智启新篇，马跃辉煌 | 人工智能学部年度成果迎新春
丙午马年人工智能学部迎春启新HAPPY NEW YEAR人欢岁新 · 工启新篇智迎丙午 · 能致高远值此马年新春佳节来临之际，人工智能学部谨向全体师生、海内外校友、行业合作伙伴及社会各界关心支持学部发展的同仁，致以最诚挚的新春问候与最美好的节日祝福！回望过去一年，学部坚守初心、深耕实干，聚焦人工智能学科发展核心。在大学的大力支持下，学部的学科建设、人才培养、科研创新等领域稳步发力、硕果累累，现将年度核心成就总结如下，与诸位共忆耕耘、共赴新程。学科排名与影响力提质增效丨彰显专业硬核实力更多详情，请访问：ht
AI技术助力药学创新——专题讲座在药学院开讲
5月20日上午，药学院邀请美国罗文大学化学与生物化学系吴春副教授，在A3-210教室开展主题为“如何利用人工智能/大语言模型提升科研、教育与日常生活”的专题讲座。吴春副教授拥有跨学科学术背景，研究领域涉及计算化学与分子进化等领域。讲座由药学系刘英华执行主任主持。讲座开场，吴春副教授以一个发人深省的问题引发思考——智能究竟是什么？他将智能定义为：把海量、零散的原始数据压缩提炼为简洁、可用信息的能力。在此基础上，他深入分析传统频率统计方法的局限性，指出面对高维度现实问题时，这种方法会陷入“维度诅咒”，导致计算
学术前沿 │ 王春雨教授畅谈AI赋能下的研究生教育与学术探索
01讲座预告讲座主题：人工智能时代研究生人才培养与科学研究的相关思考主讲人：王春雨教授、博士生导师东北师范大学党委委员、文学院院长时间：2026年5月28日（周四）14:00地点：吉林艺术学院（红旗校区）设计学院2楼报告厅02讲座内容人工智能正以前所未有的速度重塑学科边界、革新研究范式，既为人文学科提供数据挖掘、文本分析等新工具，也对研究生的知识结构、思维方式和学术伦理提出更高要求。本讲座聚焦人工智能浪潮下，研究生教育与科研工作面临的机遇、挑战及应对路径。讲座将围绕三个核心问题展开：1. 冲击与平衡剖析A
学风建设 | 新工学子共赴“人工智能+赋能科研创新”专家分享会
为进一步搭建青年学子与顶尖专家学习交流的平台，助力人工智能赋能科研创新发展。5月17日，“人工智能+赋能科研创新”科学家精神分享会在新疆国际会展中心举办。讲座中，刘合院士立足国家能源安全发展大局，深入分析当前能源行业发展现状与现实难题，细致讲解人工智能技术在油气勘探、能源开发等领域的实际应用、发展前景与现存短板，并结合自身多年科研实践经历，分享治学理念与成长经验，勉励青年学子深耕专业知识，勇于探索创新，涵养潜心钻研、求真务实的科研精神。在交流环节中，我校采矿工程2024-A2班的张淼同学就人工智能与采矿工
邱泽奇谈AI时代教育的变革与未来
2026世界数字教育大会定于5月11日至13日在杭州盛大开幕本届大会以“人工智能+教育：变革 发展 治理”为核心议题旨在共同探讨“人工智能+教育”的全球发展动向与崭新契机当前人工智能正以前所未有的广度和深度渗透进人们的日常生活同时也为教育领域的革新提供了广阔空间数字教育应当如何演进？又该如何助力科技突破？“育见新闻”特邀北京大学博雅讲席教授数字治理研究中心主任邱泽奇育见新闻：结合本届世界数字教育大会，您认为人工智能赋能科研创新的核心价值体现在哪些宏观层面？邱泽奇：人工智能引发的变革早已超越了传统工具的范畴
产教融合育AI英才 中关村“两院”激发青年创新潜能
近日，一项名为“GaussianPile：基于稀疏三维高斯泼溅的切片式容积重建算法”的研究成果被国际计算机视觉领域顶级学术会议CVPR收录，赢得国际学术界的高度评价，将于6月面向全球展示。这项成果的创造者，是一群就读于北京中关村学院的博士生。项目即课堂，产业即课题；博士生既是科研人员，也是创业者。成立不到两年，这个突破传统教育模式的国家级新型机构——北京中关村学院与中关村人工智能研究院（合称中关村“两院”），正以一种全新的方式，将产业需求贯穿人才培养和科研立项的全过程。自主立项激发创新活力海淀信息科技园内
智绘教育新篇：怀进鹏部长阐释人工智能赋能路径
智能时代的教育变革与发展——在2026世界数字教育大会上的主旨演讲中华人民共和国教育部部长怀进鹏（2026年5月11日）尊敬的各位来宾，女士们、先生们、朋友们：五月杭州，暖意拂面，数字浪潮奔涌。我们齐聚2026世界数字教育大会，紧扣“人工智能+教育”主题，汇聚全球智慧，共商智能时代教育变革、发展与治理之道，意义非凡、影响长远。近年来，人工智能已成全球创新焦点，“智能时代、教育何为”引发广泛关切。中国始终高度重视教育科技发展，密切关注人工智能与教育的互动关系。习近平主席强调，教育关乎人类当下与未来，须积极推
西南交通大学：深耕科研育英才 勇担交通强国使命
天府之国，锦江之畔，西南交通大学迎来了130周年校庆。 130年前，西南交大前身山海关北洋铁路官学堂在救亡图存中诞生，以教育报国、交通报国为使命。学校在民族复兴中壮大，创下多项“中国第一”乃至“世界第一”，“竢实扬华”的爱国基因和“自强不息”的精神代代相传。 立足新时代，西南交大扎根中国大地，正以实干为基、创新为翼，向世界一流大学迈进。 家国情怀 到祖国最需要的地方 立夏时节，走进西南交大校史馆，一张黑白老照片格外引人注目：一群青年人在荒坡上挥动镐锹平地，挑筐运石。 这张照片记录了师生们万众一心“自己动手
