与包容性。知识生产方式迈向复杂性科学所谓革命，意味着具有根本性、颠覆性的深层变化。人工智能科学技术80余年的发展，大体经历了两个阶段：前一阶段遵循符号逻辑路径，催生了计算机；后一阶段转向联结主义路线，提出神经网络
以人工智能推动科研模式重塑 让变革更加系统深入
人工智能被视为21世纪最具代表性的颠覆性力量之一，它的出现本就是多学科前沿技术交叉汇聚的结果。自上世纪中期图灵测试描绘出智能机器的哲学想象以来，人工智能受限于数据与算力两方面瓶颈，走过了漫长且波折不断的探索道路。直到深度学习迅速崛起，机器才真正获得强大的模式识别和特征学习本领，并由此成为这一轮智能革命的重要引擎。此后，自然语言处理能力大幅跃升，使机器能够“读懂”人类复杂多样的语言和意图；而强化学习等方法逐渐成熟，则让其拥有在试错和反馈中持续进化、优化决策的能力。人工智能诞生于科技创新沃土之中，而今正以前所
参加AI FUT大会的深度感悟
刚结束 futureAI 大会的行程，收获颇丰。实地探访、与行业大咖深入交流，这种体验远胜于线上阅读千篇推文。最直观的感受是：AI 早已告别了“概念阶段”，而是实实在在地出现在我们眼前。目前，各家产品的底层 AI 能力已趋于雷同，真正的分水岭在于 RAG 技术、专属知识库的建设以及针对特定领域的模型微调。谁能将技术无缝嵌入细分用户的日常业务流程，谁就能胜出。虽然技术普及是大势所趋，但技术的深度应用才是构建竞争壁垒的关键。 北京市·北京智慧电竞赛事中心 北京 , 1小时前 ,刚结束 futureAI 大会的
ISO42001实战第13天：控制域8下的AI供应商与供应链治理
---------------------------------------------------------------标准来源：ISO42001:2023 第8.4条款，针对外部提供的过程、产品和服务进行控制。核心难点在于：第三方AI模型、数据标注、云平台服务及外包开发缺少专门管理，进而引发AI知识产权、数据合规以及输出失控等风险，不符合ISO42001对外部治理的要求。ISO42001强调，应把全部AI相关供应商纳入“全生命周期治理框架”中。管理重点不只是传统信息安全，更要关注AI合规性、知识产
SAIL基金会落地：AI专利格局生变，中国企业怎么接招
美通社2026年4月8日电，Anthropic、IBM、Meta、微软等企业共同发起全球首个面向AI基础大模型的专利集体许可组织SAIL。此举意味着由美国主要AI公司推动的产业知识产权规则正在被系统性重塑，并将对全球大模型研发环境以及中国企业出海路径产生深远影响。一、SAIL的核心角色• 目标：确立AI基础模型底层技术规则，并不走传统标准化路线• 专利属性：借助非标准必要专利搭建大模型研发的技术门槛• 权力逻辑：通过专利池获取行业规则的话语主导权二、行业出现的三项变化1. 从对立走向共治：头部厂商联合建设
筑牢食品安全AI根基：垂直领域专业语料构建策略
现阶段，人工智能技术正以惊人态势深度融入食品安全风险管控体系，促使监管模式实现由“事后应对”到“事前预判”、由“经验主导”到“数据赋能”的跨越式发展。但在这一演进过程中，一个根本性挑战逐渐显现：若缺失优质的食品安全专属语料支撑，AI应用或将坠入“场景困局”——耗费巨资打造的智慧化系统，终因难以契合实际业务需求而变成“空中楼阁”。本文意在探讨食品安全风险管控垂直场景下构建高品质专业语料的必要性，以期为“AI+食品安全”战略的全国落地提供借鉴。一、理论维度：专业语料构成垂直AI的“知识底座”1.AI模型的“数
AI核心概念解读：RAG如何构建实时知识库
