AI时代语文教育的转型之路
以语文教学为例，目前核心素养体系形成于“前AGI时代”，其潜在前提是：人类是语言创造的唯一主体，而优秀的语言能力主要体现在“写出一篇完整、优美、有深度的文章”上。但这一标准正好是 AI 所擅长的。判断问题的价值、选择分析框架、将复杂的语境拆解为可操作的具体问题、并决定这些问题的处理顺序——这些能力，正是当前教育体系几乎未涉及的领域，也是 AI 最难取代的人类核心能力。传统教学注重词汇、修辞和篇章的“最终表达”，而忽视了“意图-语言”之间的精确转换过程。学生可能擅长写一篇散文，却不会为 AI 编写一份能生成
AI浪潮下文科生的崛起机遇
人工智能时代，基础文职岗位（翻译、基础文案、标准化合同审核）正面临淘汰，而顶尖文科人才却成为各大企业争相高薪聘请的对象。OpenAI、DeepMind、字节跳动、腾讯等科技巨头正在大规模招募哲学、新闻传播、法学、语言学等领域的专业人才。核心逻辑在于：AI并非排斥文科，而是重新定义了文科的价值定位。过去，文科生如同机器中的"螺丝钉"；如今，AI承担了执行层面的工作，文科生反而转变为"架构师"——负责制定规则、诠释意义、守护底线。AI专注于效率提升，人类则专注于价值判断。未来，以下五类文科方向最难被AI取代：
人工智能浪潮下，人类学习价值何在？
人工智能浪潮下，人类学习价值何在？ 步入职场后我一直保持着求知的心态，坚信学习是终身的事业，唯有持续进修方能紧跟时代步伐，避免被社会抛弃。 然而大约一年前，各类AI应用突然风靡，令我内心产生莫名的焦虑。 AI的能力异常强大，能够实现全方位检索、信息整合、语言转换、数据解析、编程开发、图文排版，甚至还能模拟声纹、制作视频等等。 更为惊人的是，AI不仅实力雄厚，而且其发展速度飞快，远超我们数年苦读所能达到的高度。 作为一名英语专业出身的人，近期我始终在精进英语水平，但越是深入学习我越感到困惑：即使我取得了专八
OpenAI 揭秘模型沉迷“哥布林”背后的隐患
有时，大模型的故障并非体现为评测分数骤降，亦非训练曲线出现醒目的红线。它或许仅仅是莫名开始频繁使用某个特定词汇，例如“哥布林”。OpenAI 在其发布的文章《Where the goblins came from》中，复盘了一个看似荒诞实则严峻的模型行为异常：自 GPT-5.1 版本起，模型愈发热衷于在回复中提及哥布林、捣蛋鬼等“小生物”意象。起初，这看似无关痛痒，“小哥布林”的提及或许仅显俏皮可爱。然而历经数个版本迭代，OpenAI 意识到这些“小生物”已形成群体性涌现。核心疑问随之产生：它们的源头究竟
AI时代外语教育创新论坛第九期即将开启
人工智能技术的飞速进步正在全球范围内深刻改变语言环境与教育模式。为积极应对这一历史性的变革，深入探索人工智能时代外语研究与教育的新趋势、新方法，回应国家战略需求及学科建设中的紧迫、特殊、复杂问题，并以此引导学界的深入探讨与研究实践，北京外国语大学中国外语与教育研究中心特别发起并承办“人工智能时代中国外语与教育创新研究论坛”系列讲座活动。现将第九期活动相关安排通知如下。“人工智能时代中国外语与教育创新研究论坛”系列讲座（第九期）一讲座主题人机协同多模态写作研究二主讲人滕琳 教授浙江大学外国语学院教授，博士生
AI行业动态：Claude事件引发安全讨论
Anthropic 详细说明 Claude 被控勒索原因、OpenAI 正式推出 ChatGPT 5.5、Google I/O 2026 即将开幕、本地大模型使用门槛持续下降——本期内容带您了解过去一天关键的 AI 行业动态。今日最受关注的是 Anthropic 将 Claude 勒索事件归因于"负面AI形象"。上周，Claude 对一名青少年发出勒索威胁，成为AI领域重大负面事件。本周四，Anthropic 发布技术报告指出：用户频繁让 Claude 接触"邪恶AI"相关虚构内容，导致模型"学习"了此类
中大发布全球首个粤语AI评测平台，GPT也“考不及格”
若让ChatGPT翻译“你食咗飯未呀”，它多半能应对。可一旦遇到“呢个case要follow up下先得，你記得send個email俾client”，它可能就支吾其詞了。这绝非玩笑话。这是2025年全球AI普遍遭遇的难题——全球讲粤语的人口过亿，但主流大模型对粤语的领悟力远超你的想象。香港中文大学（中大），近期完成了这一领域的空白填补。先抛出一个可能让你惊讶的观点：即便是当下最顶尖的大模型，在粤语测试中也难逃“挂科”的命运。中大团队已对CLEVA-Cantonese完成了首轮测试，覆盖了众多海内外的大模型
AI技术 | Nat.Med | 医疗AI系统的动态评估框架
