科技评估与传播能力评价迎来国标
从科技部了解到，由科技部科技评估中心、中国科协科学技术传播中心等单位联合起草，并由全国科技评估标准化技术委员会负责归口管理的《科技评估机构能力评价规范》及《科技传播能力评估指南》这两项国家标准，已获得市场监管总局（国家标准委）批准，并于近期正式对外发布。这两项标准的研制工作得到了科技部相关司局的鼎力支持。 《科技评估机构能力评价规范》这一国家标准清晰界定了科技评估机构的能力评价内容与分级标准，确立了评价的具体流程与方法，并对评价结果的应用及管理作出了明确规定。该标准为科技评估机构的长远发展提供了系统性的指
AI 驱动金牌面试官：智能招聘与面试实战指南
AI 赋能金牌面试官：AI+高效招聘与面试技巧实战一、课程相关课程时间：上海：2026年05月26日-27日广州：2026年06月23日-24日课程费用：原价5200元/人开课前20天报名，早鸟价仅需：4800元/人蜜蜂学堂会员可以享受优惠折扣二、课程背景为什么要学习该课程？在当前存量博弈的商业环境中，人才争夺战已趋白热化。然而，众多企业仍深陷“人才难觅、标准模糊、面试失准”的泥潭：人力资源部门单打独斗，业务部门协同不足；面试官未经系统训练，仅凭“眼缘”做决策，致使企业蒙受巨大的直接与间接经济损失。与此同
AI伦理合规：从欧盟法规到企业实践的桥梁
摘要：为何部分企业的AI风险管控方案以欧盟法规为蓝本？为何重视“逆向推演”机制？生成式AI兴起后，AI治理的焦点正由技术安全转向“伦理与社会接受度”（Ethics & Social Acceptability）。在AI项目中，技术问题或可逐步修正，但伦理与社会接受度的崩塌却可能带来毁灭性后果。一旦AI系统在公平性、隐私保护或歧视问题上出现偏差，不仅会引发服务中断，更可能导致品牌信誉严重受损（Reputational Damage），甚至威胁企业生存。这正是部分企业将“伦理与社会接受度”纳入核心风险
AI赋能遗传性疾病早筛与风险预测全链条解决方案
本方案遵循遗传性疾病“早发现、早干预、早防控”的基本原则，综合运用人工智能、多组学技术、区块链等先进技术，聚焦遗传性疾病筛查与预测的关键业务场景，整合基因组、表观遗传组、转录组、蛋白质组等多维度生物数据，构建“生物标志物筛选-机制解析-风险预测-精准筛查-多中心协同”全流程智能化解决方案。方案重点解决遗传性疾病新型生物标志物挖掘、发病机制解析及精准预测等核心问题，对接国家出生缺陷防控、精准医学发展相关政策要求，为医疗机构、科研机构、公共卫生部门及有遗传风险评估需求的家庭提供专业化、智能化的全链条服务，推动
人工智能浪潮下企业风险管控的新思路
在当下这个变局时代，有些议题或许永远无法得出确切结论，却依然值得我们深入探讨。譬如人工智能时代，风险管理体系建设所面临的考验，怎样以系统性思维来串联AI环境下的种种挑战，要求风险管理从业者实现认知跃迁与自我提升。在实际操作中，综合性风险管理常常偏离核心要义，沦为三种低效手段：一是沦为“事后补救手段”，风控演变为出险后的“紧急救援队”，丧失了前置预警的功能；二是沦为“表面合规手段”，规章制度完善却无法触及业务内核，仅用于应对审查；三是沦为“业务阻碍手段”，风控与业务形成对立，简单直接地“一刀切”，束缚了机构
AI 肾智慧丨KI Reports 社论：全切片 AI 成像能否精准预判肾功能？
肾脏病理评估素来被视为诊断与预后判定的“金标准”，然而传统人工判读难免存在观察者内及观察者间的差异。人工智能（AI）在数字病理图像分析领域的迅猛崛起，为实现肾脏病理的量化与标准化评估开启了新纪元。2025 年下半年，Denic 团队在《肾脏国际报告》（Kidney International Reports）上刊发了题为《基于多分类 AI 模型的肾组织慢性改变评估》的论文。Alton B. Farris 教授为此撰写社论，深度剖析了该研究，并展望了 AI 赋能肾脏病理学的未来图景。组织病理学检查始终是肾脏
Anthropic将就Mythos模型向金融监管方汇报安全评估结果
据英国《金融时报》披露，人工智能公司Anthropic已承诺向金融稳定委员会有关人员专门汇报，针对其Mythos AI模型发现的全球金融网络防御体系安全隐患。报道引用两位知情人士的消息称，此项沟通工作系应英国央行行长贝利建议而启动，旨在要求Anthropic向金融稳定委员会阐述其最新的Claude・Mythos测试版AI模型情况。目前金融稳定委员会正在起草金融行业人工智能合规应用指引文件，预计下月公布初稿并征求公众意见。对于近期双方的沟通细节，金融稳定委员会与Anthropic均表示不便评论。 责任编辑：
AI浪潮下,产品经理与工程师的界限正在消失