AI核心概念解读赋予AI“实时知识库”的能力你是否曾有这样的经历：向AI询问一件刚发生的事情，它却煞有介事地编造出一个答案？这正是AI的“幻觉”问题——它不了解最新的资讯，但又不愿承认“我不知道”，于是选择了“凭空捏造”。RAG技术便是为解决此问题而生。RAG是Retrieval-Augmented Generation的缩写，中文译为“检索增强生成”。我们来分解一下：简而言之：RAG让AI在回应问题之前，先去“查阅”一下“资料库”，然后综合查找到的信息进行回答。如此一来，AI便不再仅仅依赖“记忆”，而是
MemPalace爆火：把完整对话长期保存，冲上开源榜前列
这一轮交流再怎么深入，等到下次开启新会话，模型依旧像突然“失忆”了一样。你已经说明过的偏好、聊过的系统架构、踩过的问题、做出的关键决策，往往会在会话结束后直接断层。结果就是，用户不得不反复补充上下文，AI 也始终难以成为真正的长期协作助手。近期 GitHub 上有个开源项目 MemPalace，正尝试用一种明显不同的方式来处理这个难题：它不是让 AI 去判断“哪些内容该被记住”，而是尽可能把原始对话完整存下，再交给检索系统在需要时找回。更值得关注的是，作者表示它在 LongMemEval 上取得了目前公开
人工智能时代，阅读依然不可或缺
人工智能似乎无所不知，随时可以解答疑问，那么我们还需要读书吗？答案无疑是肯定的。当前人工智能的知识库，汇集了人类发展历程中几乎所有可被网络检索的信息，单个人的知识储备很难与之匹敌。我们确实可以借助人工智能迅速、方便地查找所需内容，但这并不代表阅读书籍就不再必要。人工智能掌握的知识属于它自己，如果我们不亲自阅读原著，不构建个人系统的知识体系，将面临风险，理由主要有两点。倘若一味依赖人工智能而放弃阅读，我们将逐渐丧失深度思考的能力，进而影响对事务的判断与决策。同时，若不通过阅读积累知识，我们甚至无法辨别人工智
HappyHorse人工智能模型产业解析
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人工智能重塑药物学新格局
河北医科大学第二医院药学部负责人在致辞中指出，专业委员会在过去一年中已成功举办了23场线上线下学术活动，促使全省用药差错发生率降低了18%，药品不良反应报告率提高了35%。“如今，我们的焦点已从‘是否采用AI’转变为‘如何更有效地应用’，目标是让每一片药物都拥有‘智能思考’的数据支持。”03 实践训练：从理论到操作全面解析会议将原本晦涩的“AI算法”分解为四个可实际操作的部分：场景分析：探讨AI在处方审核、用药调整、不良反应监控中遇到的实际难题软件操作：现场构建基于大语言模型与检索增强生成技术的本地知识库
“速食式阅读”并非真正的读书
近日，某平台上一条揭露“读书博主”造假的视频引发热议。视频称，该博主一年读完700多本书，列出的书单足足有四五米长。不少观众感叹，平均每天读完两本书，还要做整理、提炼并分享内容，哪怕不吃不喝不睡，都是极其庞杂的任务。于是，人们不免对其是否真的读过这些书打上一个大大的问号。 放眼社交媒体，像“三分钟读完一本名著”“五分钟讲清一个学科”这样的博主并不少见，点进去往往都是雷同的“故事简介”“金句节选”，或者再搭配AI（人工智能）生成的图片与音乐。当连“万字拆解”都成了少有的“深度”内容时，阅读其实正被一种“知识
人工智能时代的专利布局策略
中文1面向创新型 / 初创企业及早进行技术盘点：清晰识别自身系统中具有独特性与潜在保护价值的部分，避免核心技术处于缺乏保护或评估不充分的状态。设定与退出或增长策略相契合的知识产权目标：若规划授权许可、并购退出或公开上市，知识产权策略应为此提供有力支撑。优先在收购方或投资者关注的领域进行专利布局。聚焦资源与成本分配：初创阶段预算紧张，需要通过战略性选择实现价值最大化：挑选能构建核心竞争力并形成防御壁垒的发明；在合适情况下采用商业秘密保护；有策略性地考量不同司法管辖区的布局方案。保持策略弹性：人工智能技术更新