在AI时代维护语言温度与规范
人工智能的飞速进步在提升生活便捷性的同时，也暴露了技术应用中的难题。在语言输出领域，低质数字内容的大量生成，导致语言规范混乱、文化内涵流失等风险。对此，梁云云从数字异化、文明突破、动态规范三个角度进行了分析。2025年，“Slop”成为韦氏词典年度词汇，其字面含义为“泔水”，专门用于描述人工智能（AI）批量制造的低质量、无营养的数字内容，体现了人工智能对语言文字领域的深远影响。这种影响具有明显的两面性：AI辅助创作虽然显著提升了个人效率，但内容的多样性却大幅减少。这种技术便利伴随着语言规范失序、文化深度流
AI写作超越人类：当机器替你思考
数字营销公司 Graphite 于 2026 年 5 月公布的一项追踪研究结果令人震惊，自 2024 年 11 月起，网络上 AI 生成的英文文章数量正式超过了人类创作的数量。在 ChatGPT 推出仅一年后，AI 创作的内容已占全网发布的 39%。至 2025 年，这一比例稳定在 50% 以上，且持续上升。Graphite 从 CommonCrawl 数据库中抽取了 43000 篇文章，通过 AI 检测算法进行分析，误报率约 4.2%，漏报率仅 0.6%。这还只是「纯 AI 生成」的口径。那些 AI 起
AI圈 | 基元律动 人才招募
2. 熟练掌握 PyTorch 等深度学习技术体系。3. 熟悉大模型、AI Agent、NLP、强化学习、模型压缩加速等技术方向，具备相关项目实践经历者优先考虑。4. 具备优秀的问题分析与解决能力，以及工程实践落地经验，能够适应创业型团队的工作节奏。5. 对 AI Agent 领域充满热情，致力于从事具有技术挑战和商业落地价值的项目研发。薪酬福利与工作模式邮件主题及简历请注明：姓名-应聘职位
AI 进化史：从规则机器到大语言模型的蜕变之路
导语：昨日我们探讨了一个核心议题：究竟何为大语言模型？先来简要复盘：大语言模型好比一位博览群书的"超级语言天才"，它通过吞噬海量文本来掌握语言逻辑，具备写作、摘要、翻译、编程及陪聊等多重技能。然而，许多人心中或许仍有疑问：其实早在上世纪 50 年代，科学界便已开启相关思索：1950 年，英国数学家艾伦·图灵提出了举世闻名的"图灵测试"。其核心逻辑是：让一名测试者同时与机器及真人进行对话。若测试者无法分辨哪方是机器、哪方是真人，则该机器可被视为拥有一定智能。这听起来是否与我们今日同 AI 助手交流的场景如出
熙软科技 AI 专利密集落地，赋能医院数智化运营
医疗行业的数字化转型正迈向深水区，智能化应用已成为医院优化运营效率、达成精益管理的关键支柱。熙软科技长期深耕医院运营管理领域，凭借深厚的技术积淀与场景实践，在人工智能技术范畴内连续取得突破，并斩获多项专利授权，进一步筑牢了技术护城河。此次获批的多项专利，涵盖了多轮对话中的智能问答语义解析与重构、跨语言文本分类、自然语言转数据库查询、基于时间轴的用户行为联动监测、列表数据智能化处理、知识图谱自动纠错以及分层架构测试数据生成校验等多个方向，精准契合医疗运营管理的多样化业务需求。借助深度迁移学习，跨语言文本技术
生成式AI火爆的深层原因解析
转自：AI云之帆过去很多年，人工智能一直是一个听起来很厉害、但离普通人有点远的词。它常常出现在科技新闻里，出现在实验室里，出现在自动驾驶、语音识别、人脸识别、智能推荐这些场景里。大家知道它很重要，但多数人的感受是：这东西好像很高端，可跟我每天的工作、生活关系并不大。直到生成式 AI 出现。人们突然发现，AI 不再只是“识别一张脸”“推荐一条视频”“判断一笔交易有没有风险”，而是可以直接帮你写文章、做 PPT、生成图片、写代码、总结报告、翻译资料、设计海报、剪辑视频、回答问题，甚至陪你讨论一个商业方案。也就
Expensify发布MCP接口，AI自然语言管理费用成新突破
Expense管理公司Expensify于6月8日推出了Expensify MCP（模型上下文协议）接口，该功能允许ChatGPT、Claude、Cursor等AI助手通过自然语言安全地访问和分析用户的费用数据。这是该公司将AI技术深度融入企业财务流程的重要一步。 通过这一MCP接口，用户能够以标准化的方式将AI代理与其费用数据连接，无需CSV导出、自定义脚本或手动集成。用户可直接向AI客户端提问，例如“我上个月在差旅上的花费是多少？”或“哪些费用报告需要我审批？”，系统将从用户的Expensify账户
李飞飞豪掷10亿美元押注：AI不止会聊天，更得懂物理世界
当整个硅谷都在 ChatGPT、Claude 这些大语言模型上厮杀、争论 AGI 还有几年到来时，被称为「AI 教母」的李飞飞，却泼了一盆冷水——她融了10 亿美元，去赌一个和所有人都反着来的方向：世界模型。她的判断，一句比一句扎人：「语言能扑灭一场火吗？语言能煎熟一个蛋吗？」她想说的很直接——只会聊天的大模型，根本不懂这个物理世界，它缺了最关键的那一块：「空间智能」。放话还不止这一句。她说，外界投给人形机器人的那 60 亿美元，「太少了」；而当 Anthropic 的 CEO 说 AGI 还有两三年、D
