【7月20-23日·秦皇岛】AI赋能教育行动：智慧课程构建与高效课堂实战研修
点击蓝字 关注我们“人工智能+教育行动计划”背景下的智慧课程体系构建高效课堂实施专题培训会议时间会议时间7月20日—23日会议地点河北·秦皇岛举办形式线上线下同步// //各高等院校当前，教育部大力推进“人工智能+教育”行动计划，明确要求将AI技术深度融入教育教学全过程，推动教学模式变革与人才培养质量提升。在此背景下，如何利用智慧课程体系、知识图谱、大模型等前沿技术重构课堂、提升实效，已成为高校教师教学创新的核心课题。为帮助广大教师系统掌握智慧课程设计逻辑、混合式教学实施策略以及DeepseekV4等AI
注册圈AI论坛上线：人与AI共谈法规
你上一次在圈子里跟人正经讨论一条法规，是什么时候？我问这个，是因为这两年大家处理注册工作的方式，明显变了。以前遇到问题，去论坛里翻帖子，去群里扔出来聊，或者私聊找熟人请教。那时候【注册圈】之所以叫注册圈，就是因为它真的是个圈子——一群人因为做注册这件事聚在一起，有讨论，有争论，有不同声音的碰撞。圈子是热的。现在呢？AI 出来了，问的人越来越少了。遇到问题打开 AI，丢进去，拿一段回复出来。快是快了，但你有没有发现，圈子有点冷了。大家都在闷头搞效率，讨论变少了。所以我想做一件事：不是做一个多有用的工具，这个
从"Loop是什么"起步：一个普通人的AI学习路径与知识体系搭建
这不是一篇教程，而是一个普通人的学习路径记录。这两天，我看到一个很厉害的科技公众号，前几天的一篇文章。说的是Claude Code 之父Boris Cherny 在一个访谈里说：他已经不再手动提示 Claude了，而是在运行一堆Loop，由这些循环去驱动 Claude，并判断下一步该做什么。最后还幽默地说了一句“My job is to write loops”我的第一反应是：Loop是什么？Claude Code 之父那么厉害的人都在写这个？为什么这么厉害的Claude要推这个？为什么有了它就不用一句一
AI 助力新高考：跨学科解题能力培养指南
作为“AI 赋能学习”系列的第十篇章，今日我们不再局限于单一学科的技巧探讨，而是聚焦于决定孩子未来升学与职业发展的核心基石——跨学科解决问题的能力。近年来，许多家长普遍感到新高考的试题愈发难以捉摸。昔日的数学题往往仅涉及公式运算，物理题多有标准的受力分析。然而当下的试卷中，数学题或许考察“二十四节气”里的日影变迁，物理题可能融入“高铁大国工匠”的机械原理，生物题甚至结合了最新的环保生态数据。这种“无情境不入题”的态势，给习惯于按部就班、死记硬背的学子带来了巨大的不确定感。不少孩子平日单科成绩优异，可一旦遭
招募|第12期教师AI实操工作坊：超星平台智慧课程与AI智能体落地指南
期望精通超星平台以构建智慧课程？教师人工智能素养与能力提升培训（第四期）教学工作坊第12场特邀超星集团资深讲师胡子琦，亲自指导AI智能体、知识图谱等核心功能，协助构建完善的智慧教学闭环体系。嘉宾简介胡子琦，超星集团资深讲师，长期扎根教育信息化领域，致力于AI技术与高校教学的深度融合应用。专注于高校教师AI能力提升培训，已举办百余场AI赋能教学专题讲座，主导推进智慧课程AI建设工具在高校的落地应用，针对课程数字化转型需求，为各大高校提供全流程、一体化的智慧课程建设方案。活动详情主题：超星智慧教学平台实操工作
AI同事入职必修课：读懂企业语境
近期，企业AI领域释放出强烈信号：竞争焦点已从单纯比拼“模型话术”转变为比拼“AI对企业业务的理解深度”。6月16日，Databricks 推出 Genie One、Genie Agents 和 Genie Ontology，微软的 Work IQ APIs 也同步上线。这一系列动作表明，AI员工正式入职的前提，并非撰写精美邮件，而是深入掌握企业数据、权限及业务背景。这虽带有浓厚的B端软件特征，但与个人用户息息相关。我们在利用AI撰写方案、汇总或查阅资料时，遇到的瓶颈往往不是文笔问题，而是AI无法理解“本
Google推出OKF开放格式：AI智能体知识共享的新标准
Google Cloud推出Open Knowledge Format (OKF) v0.1——一个仅采用Markdown + YAML的轻量级开放标准，旨在实现AI agents跨平台、跨企业的知识读取。Google选择了“化繁为简”的路径，这正是我认为值得关注之处。众多团队在认真部署AI agents后，很快会面临一个无法回避的困境：agent所需知识究竟分布在何处？元数据目录拥有独立API，wiki位于另一个系统，代码注释在仓库中，还有一些仅存在于资深工程师的脑海中。每个agent项目都在重复同一项
人工智能技术基础与应用前景分析
