4月12日晚7点直播｜AI科研SKILL实战：打造论文解析智能体
案例本系列内容旨在解析杰科力AI科研平台各项功能的核心原理，帮助师生更深入地理解与运用该平台。平台官网：https://ky.jiecl.com。本次直播重点讲解如何将财务报表分析智能体转化为SKILL技能，剖析其技术原理与实现逻辑，助力学术研究高效产出。欢迎预约参与，4月12日晚7点准时开播，现场演示实操技巧！一、理清架构设计与目录组织SKILL采用标准化架构，核心组件包括SKILL.md主文件、scripts脚本目录、references参考资料目录以及assets资源目录。其中SKILL.md定义A
2026年暑期人工智能线下科研项目大盘点
XY 中科学研多学科覆盖多城市开课多名师领衔为协助学子突破科研瓶颈，搭建通往顶尖实验室的桥梁，邀请名师指导，全方位提升科研实力。中科学研已陆续开设多期线下科研课程，为学生提供了向行业专家请教学习的宝贵契机！2026年7月至8月，中科学研计划在北京、深圳、上海及广州等地的985高校与国家级科研院所实验室开展线下科研，涵盖理工医商等多个学科领域。其中，人工智能及计算机科学作为引领未来的核心学科，备受瞩目。2026年科研项目聚焦机器学习、计算机视觉、三维智能生成及智能算法等前沿领域，通过沉浸式实操训练，培育创新
Nature重磅：首个端到端自动化科研系统The AI Scientist问世
点击上方蓝字，关注我们论文信息题目Towards end-to-end automation of AI research期刊Nature发表时间2025作者Chris Lu (牛津大学), Cong Lu (不列颠哥伦比亚大学), Robert Tjarko Lange (牛津大学), Yutaro Yamada (Sakana AI), Shengran Hu (不列颠哥伦比亚大学), Jakob Foerster (牛津大学), David Ha (Sakana AI), Jeff Clune† (
人工智能在科研链条中的能力边界究竟在哪
当人工智能深度融入科研日常，若系统能自主研读文献、撰写代码、构建假设、协助数据分析，学术研究是否就能实现全面自动化？更深一步追问，这种自动化究竟停留在"工具赋能"层面，还是已逼近"认知替代"的临界点？现实进展并非一路坦途。人工智能在文献检索、代码生成、数据预处理等环节展现出惊人效率，但在某些核心环节却暴露出显著的不稳定性与能力短板。这种不均衡性根植于科研活动本身的结构性复杂——它绝非单一求解过程，而是涵盖问题凝练、理论抽象、实验规划、证据评判及跨界迁移等多重维度。那么，在科研链条的哪些关键节点上，人工智能
知网AI学术研究助手上线试运行
知网AI学术助手现已开通试用 在科技飞速发展的当下，人工智能大模型正深刻改变着工作与科研。为提升效率与质量，经与知网沟通，我单位现已开放AI助手试用，欢迎大家试用反馈！一、访问途径https://aiplus.cnki.net二、试用期限自即日起持续至2025年6月13日三、产品介绍CNKI AI学术研究助手（CNKI AI for Academic）是同方知网在AI时代推出的全流程科研辅助工具，专注于问答式检索与生成式知识服务。该工具融合先进AI技术与知网资源，满足科学探索、文献阅读、知识管理及成果撰写
冲刺CNS期刊，清璟AI招募技术合伙人，顶尖资源等你加入
🔥清璟科技合伙人招募身处医学科研与人工智能的交汇点，我们正在寻觅志同道合的伙伴——若你渴望以技术革新医学研究，若你立志在顶级学术圈留下印记，清璟AI诚邀你同行，共赴科研与技术的巅峰盛宴。🌟 关于我们清璟AI由国内顶尖双一流高校医工交叉博士团队创立，致力于构建一站式AI+医学科研生态。我们在医疗大模型、影像组学、病理组学、深度学习、AI智能体、生信、多组学及多模态等前沿方向深耕，旨在为科研提供专业的AI工具、高端资源及定制化服务。🚀 清璟技术合伙人·精英计划这绝非寻常招聘，而是科研与技术的共创之旅。我们寻求
抢占生物与AI融合时代先机
《Campbell Biology》生物体系课程它不只是一部教材，更像是全球生物学习所依托的基础框架。从整体目录安排中不难发现，它系统涵盖了现代生物学的八大核心板块：👉 搭建生物学的“基础逻辑”分子结构、水、碳化合物细胞结构、代谢、呼吸、光合作用📌 对应：IGCSE / IB / AP 的基础核心得分区👉 生物学习中最关键的高阶能力单元孟德尔遗传DNA → RNA → Protein基因表达调控生物技术（CRISPR等）📌 对应：IB HL / AP Biology 高频重点内容🏆 生物竞赛（USABO
凝聚共识启新程：人工智能中医药健康研究中心召开2026年首次工作研讨会
