韩璧丞回忆强脑做假肢的起点
新浪科技讯 4月27日午间消息，BrainCo强脑科技创始人兼CEO韩璧丞今天在强脑科技脑机沉浸式研习社交流活动中回顾了创业初期的心路历程。韩璧丞表示，强脑科技之所以决定做假肢，是因为当时碰到一位残障大学生，这名学生做实验时把右手炸没了，“当时就想，既然我们是做解析神经信号的，有没有可能给他做一只手。” 他介绍，当时团队为这位学生做了一只仿生手，虽然这只手十分简单、也比较粗糙，但那位同学非常喜欢，还带回学校去展示。 韩璧丞谈到，经历这件事后，他觉得自己做的事情很有价值，这也成为强脑科技团队投入仿生手研发的
幼教AI应用：教师必知六点
“”现在，教师应当开始为人工智能做好准备，学会理解、监督、分析并挑选合适的AI工具，把它们真正用在幼儿教育中。仅仅告诉孩子们计算机或社交机器人能做什么还远远不够，教师还要帮助孩子明白这些机器不能做什么。机器不是人，它们不会做伦理判断，也缺少道德选择能力，更没有社会情绪智力。随着孩子与人工智能接触得越来越多，这些能力反而更需要教师去有意识地培养。1. 学会监控机器学习在幼儿教育中的应用。人工智能已经渗透到很多场景中，比如语音识别、面部识别、医疗诊断、自动化、电子游戏、文本分析，以及我们日常生活的许多方面。虽
AI揪出逃税网，涉案者逾十万
将人工智能用于墨西哥电子发票分析后，系统揪出逾10万名此前未被发现的潜在逃税者，令税务风险面显著扩大。在墨西哥，把AI接入电子发票数据后，研究团队筛出了超过10万名可能存在逃税行为的人，远超以往掌握的范围。这一结论来自墨西哥国立自治大学（UNAM）的学术研究。团队借助机器学习与网络科学，分析全国数百万笔交易记录，甚至发现虚假发票已在Facebook Marketplace等平台上成批流通。这项发现出自墨西哥国立自治大学（UNAM）的一项研究。研究者用机器学习和网络科学工具，梳理该国数百万笔登记交易，并注意
Demis Hassabis：从棋局到诺奖的 AI 先行者
在 AI 圈里，很多人登场的方式是退学创业、写长文、或是在某次产品突然爆红后一下子被推到聚光灯下。Demis Hassabis 不同。他更像一位古典学者：国际象棋大师、游戏设计师、认知神经科学博士，然后在 38 岁把公司卖给 Google，48 岁又拿下诺贝尔化学奖。这条路并不像硅谷惯常的叙事，更像某位维多利亚时代博物学家的传记。但也正是这个人，做出了 AlphaGo、AlphaFold 和 Gemini——三个分别攻克棋类博弈、蛋白质折叠与大语言模型的 AI 系统。1976 年 7 月 27 日，Dem
智能体AI崛起：2026年七大技术变革引领新范式
2026年的开局，人工智能界正迎来一场史无前例的变革。曾经主导2020年代初的简单对话机器人和生成式模型，正迅速被一种全新的范式所取代：Agentic AI（智能体AI）。这绝非仅仅是渐进式的升级，而是对人与计算机互动模式及企业自动化架构的彻底重构。我们正从“AI作为被动工具”的时代，迈向“AI作为主动参与者”的新纪元。对于商业掌舵人、软件工程师及数字战略家而言，洞察这些宏观趋势已不再是选修课。本周的诸多突破——从开源模型反超闭源巨头，到多步自主工作流的普及——正为未来十年的技术主导权筑牢根基。2026年
人工智能时代是否为A娃带来发展机遇？
注意缺陷多动障碍（ADHD）是一种遗传倾向显著的神经发育性病症，遗传概率约为74%。我的孩子目前5岁9个月，被诊断为轻度ADHD已有一年多时间。与多数A娃相似，我的孩子热衷于奔跑冲刺，思维模式如同弹跳的小球，言语丰富，完成作业存在困难，被亲友戏称为“人形比格犬”。近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，网络上逐渐兴起一种观点，认为在AI时代，A娃将迎来转机，因为人工智能能够协助他们处理那些“重复、规范、单调”的计划与执行任务，而他们自由奔放的联想力、对新生事物的本能热情、以及非传统的思考路径——这些在工业时代
第五章 深度学习：人工智能从感知走向创造的飞跃
本章旨在帮助学生掌握以下技能：掌握深度学习、人工神经网络、神经元、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer、注意力机制、大数据、算力、图像识别、语音识别、自然语言处理、生成式人工智能、人机协作及迁移学习等核心概念。在经历了专家系统的辉煌与AI寒冬的沉寂过后，人工智能从未止步。步入21世纪，得益于数据量的爆发、算力的飞跃以及算法的革新，AI迎来了新一轮的爆发。特别是深度学习的崛起，使得机器在图像、语音及自然语言处理等领域展现出了惊人的实力。如果说机器学习让AI掌握了“从数据中归
双通路并行：构建更贴近人脑的AI智能架构
要点浅层大脑假说：根据该团队2023年提出的理论，大脑并不只依靠逐层递进的层级结构，而是同时运用深层与表层区域的并行互动机制。功能互补性：决策任务测试显示，两条神经通路相互配合，皮层下通道主导快速响应，皮层网络则专注解决复杂问题。效率提升：并行架构使信息处理更灵活高效，表明对简单任务而言，传统深度学习可能过于复杂，导致算力浪费。生物学真实性：多数人脑神经网络缺少人类大脑中的反馈回路和'快速通道'。该模型让AI的软硬件更贴近真实神经解剖结构。多数深度学习架构中，信息需穿越皮层内数十个层级逐步处理，皮层作为大
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 +