报名开启 | 复旦专家家长课堂：AI时代的教育思考
孙亮亮复旦大学 计算机科学与技术专业中国计算机学会编程能力等级认证委员上海市青少年算法竞赛高级教练员曾担任复旦大学ACM程序设计竞赛队学生主管教练，长期致力于青少年信息学竞赛、算法培训及AI教育领域。1.人工智能与智能体究竟有何差异它同常规聊天机器人的区别在哪里？未来AI的发展路径将走向何方？2.家长职场中如何应用AI3.智能时代孩子应具备何种素养4.家庭教育需提前规避哪些风险智能时代，孩子是否容易对答案产生依赖？家长该如何指导孩子正确使用AI？哪些核心技能是AI无法取代的？1.讲座主题：剖析AI与智能体
生成式AI大模型备案指南：2026年上线合规全攻略
“备案是否必须？具体如何操作？周期多长？会影响产品上线进度吗？”这些问题困扰着几乎所有准备推出AI产品的创业团队和技术决策者。从事AI合规咨询服务以来，生成式AI备案始终是咨询量最大的业务板块。
聚焦“AI+”：人工智能如何赋能“618”电商大促
国 研 观 察人工智能正在重构电商的流量入口与运转效能，由“检索栏”变为“对话栏”，消费模式遭遇根本性颠覆。但在技术热潮背后，缺陷亦不容忽视：数据精准度欠缺、智能客服水平受限、推送机制公平性遭质疑。AI想要从“辅助位”跃升为“主导位”，便不能仅停留在提效手段上，更必须在算法公开、隐私捍卫及中小商户普惠方面下足功夫。不然，速度再快的匹配也挽回不了信心的崩塌。▼深度解析根据新华社报道，今年的“618”大促中，AI技术由幕后跃至台前，消费入口从“检索栏”蜕变为“对话栏”，电商博弈核心正由“抢流量”转变为“夺决策
AI资质与出海合规全指南（2026版）
各位朋友，此前发布的几篇AI领域文章反响热烈，现系统梳理AI行业权威资质体系及大模型出海合规要点，助力企业与个人精准布局。一文盘点AI在检验检测行业的应用趋势（含10大预测、10个典型案例及机构新机遇），AI时代必备知识2026春晚机器人走红：第三方检测机构的发展红利与战略思考（超全解析）AI检测领域CNAS认可现状汇总，有意申报者重点参考一、AI机构与人员资质全面梳理AI领域的“资质”并非单一认证，而是由法规强制要求、行业自发认可、个人职业发展三重维度构成的体系。本表从“机构/人员”和“强制/自愿”两大
上海AI实验室启动2027届春季校园招聘
招聘对象与岗位类别毕业时段2026届：2025年10月 - 2026年9月2027届「留用实习生」：2026年10月 - 2027年9月注：以证书为准，国内外同等认定。100+ 职位 六大方向岗位六类岗位：算法、开发、产品、运营、项目管理、职能等(具体岗位：请登录上海人工智能实验室官网浏览)算法类核心方向原生多模态、强化学习、训练算法、多智能体、推理、模型架构、物理智能、评测等研发类核心方向大规模分布式训练框架、高性能计算、AI系统与架构、基础架构、前后端等非技术类产品、项目管理、数据与战略分析等简历投递
AI领域的技术岗位分类解析
当前人工智能领域的开发职位主要划分为三个方向：1. 首要的是算法工程师职位，这是薪酬水平最高的岗位，年薪通常在50万至100万甚至更高，不过入职门槛也相当严格，通常需要985高校的硕士学历背景，加上顶级会议论文、竞赛获奖和知名企业实习经验，很多人以为算法工程师就是从事AI大模型研发，但实际上日常工作中大部分时间是在进行参数调试。 2. 其次是AI Infra工程师职位，月薪范围大致在1.5万至5万之间，学历要求通常为本科及以上，主要职责是为大模型提供底层技术支持，包括模型微调、推理服务性能优化、计算资源优
人工智能法学最新学术动态速递
本期甄选 6 篇候选论文，主题涵盖如下：1.《智能经济新形态下劳动形态变革的现实挑战与实现机制》 期刊：河南社会科学 作者：蒙慧;肖丙浩 推荐程度：可关注1.《论生成式引擎优化的经济法规制》 期刊：法学家 作者：葛江虬 推荐程度：重点推荐2.《生成式人工智能幻觉侵权的规制路径研究——以我国首例AI幻觉侵权案为切入点》 期刊：政治与法律 作者：邓文 推荐程度：重点推荐1.《论生态环境法典中信息共享机制的构造与实现》 期刊：南京工业大学学报(社会科学版) 作者：陈海嵩 推荐程度：可关注1.《生成式人工智能服务
未来十年AI演进蓝图：六大维度重塑世界
引言自2022年生成式大模型问世引爆全球AI热潮，人工智能已从实验室技术迈向全民普及，实现了从感知智能到认知智能的关键跃升。未来十年，将是AI从单一工具进化为社会新型基础设施、从数字化赋能转向智能化重构全产业链的决定性时期。凭借算力硬件迭代、算法范式革新、多模态技术成熟、具身智能落地这四大底层驱动力，AI将打破虚拟与现实的边界，深度融合物理世界，在底层架构、产品形态、行业应用、人机关系、伦理治理五大领域引发颠覆性变革。结合全球顶尖科技企业技术路线、各国AI顶层设计、权威报告《智能世界2035》及赛迪顾问数