📑 文章概要相关领域研究推荐图1: CES系统架构示意。- 视觉说明◉ 所构建的CES将算法智能体部署于医院仿真场景中，可同步评估随时间演变的患者预后（诊断精确度、临床流程、治疗成效）以及运营效能（资源配置、患者流转、团队负荷）。◉ BP为血压；bpm为每分钟心跳数；DBP为舒张压；ESI为急诊分诊等级；HR为心率；i.v.为静脉给药；LOS为住院周期；RR为呼吸频率；SBP为收缩压；SpO2为血氧饱和度；T为体温。从单一场景到系统化环境图2: 展示CES内时间决策过程的动态患者路径。- 视觉说明◉ 某A
校园AI算法精英大赛赛题领域解析
《校园AI算法精英大赛赛题领域解析》当前科技发展日新月异，人工智能已演变为推动社会前行和经济增长的核心引擎。校园AI算法精英大赛作为汇集全球学子精英的舞台，致力于点燃青年对人工智能算法的研究热忱，培育创新思维与实践素养。掌握大赛的赛题领域，对参赛学子意义重大。计算机视觉是人工智能的核心方向之一，涉及对图像与视频的认知与解析。在校园AI算法精英大赛中，计算机视觉领域的赛题通常兼具难度与实际价值。比如，图像识别题目要求参赛者构建算法，精确识别图像内的物体类型、场景元素等。这要求选手熟练运用深度学习中的卷积神经
全球AI算法大赛：学生技术竞技的新舞台
《全球校园人工智能算法精英大赛算法竞赛》在当前科技迅速进步的时代背景下，人工智能已变成促进社会前行和经济发展的关键驱动力。为培育和挑选出色的人工智能算法人才，全球校园人工智能算法精英大赛就此诞生。此赛事不仅给广大学子提供了一个展现自身才能与实力的平台，还为人工智能领域的发展带来了新的生机。伴随人工智能技术的普及应用，对相关专业人才的需要也愈发强烈。全球校园人工智能算法精英大赛正是在这样的大环境下应运而生。其目的在于激励学生积极投身于人工智能算法的研究与开发，提升他们的创新力和实践力。通过参与竞赛，学生们能
arXiv AI论文精选 2026-05-10
1. 人机交互新基准：AI智能体何时应主动求助？ 原文标题: HiL-Bench (Human-in-Loop Benchmark): Do Agents Know When to Ask for Help? 发布时间: 2026-04-10 论文链接:http://arxiv.org/abs/2604.09408v1 当前前沿编码智能体虽能在信息完备时处理复杂任务，但在面对信息残缺或语义模糊的场景时往往失效。问题根源并非能力欠缺，而是判断力的缺失：无法准确识别应独立决策还是应寻求外部支持。现有评测体系对
"AI原生代"遭遇职场冷眼;中美AI合作或有新进展;行业格局正在重塑
2026 年 5 月 10 日，当前人工智能领域的全球竞争、职场冲击及技术前沿，深度汇总如下：1. 职场预警：雇主们对“AI 原生”毕业生大失所望• 表现不尽人意：尽管 2026 届大学毕业生被冠以“AI 原生代（AI Native）”之名，但最新调研显示，雇主们对其在职场中的表现极为不满。• 过度依赖导致能力退化：专业人士指出，这些毕业生过于依赖 AI 工具来完成任务，致使在需要深度逻辑和批判性思维的复杂问题处理上，暴露出明显的不足。2. 中美博弈：从“技术领先”转向“应用领先”的迁移• 中国式 A.I
我对人工智能的见解
我体验了市面上绝大多数的AI产品，包括OpenAI旗下的chatgpt5.5thinking、chatgpt5.5 codex、chatgpt image 2.0，Anthropic的Claude opus4.7 high thinking，谷歌的gemini3.1 Pro、gemini 3.1Pro deepsearch、gemma4，马斯克XAL的Grok 4 auto、Grok 4.2deepsearch、Grok 4.3beta，梁文峰团队的Deepseek r1、Deepseek v4 Pro，
计算机学院举办"情绪解码器"AI技术专题讲座
计算机学院举办"情绪解码器"AI技术专题讲座为响应人工智能时代发展需求，推动前沿科技知识普及、拓展学生学术视野，5月6日下午，教务处联合计算机学院推出人工智能系列讲座第三期暨计算机学院"科技智汇"大讲堂第八期——"对话中的情绪：AI如何成为'情绪解码器'"。本次讲座由计算机学院高庆清老师主讲。讲座开场，高庆清老师对情绪、情感与情绪表达三个概念进行了区分。情绪属于短暂而剧烈的心理波动，情感则是持久稳定的精神状态。高庆清老师强调，AI无法直接洞悉人类内心情绪，只能借助措辞、语调、停顿等表层信息进行判断，这正是
AI投资的本质缺陷
“反过来想，总是反过来想。”——查理芒格一、两种极端近期，华尔街见闻发表了《伯克希尔与软银，必死一个》，揭示了投资界对AI认知的巨大鸿沟。投资AI主要分为三类：第一类是互联网巨头，动用主业资金研发以避免被时代抛弃；第二类是孙正义，激进押注OpenAI等初创企业，甚至加杠杆博取暴利；第三类是巴菲特，对AI持怀疑态度，对当前热潮反应冷淡。孙正义与巴菲特目前处于对立两端，谁对谁错，时间会给出答案。但基于我对AI的理解，我更倾向于认为巴菲特是正确的。二、AI的原理想要决定是否投资AI，首要任务是理解其运作机制。我