人工智能赋能水科学：水文水资源与水环境领域的智能化实践指南
人工智能赋能水科学：水文水资源与水环境领域的智能化实践指南前言在人工智能技术飞速进步的当下，以大语言模型（如GPT）为代表的前沿工具正凭借其卓越的自然语言理解和内容生成能力，深刻改变着水文水资源领域的科研与实践格局。GPT在数据解析、模式识别和复杂任务处理方面展现出惊人的精确度和效能，不仅打破了传统方法面临的困境，更大幅提升了研究决策的智能化程度。从海量水文数据的快速提取到环境模型的智能优化，AI已然成为驱动该领域创新的关键力量。本次内容围绕大语言模型与水文水资源领域的深度融合展开，涵盖时间序列分析、空间
代码写得飞起，UI却像拼凑的？别怪AI，是你没给它设计语言
关注硅基力量，第一时间掌握AI工具的深度评测与实战心得。回复「ClaudeCode」即可获取全套教程合集。半年前我启动了 Hermes Agent 项目——一个具备自主规划、多步执行及自我纠错能力的 AI 智能体框架。在与 Claude Code 进行结对编程时，代码编写得十分顺畅，架构清晰、测试完备、逻辑严谨。然而，当我初次打开页面审视时——不禁愣住了。导航栏的蓝色是 Claude 上周选定的 #4A90D9，侧边栏则是本周它“自认为合适”的 #5B8DEF，按钮圆角在 4px 至 12px 之间随机分
AI Agent核心突破：代码架构决定智能水平
AI Agent的“骨骼”与“灵魂”：一个被严重低估的真相当我们讨论AI Agent时，目光总是不自觉地聚焦在“大脑”——那款最强悍的大语言模型上。GPT-5比GPT-4好在哪里？Claude Opus又有什么新突破？这似乎成了衡量一切智能体能力的唯一标尺。然而，斯坦福大学的研究人员却用一个数据，颠覆了所有人的认知：这个令人震惊的发现，迫使我们重新审视AI Agent的本质。它远比我们想象的要复杂，也更充满工程智慧。我们正从“模型为王”的时代，大踏步迈入“管道为王”的新纪元。谁是Harness？为什么它如
北大刘宇阳：AI具身智能如何落地湿实验？BioProBench与BioProAgent详解
https://github.com/YuyangSunshine/bioproagenthttps://arxiv.org/html/2603.00876v1北京大学深圳研究生院 AI for Science（科学智能）学院于2025年成立，其核心目标是用人工智能解决科学难题。刘宇阳的研究重点在于AI驱动的科学实验具身智能体，致力于实现从计算辅助到真实环境自动化发现的跨越。本期访谈聚焦于刘宇阳团队近期的两项成果：BioProBench和BioProAgent。BioProBench已开源并发表于arXi
对AI无需客气，直接指令更省电
近期，联合国大学发布报告强调，为降低AI能耗及碳足迹，用户在操作ChatGPT等智能工具时应精简指令，剔除“谢谢”等客套话及无效闲聊，此举预计可减少25%的能耗。初看“不道谢能节电两成五”，似显荒诞，甚至令人怀疑AI是否过于机械。然而，若深入底层逻辑剖析，这实则是一个严谨的科学命题。不妨从三个维度厘清其内在逻辑：1. AI非“人”，缺乏“情绪过滤机制”人类沟通时，大脑会自动忽略“你好、谢谢、请”等背景词汇，仅提取核心语义。但大语言模型（LLM）本质是概率数学模型。当你对AI说“请帮我写段代码，谢谢”时，它
智能语音交互系统
AI语音助手 AI语音助手正在改变我们的生活方式，让人与科技的交流变得更加自然与高效。 通过语音识别、自然语言处理和智能学习能力，它可以帮助我们完成日程管理、信息查询、智能家居控制等多种任务，让生活变得更加轻松便捷。 无论是在家中、出行途中，还是工作学习中，只需一句话，就能快速获得所需的帮助。 随着技术不断发展，AI语音助手正在成为连接人类与智能世界的重要桥梁。 #AI语音助手 #人工智能 #智能生活 中国香港 , 1小时前 ,AI语音助手正在改变我们的生活方式，让人与科技的交流变得更加自然与高效。 通过
詹卫东：范式演进视角下语言学与 AI 的融合之道
专题研究一AI 技术与语言学术的革新作者概况詹卫东北京大学教授，核心研究领域涵盖计算语言学、语言知识工程及中文信息处理。基于范式演变探讨语言学与人工智能的融合途径詹卫东（北京大学中文系北京 100871）摘要从规范语言学、比较语言学、结构语言学演进至生成语言学，语言学历经千年的范式更迭，其终极愿景在于构建人脑内部的语言模型。尽管语言学者已累积了丰硕的微观研究成果，却难以实现从量变到质变的飞跃，距离构建整体语言模型仍存巨大差距。自 20 世纪 50 年代以来，人工智能技术范式由符号主义、经验主义演进至联结主