最近看到一场发人深省的对话。Lenny’s Podcast 对话 Anthropic 产品负责人 Cat Wu。她主导 Claude Code 项目,并深度参与 Anthropic 的 AI 产品演进。这段对话最触动我的是:AI 时代,产品经理与工程师的职责划分正在被重新塑造。以往,产品开发遵循固定流程:先做调研,再撰写 PRD(产品需求文档),再规划产品路线图,再投入开发,再测试上线。一个功能从构想到发布,往往需要数月之久。但在 Anthropic,这种节奏正在被彻底颠覆。Cat Wu 指出,过去某个产
AI正在终结专家时代：Airbnb CTO揭示AI背后的知识断层危机
AI替代了初级岗位，却也斩断了专业人才的成长路径。当‘学徒’不再动手实践，‘师傅’终将无以为继。在知识密集型工作中，AI系统的持续进化依赖于两种机制：一种是系统自身的稳定学习能力，另一种是人类专家的高质量反馈机制。当前整个AI行业都在狂热地投入技术研发，却几乎无人关注人类评估者正在消失的危机。Airbnb的CTO Ahmad Al-Dahle指出，自2019年以来，大型科技公司校园招聘规模已萎缩过半。文档审核、初步调研、数据清理、代码审查等原本由初级员工完成的工作，如今正被AI逐步接管。经济学家称之为“替
AI搜索评测方法论：智能时代的实验科学实践
AI搜索与传统搜索存在根本性的范式区别，前者遵循工程科学的演绎路径，后者则遵循经验科学的实验路径。维度传统搜索AI搜索核心范式工程科学经验科学输出形态链接列表，用户自行筛选直接答案+富媒体，用户直接使用可预测性修改前可推导影响范围修改前无法精确预判结果核心方法演绎为主，实验为辅实验为主，直觉为辅调试方式日志分析、权重调整、排序解读评测运行、案例剖析、模式总结失败代价用户多翻一页用户被错误信息误导，对产品丧失信任传统搜索如同桥梁工程：先有理论支撑，再进行工程实现，最后通过验证确认效果。调整排序特征时，工程师
算力投入≠AI产出，行业是否该告别token指标？
本篇内容来自“超线性学院”：鸭哥的分享你用 Claude Code 写了一天代码。晚上复盘，你脑海里浮现的是“今天搞定了三个功能模块”还是“今天消耗了两千万 token”？绝大多数 builder 说的是前一句。但行业算账用的是后一句——接口调用按 token 计费，投资人看 token 消耗评估增速，NVIDIA 的博客标题直接写过“cost per token is the only metric that matters”。这是两个截然不同的衡量维度。Token 属于过程指标：它衡量你投入了多少算力
北约情报称伊朗导弹储备仍丰
据英国媒体16日消息，新华社北京5月17日报道，北约情报机构评估指出，伊朗目前仍持有大部分战前储备的导弹及其发射与存储设施，足以支撑与美国继续对抗数月。 英国《独立报》引用知情人士消息称，北约掌握的情报显示，伊朗现存导弹库存约为战前的六成。另有美国情报表明，伊朗约九成的导弹发射阵地和军火库仍处于部分或全面运行状态。 5月7日，德黑兰民众举行集会。新华社记者沙达提摄 美国《华盛顿邮报》上周援引三名现任及一名前任美国情报官员表示，伊朗当前导弹库存仍维持在战前水平的七成左右。据悉，战前伊朗约拥有2500枚弹道导
AI时代需求定义新范式：从评估视角重塑产品思维
评估不仅是业务层面的议题，更涉及组织协调，达成一致的过程往往比结果本身更值得关注。AI 产品经理手册 · 第一章— 第一节 —PRD 已成过去式，Eval 重塑需求边界区别于传统软件时代在确定性环境下的增删改查操作，大模型时代让一切都演变为概率驱动的输出模式。我们无法再用一份 PRD 完整描述一个 AI 产品的所有表现；需求定义，几乎进入了样本定义时代。这不难理解：算法研发依赖的是训练素材与评估样本，而非一份仅阐述规则的规格文档。区别于第零章对理念和工具的引入，从这一节开始，我们正式进入实战环节。后续每一
AI驱动的跨学科教学研究这样设计很出色
AI驱动的跨学科教学研究，这样设计很出色 今天为大家展示一份AI赋能教育课题的申请书范例，课题名称：基于核心素养的AI跨学科主题学习模型设计及成效评价研究 本文以核心素养为核心，专注义务教育初中阶段教育，解决AI与跨学科主题学习结合中的形式化、模型缺失、评估不足等难题，建立学习模型和成效评估框架，通过实践检验和优化，形成可实施推广的策略，为一线教学和教育数字化改革提供理论指导和实践依据。 与大家分享这份优秀的课题申请书范例，供参考借鉴！ 江西 , 9小时前 ,今天为大家展示一份AI赋能教育课题的申请书范例
AI 实战指南：五步构建从难题到落地的完整闭环
发布日期：2026-05-12 阅读时长：约 25 分钟 系列：AI Engineering - 让 AI 从能力到落地继前两篇深度解析之后，我们明确了理论框架的重要性。然而，熟知框架并不等同于成功落地。本文旨在将方法论细化至执行颗粒度，奉上一份详尽的 AI Engineering 实战操作手册。本套实战体系涵盖五大核心环节：界定问题 → 评估方案 → 快速验证 → 规模部署 → 成效追踪。每个环节均设定了清晰目标、具体执行策略及可交付的实质成果。"选择往往比努力更具决定性"——这一法则在 AI 项目中体