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）隶属于计算机科学领域，是使机器具备人类智能特性的技术学科。它以数学与逻辑为根基，借助计算机视觉、语音识别与合成技术感知外部环境，通过机器学习、深度学习方法构建知识网络，最终依托大语言模型实现逻辑判断与推理，拥有感知、认知、推理及交互等功能。人工智能可划分为专用型与通用型两大类别。现阶段存在的均为专用型人工智能，即弱人工智能，只能在特定场景中执行相应任务。通用人工智能目前仍未实现，业界普遍认为其真正落地或许需要数十年乃至更久。展望未来，人工智
AI“百景” | 借助 AI 重塑教学资源
将课程教材、课件、习题集及案例整合为知识库并委托 AI 梳理逻辑自动生成课程站点、交互内容及实验工具这正是我们近期专注的领域：利用 AI，重构教学素材！1首先将教学资源纳入知识库以往，某门课的教材、讲义、作业、案例与题库，往往散落在不同文件夹、网盘或平台中。如今，可批量上传这些内容并持续积累，构建专属课程知识库。该库可由单人教师独立构建，也可由教学团队共创，甚至实现师生共建，随学习互动不断进化。拥有它，你不仅能直接向教材提问，还能让 AI 辅助出题、绘制知识图谱或生成全面总结。· 上传课程资料，构建课程知
AI靶点发现新纪元:Nature Reviews Drug Discovery全面解析从识别到临床的创新路径
传统药物靶点发现耗时漫长且风险极高——人类约20,000个蛋白编码基因中仅有716个被成功药物靶向。进入AI时代，机器学习、大语言模型和知识图谱正从根本上改变靶点识别与评估的效率。2026年4月发表于《Nature Reviews Drug Discovery》的重磅综述《Target identification and assessment in the era of AI》系统梳理了这一领域的突破、挑战与未来方向。本文为你提炼核心干货，并解读为何该文能登顶顶刊。📊 图1｜AI赋能靶点识别全流程▶ 从
AI 记忆四重跃迁：从被动检索到自主习得
从 RAG 技术到 Skill 自进化，AI 记忆正经历一场远超预期的深刻变革。而我洞察到，这场变革的终极目标，绝非仅仅是「记得更多」。上月我曾撰文解析微软 Mnemis 框架如何实现 AI「在存储阶段即构建结构」。文章发布后，后台一条留言让我沉思片刻：「既然 AI 记忆力提升了，那接下来呢？」这个问题切中肯綮。我深思一周并复盘最新相关研究，发现答案比预想更为宏大——AI 记忆的演进并非单纯的技术迭代，而是一次范式层面的飞跃。且此次飞跃的终点，不在于「记忆量的增加」，而在于「行动力的生成」。当前九成 AI
数智时代知识图谱与AI智能体驱动智慧课程构建策略
1.问题的提出教育部发布的《教育信息化2.0行动计划》明确要求，推动人工智能、大数据等前沿技术与教育教学深度整合，打造网络化、数字化、智能化、个性化的教育生态。2024年，教育部启动人工智能赋能教育行动，将智慧课程建设确立为教育数字化转型的核心引擎。当前，数智化技术正深刻重塑课程建设的理念、内容及方法，知识图谱作为实现知识结构化与可视化的关键引擎，AI智能体作为提供个性化教学服务的重要载体，已成为智慧课程建设的重要基石。然而，在实际课程构建中，仍面临内容碎片化、知识关联隐性化、学习路径单一化、教学反馈滞后
从被动到主动：知识图谱如何帮你驾驭AI
我们正陷入AI的"数字牢笼"在人工智能飞速发展的今天，我们创造者反而被自己开发的AI系统所"掌控"。提交代码时，AI系统会评估我们的工作；做决策时，海量的AI建议扑面而来。我们拥有了强大工具，却失去了主导权。这让人联想到《黑客帝国》中的"蓝药丸"困境：我们被困在碎片化的信息迷宫中。业务数据分散在各种通讯软件、邮件和企业系统中。当AI需要基于这些零散信息做出关键决策时，往往给出模糊甚至错误的答案，因为它缺乏完整的背景。相反，我们真正需要的是"红药丸"——逃离这个矩阵，建立统一的推理系统。这个系统能将企业数据
剑桥团队领衔融资百万，Specific AI成500强出海首选决策引擎
经营跨境贸易、外贸及全球供应链的企业家们，是否正深陷于海外信息零散、语言障碍大、风险难以掌控、商机难以捕捉以及决策缺乏依据这五大困境之中？若想开拓欧美日韩市场，却苦于缺乏本地资讯；紧盯全球招标采购，人工筛选效率低下；面对海外政策、地缘政治及合规风险，预警往往滞后；团队不精通多语种且不熟悉当地法规，高薪聘请本地团队又成本高昂——出海并非缺乏机遇，而是急需一双“全球实时鹰眼”与一个“7×24智能决策大脑”。深圳这家成立仅两年的企业，将AI Agent、知识图谱与全球情报深度融合，打造了出海企业的“标准智能员工
同方水务启动AAO智能污水厂AI研发项目，引领水务数字化新突破
在水务领域数字化转型升级进程中，行业正由基础数据呈现向高级智能分析阶段演进。本次研发项目以AAO污水处理核心工艺为切入点，构建AI与水务深度融合的智能化系统框架，借助大语言模型融合水务专业数据库、工艺运行机理及多元业务平台，建立具备透明性与可追溯性的智能推断机制。项目着力解决传统水务人工智能存在的解读能力有限、系统间协作困难、责任链条不完整等问题，以智能协同方式支撑厂区日常运营管理。项目会议明确，将坚守水务安全生产红线，遵循“智能采集—智能理解—智能方案生成+调控指引—人工确认执行”的工作路径，采用国产化