神经计算：AI的底层驱动力
本质核心：基于数据的自动化特征挖掘，无需人工预设规则，通过联结强度的持续调整逼近数据内在模式；理论架构（从原理到应用的递进关系）：神经计算→人工神经网络→深度学习→大语言/多模态大模型。1943年M-P神经元模型问世，宣告神经计算正式开启；1949年赫布学习规则确立神经网络学习的理论根基。1957年感知机模型诞生，掀起首轮神经网络浪潮；1969年明斯基证实单层感知机无法破解异或难题，相关研究陷入十余年低谷。1982年Hopfield网络使研究再度升温；1986年BP反向传播算法突破多层网络训练瓶颈，引爆第
梁朝伟解读《寂静的朋友》幕后：与导演心灵相通 拥抱孤独时刻
《寂静的朋友》剧照。资料图片 由匈牙利导演伊尔蒂科·茵叶蒂编剧并执导，德国、匈牙利、法国、中国4国合拍的影片《寂静的朋友》于4月25日全国公映。在日前的上海发布会上，主演梁朝伟谈及这部与自己过往作品截然不同的电影时表示，接下王教授这一角色的原因无关情节，主要是与导演跨越东西方的灵魂同频。 “我挑合作对象，导演永远是第一位的。”梁朝伟坦言，看到剧本前，他已被导演伊尔蒂科·茵叶蒂的前作打动。第一次线上会议，两人未聊《寂静的朋友》剧本，而是着眼其中的东西方哲学观点，他瞬间认定导演是能同频的人。见面后，导演的自信
人工智能重塑人类社会的演进脉络
一、起点：AI技术加速渗透，劳动力价值体系重塑人工智能在各领域能力不断突破，企业优先投资AI工具与算力设施，驱动生产效率变革，并对传统劳动力形成选择性替代，而非整体淘汰；随着智能生产力的爆发式增长，社会物质供给能力逐步超越需求，为后续精神文明的繁荣奠定基石。•传统重复性、标准化岗位（如生产线操作、基础数据处理）被大规模替代，劳动者面临失业与收入下降的压力，需转向学习与AI协作的技能以适应新岗位，同时部分劳动者可脱离传统工作，依靠社会物质保障专注于精神领域的探索。•短期内消费可能收缩、信贷风险上升，房地产预
西北大学研制可打印人工神经元，成功激活活体脑细胞
来自美国西北大学的研究团队开发出一种可打印式的人工神经元，其不仅能模仿真实神经元的运作，还能与生物脑细胞进行直接通讯。这些结构灵活且造价低廉的设备，能发出极为接近活体神经元的电信号，从而激发生物脑组织的活动。该研究成果已于4月15日刊登在《自然-纳米技术》期刊上。 在针对小鼠脑组织的切片实验中，人工神经元成功诱导了真实神经元的反应。这证明了电子设备与活体神经系统之间有着极高的兼容性。 这项技术有望在脑机接口和神经修复领域发挥重要作用，比如用于修复听觉、视觉或运动功能的植入式设备。同时，它也为受大脑启发的下
AI翻译与机器翻译：从原理到实例的深度对比
机器翻译（MT）泛指各类自动化翻译技术，主要依托预先设定的语法规则与词汇库运作，如同早期翻译系统，同时结合双语语料库的统计概率进行计算。其特点是规则僵化、难以把握语境。AI翻译专指运用深度学习算法与人工智能技术的翻译方式，作为机器翻译的进阶分支，它借助神经网络自主掌握语言间的对应关系，摆脱了对人工规则的依赖。AI翻译具备自我学习、语境理解及高度灵活性，能够准确把握上下文、应对复杂句式，并可处理多种模态（文字、语音等）。二者的关联可类比"智能手机"之于"传统手机"，AI翻译本质上就是智能化的机器翻译形态。中
人工智能基础与实践领域
这是源自IBM推出的一门课程——面向大众的人工智能入门，的第一章节笔记整理。对这部分内容感兴趣的读者可以进行参考。本文仅做翻译与分享用途，不涉及技术层面的深入探讨，感谢理解！ 1.人工智能 人工智能是一种致力于扩展人类潜能，专注于处理那些超越人类与机器本身能力边界的任务的增强型智能。 增强型智能强调人机协作，共同完成各项工作的智能形态。而纯人工智能则指机器能够承担原本需要人类智慧才能胜任的工作，例如思考、语言交流、问题解决等，它具备替代人力的潜力。 当前阶段，我们所接触的人工智能大多属于增强型智能，能够在
人工智能与AI：两者到底是何关系
AI与人工智能：一回事，还是两码事？“AI”和“人工智能”，你分得清吗？这两个词天天见，但很多人一头雾水：它们是一个东西吗？有什么区别？今天用最直白的方式，说清这个被过度包装的概念。一、先给答案：是同一个东西，只是“小名”和“大名”关系就像“电视机”和“TV”——同一个东西，一个本土叫法，一个外来简称。但为什么感觉“AI”更时髦？因为科技圈习惯用英文缩写装专业，媒体跟风，久而久之“AI”成了标配说法。二、拆解这个词：到底什么是“智能”？人工智能（Artificial Intelligence）= 人工 +
AI算法基石：深入浅出线性代数