启慧日知·一：AI 浪潮下，强基计划中的基础学科何去何从？
强基计划启动于 2020 年，彼时 AI 尚未渗透大众生活，技术变革仍依赖基础科学的突破。六年后的当下，数学与计算科学的关键地位不言而喻；然而在 AI 技术迅猛发展的背景下，传统基础学科——物理、化学、生物——的发展似乎显得较为“沉寂”。以基础中的基础——物理学为例：基础理论进展迟缓，高温超导研究遭遇瓶颈，量子计算、可控核聚变等偏重应用的方向推进缓慢……相比之下，AI 为世界带来的震撼与希望、其蓬勃发展的态势，才更像 20 世纪初物理学革命时期的景象。两相对比，我们不禁要问：在 AI 时代，基础科学是否还
冶金所开展人工智能驱动冶金创新技术交流（第二期）
冶金所开展人工智能驱动冶金创新技术交流（第二期）4月16日，冶金所开展人工智能驱动冶金创新技术交流（第二期）。本次研讨会以"AI+vibecode在工作科研中的探索尝试"为主题，围绕AI辅助编程与智能工具落地应用展开，针对一线科研人员组织实操分享与技术交流，推动以数智化手段提升科研效率。分享会上，嘉宾孙贯永聚焦VibeCoding（氛围编程）、IDE智能工具应用及科研、办公实操场景进行讲解。针对冶金科研人员非IT专业的特点，重点展示Trae中文版低门槛AI开发工具，细致讲解Chat、Builder、SOL
AI 将重塑科研：淘汰的是论文工厂还是科学家？
近两年来，AI 技术首要冲击的并非科研核心，而是“论文制造”环节往昔，研究生最耗费精力的莫过于：检索文献撰写综述润色语言调整格式处理基础数据搭建研究框架如今，大模型仅需数分钟即可搞定大半。因此，一个严峻的问题摆在眼前：AI 究竟是在替代科研工作者，还是在替代“论文苦力”？AI 率先淘汰的，绝非科学家First people AI will replace are not scientists而是：大批“模板化科研”例如：拼凑式综述注水论文换数据发文章改模型发 SCI机械化降重套路化写作究其根本，这些工作的
培训邀请 | AI赋能学术论文选题与写作(雁塔)
为帮助师生充分利用AI工具提升科研创新能力，本学期图书馆信息素养提升系列培训将聚焦AI工具在信息检索、科研选题、文献管理与综述、论文撰写等环节的应用价值。系列三主题：AI赋能学术论文选题与写作主讲人：吕亚娟 图书馆学科服务部时间：2026年5月13日（周三） 15:00-16:00地点：雁塔校区图书馆三层会议室核心内容：1、AI与学术研究概述2、AI辅助科研选题方法3、AI在论文写作中的实践4、AI提示词框架与案例展示5、AI伦理及风险控制♥ ♥ ♥参与须知图书馆信息素养提升系列培训可计入研究生学术报告单
AI驱动高校科研创新：范式转变与生态重塑
《“人工智能+教育”行动计划》已将人工智能定位为继实验、理论、计算之后的“第四科研范式”，预示着一场涵盖思维、方法论及组织模式的系统性科研革命。本文将重点探讨人工智能如何赋能高校科研创新，分析“AI for Science”的实践路径及其对高校科研生态产生的深远影响。一、范式跃迁：从“AI in Science”迈向“AI for Science”（一）洞悉第四科研范式的核心要义“AI in Science”侧重于人工智能技术在具体科研环节（如数据处理、图像识别）的应用，属于工具层面的优化。而“AI fo
五部门联合发布“人工智能+教育”行动计划
为贯彻落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》精神，教育部联合国家发展改革委、工业和信息化部、科技部、国家数据局，共同推出了《“人工智能+教育”行动计划》（简称《行动计划》）。该计划旨在全面推进人工智能人才的培养和应用创新，为构建教育强国和办好人民满意的教育奠定坚实基础，具有深刻的理论意义和重要的实践价值。“人工智能+教育”行动计划本计划依据《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》的战略部署，并遵照《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的相关要求而制定。一、总体要求本计划以习近平
AI算力护航科研创新：开辟智能科研新路径
AI算力正成为科研突破的重要支撑，帮助科研摆脱以往瓶颈，推动科研工作从多环节实现智能化与高效率升级。其关键落地场景主要围绕三条主线展开，能够更精准地契合科研领域的真实需求。算力资源调度这一场景，重点直面传统科研中算力集群零散、重复建设、利用率偏低等问题。通过调度管理平台，可将算力集中归集并进行智能编排，把分散的“小规模资源”有效整合起来，降低闲置与浪费，为天文观测、高能物理等方向提供精准算力匹配，支撑大规模数据计算与高并发模拟任务。科研算力开发场景则为科研人员提供更顺畅的支撑。算力开发平台能够打通技术落地