AI与机器学习在开发中的核心差异
你可能常听到人工智能（AI）和机器学习（ML）被混为一谈，但它们在软件开发中代表不同范畴。厘清这些区别，对选择合适技术至关重要。人工智能泛指模拟人类智能的广泛技术，而机器学习则特指让系统从数据中自动学习的算法。掌握这些细微差异，有助于你在开发中做出更精准的技术选型。人工智能早已超越概念炒作，成为一系列模拟类人智能的技术集合，涵盖自然语言处理、计算机视觉等，使机器能完成原本依赖人类智慧的任务。借助大规模数据与复杂算法，AI可识别模式、辅助决策，驱动多领域创新。理解人工智能需深入其核心构成：机器学习、神经网络
大模型热潮下的冷思考：数据才是AI竞争的真正胜负手
过去两年，AI领域几乎所有的聚光灯都打在了大模型身上。参数规模、上下文窗口、推理性能、多模态支持——这些关键词占据了各类科技头条。资本与舆论形成了一种近乎笃定的判断：算法突破叠加算力堆积就能产生智能涌现。然而，如果你是真正在一线推进AI应用落地的实践者，会发现一个令人警觉的现象：同样的开源模型架构，有人训练出来是"学霸"，有人训练出来是"学渣"。参数规模相同，GPU配置相同，唯一的差异就在于输入的训练数据。我想表达的观点或许不够讨好，但值得深入思考：在AI的"三驾马车"（算法、算力、数据）之中，算法正在走
(经济观察) "人工智能+"战略规划正式落地 培育经济发展新动能
7月31日举行的国务院常务会议正式审议并通过了《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，对深入推进"人工智能+"行动进行全面部署。受访的业界人士认为，这将为传统产业注入新活力，同时催生众多新兴业态。从"互联网+"迈向"人工智能+"2015年7月，国务院正式发布《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》，标志着"互联网+"发展进入顶层设计阶段。2025年，人工智能领域迎来技术突破和产业转型的关键时期，"人工智能+"政策的适时推出正当其时。工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林受访时指出，过去十年间，人工智能
专属 AI 校园防霸凌系统
专属 AI 校园防霸凌系统传统监控仅具备录像功能，难以主动预防校园欺凌，监管层面存在显著不足。我司推出的定制化防霸凌管理平台，利用算法盒子激活既有监控设备，并协同语音终端，达成风险事前预警、事中即时干预及事后精准溯源，推动校园智慧安全全面升级。一、音视频智能甄别AI 算法盒子联动监控，精准识别围堵、推搡、追逐、聚集等肢体冲突行为；语音终端则能有效分辨辱骂、争吵、嘲讽等不当言论。设备全天候值守，一旦发现异常立即报警，支持现场喊话制止并保存语音证据，有效弥补人工巡查的不足。二、算法盒子激活旧设备该方案无需替换
AI 测试与开发，如何选择？亲历者深度解析
近期我始终在困惑一个难题：究竟该投身 AI 测试还是 AI 开发？坦白讲，我也非行业巨擘，仅是一名正在探索 AI 测试领域的初学者。正因我也在迷茫、在试错，所以我将这段时间查阅的资料、与同行交流的心得以及亲身踩过的坑，整理分享予你。并非指导你如何选择，而是将你我的抉择过程完整呈现。首先阐述三个许多人不愿面对的现实：事实一：AI 开发与 AI 测试的入门门槛悬殊巨大关于 AI 开发，我浏览了诸多招聘要求，普遍需掌握 Python、机器学习基础及模型训练流程。部分岗位甚至要求学术论文、竞赛奖项或深厚的算法功底
每日AI术语解读：第一讲 认识人工智能
核心并非复制人类，而是赋能机器处理需要智能的工作人类智慧与机器学习交汇之处尽管越来越多人每天都在使用人工智能，却常常难以准确回答：AI 究竟是什么？今天，我们从这个系列最基础的术语入手。人工智能，指的是使机器展现出与人类智能相似行为的一类技术。这些行为涵盖语言理解、图像识别、问题分析、预测推断，以及文字、图片和视频的生成。传统软件犹如一位严格按配方操作的厨师。开发者需要预先明确：先做什么操作再做什么操作遇到不同情形如何应对传统软件遵循既定流程；AI 则从海量样本中提取规律人工智能更像一位研习过大量食谱和实
揭秘信息学：掌握 AI、编程与互联网的底层通用法则
你好，我是塔尖上的猫。让我们携手以“原子级”的视角重构对世界的认知。你是否曾有过这样的疑惑？为何有些人研习编程能触类旁通，在 Python 与 Java 间自如切换？为何常人难以捉摸的 AI 逻辑与大数据算法，行业巨擘却能一眼洞穿本质？为何同是投身技术、深耕互联网，有人仅会机械地敲击代码，有人却能驾驭产品、AI 及系统的所有底层规律？答案其实极为简明：大多数人仅习得“技术表象”，唯有极少数人参透了“信息学底层思维”。我们每日刷手机、用应用、看短片、聊人工智能，所有人都栖息于由信息学构筑的数字疆域中。然而九