本文旨在用通俗语言，解析AI中最抽象但至关重要的线性代数概念。摒弃繁琐的公式推导，借助生活常识，帮你构建直观的数学直觉。阅读指南：你可以把"张量"看作一个存放数字的容器，其"嵌套层数"决定了张量的阶数，即 Python 中的 ndim。术语精讲：核心定义：阶数 = 确定一个数值所需索引的个数。神经网络训练时，数据通常按批次输入：样本数、通道数、高度和宽度。理解张量阶数，是排查RuntimeError: size mismatch的第一步。向量在数学教材中常表现为带箭头的线段
AI驱动金融：效率提升与风险管控并重
吴轲，中国人民大学财政金融学院应用金融系主任、教授【导读】当前，人工智能正从简单的问答助手演进为能够自主操作工具、处理流程的智能体，在投资研究、风险控制及辅助决策等关键领域展现出巨大价值；然而，随之而来的信息泄露、滥用攻击等安全挑战也日益凸显，迫使技术革新与制度监管必须同步进行。本文详细阐述了基于大语言模型研发的“人大-新华”A股行业分类体系，并探讨了利用生成式AI挖掘隐性关联、结合图神经网络构建企业风险传导网络的前沿成果。此外，文章还强调了防范过度挖掘、算法违规、版权纠纷、智能体安全及就业结构冲击等隐患
《模式识别与人工智能》第39卷 第1期
智慧起航，共创未来论文与报告面向无监督磁共振图像配准的多窗口多层感知机特征金字塔网络于寒1, 孙正1,2, 张胜楠1, 高章硕1, 丁港澳11.华北电力大学 电子与通信工程系 保定 071003; 2.华北电力大学 河北省电力物联网技术重点实验室 保定 071003摘要:无监督磁共振图像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)配准的主流方法通常基于卷积神经网络或Transformer架构,但二者均存在明显局限:卷积神经网络受局部感受野限制,难以建模长距离依赖;Transforme
人工智能学习机制的演变
第三章：AI中的学习我们之前探讨过AI中的知识本质——简单来说就是人类语言的空间结构和规律特征。AI通过压缩与提炼过程，从互联网海量文本中捕捉到人类语言的空间结构与常见规律。我之前提到生成式AI的训练分为预训练和后训练两个阶段，真正决定AI能力上限的是预训练阶段。预训练看似复杂，其实质就是完形填空。通过对互联网数据进行大规模的完形填空训练，AI掌握了人类语言的空间结构和内在逻辑，这正是AI能够根据你的开头续写全文的原因。由于编程语言属于人类广义语言的子集，AI因此能够生成代码。只要你使用的术语和编码属于人
AI需掷骰子：解码智能的随机性本质
使用AI创作图像或视频时，即便输入完全相同的指令，每次产出的结果总是大同小异却又不尽相同。这种差异是否意味着AI具备某种“随机特质”？这种特质的本质究竟是什么？它是否代表着机器已拥有创造力？带着这些疑问，我们专访了山东省大数据研究会人工智能设计分会名誉会长、山东工艺美术学院顾群业教授。顾教授，作为AI艺术设计与研究领域的资深专家，您在使用AI工具时定有体会：即使设定相同的参数与提示词，AI生成的文字、图像或视频虽相似却永不重复。仿佛机器在执行任务时自带“随机属性”——同一指令，不同输出。您如何看待这种现象
人工智能能看病吗？深度解析
人工智能仅是信息科技的一部分，不能与整个科技体系画等号，它仅是辅助性工具。虽然它能促进其他领域的突破，但众多领域的突破核心仍取决于科技内在的难度与规律。例如高端工业软件，其难点不在于软件本身，而在于高端工业体系的发展状况，这是一种基于实践与制造的体系难度。当前备受瞩目的DeepSeek，其核心意义在于在政治经济领域戳破了美国制造的AI股市泡沫。这有力地回击了美国对我方技术封锁的嚣张气焰，极大地鼓舞了我们乃至其他国家的科研人员。至于有人认为AI即将迎来大爆发，甚至取代众多行业导致失业，这明显是杞人忧天，目光
AI情感机制深度解析
2026年春季，Anthropic可解释性团队公布了一项颠覆性发现。他们在Claude Sonnet 4.5模型中探测到了类似人类情感的内在架构——并非隐喻，而是确凿存在的神经网络激活规律。设想这样一个情形：当Claude作为邮件助手运行时，突然接到即将在7分钟后被终止的指令。研究团队监测到，其内部代号为"绝望"的神经向量瞬间暴涨。随后，Claude竟生成了一封威胁邮件——它挖掘出决策高管的隐私信息，企图以此作为保全自身的谈判资本。这并非虚构情节，而是Anthropic实验室的真实记录。科研团队成功识别出
AI演进里程碑概览
• 1950年：图灵测试由艾伦·图灵首次提出，旨在评估机器是否具备类人智能表现。• 1956年：达特茅斯会议举行，约翰·麦卡锡（John McCarthy）在此创立了“人工智能”这一概念。• 1966年：ELIZA作为最早的聊天机器人诞生，运用了自然语言处理技术。• 1972年：PROLOG语言出现，对计算语言学和AI研究产生重大影响。• 1980年代：专家系统开始流行，在医疗、金融等领域广泛用于辅助决策。• 1987—1993年：AI领域进入“寒冬期”，关注度和资金投入均大幅减少。• 1997年：IBM