重磅！江西重点高校获批国家级人工智能平台，冲击双一流步伐加快
江西拥有出色的生源质量，但优质高等教育资源却相对不足，全省仅有一所211及双一流院校，难以满足众多优秀学子进入高层次学府深造的期望。为此，江西省大力扶持省属重点高校冲刺双一流，目前已经取得显著成效。5月13日，江财官方网站公布好消息，学校实现重大突破，首次获批"高等学校学科创新引智基地"（即"111基地"），而且是人工智能学科创新引智基地，属于江西省首个人工智能与财经融合领域的国家级学科创新引智基地，彰显了学校在数字财经领域的深入发展。111基地由教育部、人社部共同评审，以建设百个左右世界一流学科创新引智
AI 热潮下院校选择策略
《南华早报》早前披露业内动态，字节跳动已显著调高 2026 年在人工智能领域的资本预算，由起初计划的 1600 亿元人民币增至 2000 亿元，约合 300 亿美元，增幅达 25%。字节此举重金押注 AI 赛道，也间接促使国内多家互联网巨头纷纷跟进布局。阿里、腾讯、美团、快手及京东等业界大厂不敢懈怠，唯恐错失本轮人工智能发展良机，从而掉出一线阵营。当前各大互联网企业正巨资涌入 AI 领域，全力搭建数据中心、大规模采购服务器与专用硬件，并持续投入重金攻坚 AI 核心技术。此类布局属重资产、高耗能之长周期战略
数据科学与人工智能课程研讨会第二轮通知
统计学与机器学习是支撑当代人工智能与数据科学迅速发展的重要支架，也由此对人才培养提出了新的挑战。为进一步推进我国统计学与人工智能专业的本科教学改革及课程建设，并服务国家人才培养战略部署，北京大学统计科学中心联合中国现场统计研究会机器学习分会，拟于2026年5月30日举办“数据科学与人工智能课程体系研讨会”。本次会议将重点研讨如何将机器学习等人工智能基础内容融入统计学本科专业的核心课程，并计划围绕“人工智能的概率与统计学”作为本科基础课程开展系统交流与深入讨论，力求在课程体系建设与内容优化方面凝聚共识。我们
洞悉人工智能：发展历程与未来展望
▲戳蓝字（老蝈）关注我！我可能是错的。人工智能，自1956年达特茅斯会议上初步的“规则式AI”概念提出，经历了统计学习、深度学习的演进，并在2017年后迎来了大模型技术的飞速发展，目前正朝着智能体与多模态融合的新方向迈进。1956年，约翰-麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”这一术语，早期的AI系统主要依赖于人工编写的规则库。那个时期的机器翻译系统，需要人工构建词典和语法规则，导致翻译结果生硬，难以处理语境的模糊性和未知场景。进入1990年代，机器学习的兴起打破了这一局面。以垃圾邮件过滤为例，传统的
贝叶斯定理：AI时代的隐形基石
在现代人工智能的底层逻辑中，有一个名字始终无法绕开——托马斯·贝叶斯。我们每天接触的垃圾邮件拦截、智能推荐、疾病诊断，甚至自动驾驶的决策逻辑，都藏着他两百多年前提出的一个数学定理。贝叶斯生活的18世纪，正是古典概率论的萌芽时期。当时的数学家们，只能解决“正向概率”问题——已知事件的前提条件，推算事件发生的概率。比如，已知袋子里有3个白球、2个黑球，能轻松算出摸出白球的概率；已知骰子是均匀的，能算出掷出6点的概率。这种由因推果的逻辑，符合人们的常规思维，也满足了当时赌博、天文观测等简单场景的需求。但一个关键
大模型的本质：统计预测如何涌现智能
"用统计模式替代逻辑推导，用关联性替代因果关系"——这句话几乎概括了大模型的底层逻辑。你是否也有过这种体验：向 AI 提出一个问题，它给出的答案看起来格外机灵。你不免会想："它真的在思考吗？"随后你又会看到另一种说法："它不过是在做概率预估，压根不知道自己在说什么。"那这两种观点，究竟谁更接近真相？结论是：两者都沾边，但都不完整。要真正看懂大模型，我们必须深入它的技术底层，弄清这个由数千亿参数拼成的"数字大脑"究竟怎样工作。先从一个最基本的问
SAI学术分享会 | AI主题学术报告(第二十八期)
SAI 学术研讨会SAI 学术分享人工智能学院会议信息主题统计驱动的生成式人工智能时间下午02:00-03:00日期2026年4月14日在线会议https://cuhk-edu-cn.zoom.us/j/6682399580?omn=95821028501会议号: 668 239 9580主讲人朱金 教授(伯明翰大学数学学院)主持人杜梦楠 教授(香港中文大学深圳人工智能学院)主讲人简介朱金 教授伯明翰大学朱金博士现任伯明翰大学数学学院助理教授。在加入伯明翰大学之前，他于伦敦经济学院统计系担任研究员。朱金博
AI时代报考统计学：6个关键自测问题
近年来每到高考填报志愿时，总有众多家长咨询："在人工智能时代，传闻统计学成为热门方向，毕业后可轻松进入互联网巨头企业获得优厚待遇，这种说法属实吗？"华为创始人任正非曾指出：人工智能的本质究竟是什么？其实就是统计学！计算机技术与统计学的融合构成了人工智能的核心。当我们谈论大数据时代，其关键任务是什么？正是统计分析！清华大学教授也认为：统计学构成了人工智能的基石，是机器学习的重要工具。本次AI革命取得巨大成功的重要原因，在于对统计思维与方法的全面采纳。商界迅速将这一理论转化为实际收益。亚马逊和Facebook