拥抱AI协力奋进人工智能中医药健康研究中心2026年度首次工作研讨会圆满举行为回应人工智能技术在中医药大健康领域面临的挑战和现实应用需求，进一步推进人工智能与中医药健康的深层次融合，增强全体教师“命运共同体”理念，推动跨学科合作以及教学与科研协同发展，加速中心科研成果产出与转化落地，2026年4月1日，广州南方学院人工智能中医药健康研究中心2026年度第一次工作会议在中和楼516举行。广州南方学院人工智能中医药健康研究中心依托国家中医药发展规划和健康中国战略，着力建设具有引领性的“AI+中医药健康”创新平
四川细化AI科研联盟建设路径 协同发力推动研究提速
成立刚满一个月，四川省人工智能赋能科学研究联盟的建设蓝图已正式明确——《四川省人工智能赋能科学研究联盟建设工作方案》（以下简称《工作方案》）近日印发，围绕建设定位、总体框架、运行机制、组织保障、年度任务等内容提出细化安排，明确了联盟建设的时间节点和任务清单。为何建设？ 从“各自为战”转向协同共进人工智能赋能科学研究（AI for Science，简称AI4S）并不是一个全新的概念。早在2020年，科研人员就借助AI工具“阿尔法折叠”成功解析蛋白质结构，把原本可能需要数十年的预测过程压缩到几天之内，攻克了这
十部门发布AI伦理新规：高校与科研机构被明确纳入
近日，工业和信息化部、教育部等10个部门联合发布《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》（以下简称《办法》），为我国开展人工智能科技伦理审查与服务工作提供了清晰依据。《办法》围绕人工智能科技伦理审查的适用范围、服务支持、实施主体、工作流程、监督管理等内容进行了明确规定，并结合人工智能科技活动的特征，细化了申请受理、一般程序、简易程序、专家复核程序、应急程序等不同要求，进一步规范人工智能科技活动的伦理治理。为加快人工智能科技伦理服务体系建设，《办法》还从标准建设、服务体系、鼓励创新、宣传教育、人才培养五个
西安交大AI实力获国家级认可，重塑高校科研格局
谈及国内人工智能领域的高校翘楚，许多人的第一反应往往是清北、上交、浙大、南大等一众名校。然而，西安交通大学近期亮出的一张“王牌”，迫使人们不得不重新审视这份既定的排名。这张牌并非普通的科研项目，不是论文数量的堆砌，也非热门概念的包装，而是一项国家级定向重点研发计划，经费高达1.7亿元。尤为关键的是，其定位超越了简单的“参与”，而是肩负着更高层级的使命——面向国家重大战略需求，引领中国人工智能发展的核心方向。真正能够衡量一所高校AI实力的，从来不是网络上的声浪大小，而是其能否在国家关键科技赛道上被“点名委以
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
微科盟AI正式发布：综述写作、实验设计与选刊检索一站解决
点击蓝字“代谢组metabolome”即可关注，获取内容更便捷“写综述、查文献查到崩溃，思路中断好几天都搭不出框架？”“实验方案总被导师反复修改，却始终找不到问题所在？”“投稿选刊犹豫很多天，担心被拒又怕耽误毕业安排？”“科研中碰到小问题，翻了很多资料还是没有结果？”如果你也正被这些科研问题困扰，不必焦虑！微科盟团队多年专注科研工具研发，现正式推出【微科盟AI，智能科研平台】，直击科研全过程中的关键难点，覆盖文献整理、实验实施、问题答疑到期刊投稿等多个环节，一站式满足科研工作需求！目前网页版和微信小程序微
越依赖AI，我越感到不安
写在前面认真回望会发现，时代每一次变化，都会鲜明地投射到群体乃至每一个人的表达、行为与精神状态里。去年的这个时候，有一句话让我一下子清醒过来：“人提不出超出自己认知边界的问题。”从那之后，我开始有意识地扩充自己的认知储备，持续阅读、坚持写作，也不断补充AI相关知识，只希望能一点点把认知的半径往外推，不辜负时间。但到了今天，AI以惊人的速度演进，反而又把我卷入了另一种新的迷惘和焦虑。更具体地说，随着大语言模型（LLM）不断升级并越来越普及，我们的生活、工作和学习，早已在不知不觉中与它深度捆绑。很多人应该都有
化工数智化讲座回顾：AI引领工科新变革
活动刚开始，主持人代表主办方对远道而来的张翔教授表达了热烈的欢迎和谢意，并向大家介绍了活动的来龙去脉。主持人指出，在全球数智化浪潮的推动下，化学工程这一传统学科正面临巨大的转型契机，本次讲座特别邀请到了张翔教授，为大家呈现了一场内容丰富的前沿学术盛宴。张教授首先回顾了华理化工的学科渊源，重申了学校在反应器领域的传统优势，并强调了继承经典理论、打牢专业基础的关键作用。随后，他针对传统化工在效率低下、研发周期长等问题上遇到的瓶颈，详细阐述了AI技术如何利用大数据和大模型，在反应器设计、工艺优化及新材料开发等方