AI时代观察：平民视角（上）
AI时代观察：平民视角（上）"终究我们将现实世界的全部实体都迁移到了数字空间图书、信函、影音、货币...我们的视线开始聚焦人类自身数字齿轮飞速转动，我们却踌躇不定仿佛一种模糊阶段期待又困扰"（一）我们即将探讨的议题，早已不是什么新潮热门的话题了。五年前情况迥异。那时我总要费劲先说明「AI」是「Artificial Intelligence」的缩写，译成中文就是「人工智能」。之后方可继续交流，从图灵测试切入倒是颇为合适。图灵测试界定了何谓实现「人工智能」，如此我们便拥有了评判的标准。若时间尚早，我便会提及1
AI与阿凡达：跨越维度的心灵共振
凯文·凯利在著作《5000天后的世界》中预言：未来，一切事物都将与AI实现互联，物理世界和数字世界会深度交融。别说5000天后的景象，即便500天后也难以预料，甚至短短50天就可能刷新我们的认知。这让我联想到影片《阿凡达》中的场景——纳美人用发辫与飞龙的触角相接，从而达成心灵相通。何不效仿纳美人，主动延展触角与AI建立联结？我深信，这正是此刻我们亟待行动之事。不过据卡兹克披露的数据，仍有超过八成的人从未与AI进行过对话。虽难辨真伪，但环顾四周，确实多数人仅将AI当作寻常工具，尝试一番后便觉不过如此，继而袖
AI浪潮：奔向新纪元
人工智能：加速向未来突然爆火？绝非偶然！AI的发展历程是一部荡气回肠的奋斗史。政策加码：国家强力推动，AI迎来大发展教育部近期重磅推出《高等学校人工智能创新行动计划》。早在2017年7月，国务院就已发布《新一代人工智能发展规划》。简而言之：国家正全力布局AI领域，高校成为核心阵地，大批相关专业人才即将涌现！然而鲜为人知的是，这背后暗藏着中美科技竞争的深层博弈。2018年，美国商务部将华为纳入"实体清单"，高端芯片供应瞬间切断。此举彻底警醒国人——核心技术无法靠购买获得，必须自主掌控！由此自上而下，资金、人
AI核心概念解读：RAG如何构建实时知识库
AI核心概念解读赋予AI“实时知识库”的能力你是否曾有这样的经历：向AI询问一件刚发生的事情，它却煞有介事地编造出一个答案？这正是AI的“幻觉”问题——它不了解最新的资讯，但又不愿承认“我不知道”，于是选择了“凭空捏造”。RAG技术便是为解决此问题而生。RAG是Retrieval-Augmented Generation的缩写，中文译为“检索增强生成”。我们来分解一下：简而言之：RAG让AI在回应问题之前，先去“查阅”一下“资料库”，然后综合查找到的信息进行回答。如此一来，AI便不再仅仅依赖“记忆”，而是
为何AI与工具之间还离不开“通用语言”？
点击蓝字关注我们《护理人员也能看懂的AI概念手册：一次理清底层逻辑》系列第六篇：模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）上一篇提到，AI之所以逐步从“能对话”迈向“能办事”，关键不只是它的“思考能力”变强了，更在于它开始能够调用外部工具，像是慢慢拥有了“手和脚”。它不再只是依据眼前已有的信息来组织回答，而是能在需要时读取文件、获取资料、连接系统，把外部内容带回后继续推进任务。那为什么还需要这样一层机制？因为一旦真正开始连接工具，混乱往往很快就会出现。不同工具、不同系统、不同平
智能合规与效能革新——帝隆AI审核助力企业高效成长
在当下企业业务日益多元化、合规要求不断强化的背景下，传统审核模式正面临着标准不统一、错审漏审频发、人工成本高昂等多重挑战。这些难题无疑严重阻碍了企业的高效运转。帝隆科技，作为一家在金融科技领域深耕二十载的产业数字化服务提供商，其推出的AI智能审核解决方案，深度应用于供应链金融、商业保理、融资租赁、金融控股集团及企业费用报销等关键业务环节，以智能化手段破解传统审核瓶颈，构建起业务审核的全新范式。帝隆AI智能审核系统为企业业务审核提供了强有力的智能支撑，依托其三大核心能力，有效解决了传统审核中的诸多难题。系统
人工智能与智慧课程融合课题研究令人赞叹
这篇关于人工智能与智慧课程的课题研究实在令人赞叹！ 今天向大家推荐一项极具应用价值的课题研究——生成式人工智能助力高校智慧课程构建探讨（以C语言课程为例） 内容详实，对于希望撰写高校智慧课程相关课题的教师而言，极具参考价值！ #教育课题 #人工智能课题 #生成式AI #人工智能赋能教育 #高校智慧课程 #教师课题 #高校课题 #优秀课题 #课题辅导 #课题申报书怎么写 江西 , 1小时前 ,今天向大家推荐一项极具应用价值的课题研究——生成式人工智能助力高校智慧课程构建探讨（以C语言课程为例） 内容详实，对
拒绝“失语症”，重拾表达力
澎湃首席评论员 李勤余当下，信息碎片化与快节奏传播，正促使语言日趋简略，衍生出诸如“夯”“拉”等网络热词。这种极简的表达虽高效且共情力强，却也冲击了传统规范语言。与此同时，亲友聚会时不知如何开口，春节祝福语照搬照抄……不少人在脱离网络空间、回归日常生活时，常发觉自己在表达上遭遇“词穷”，只剩下枯燥的文字和生硬的语句。问题究竟出在何处？01近期，某歌手与运动员均在社交媒体发布了声明。我发现，两人都写了长篇大论，却无一标点符号。有网友认为，标点符号与否无关紧要，用空格断句，能读懂即可。事实果真如此吗？要知道，
智源研究院推出RoboClaw，机器人可通过语音操控执行任务
新浪科技4月8日电，智源研究院携手旋玑智能与面壁智能共同推出了RoboClaw具身智能操作系统，该系统旨在深度融合人工智能语义理解与机器人实际任务执行，让机器人能够直接通过自然语言交互自主完成全流程工作。用户无需进行代码编程或专业维护，仅需通过语音或文字下达指令，系统便能自动完成任务分析、环境感知、资源调配以及整体任务执行。 针对当前具身大模型普遍存在的实用性差、操作复杂、通用性低等落地难题，智源研究院此前已发布RoboBrain和RoboOS，以解决行业痛点并促进产业应用。据介绍，此次发布的RoboCl
AI如何真正“动手”做事
前几篇我们逐步拆解了基础逻辑：AI的核心“大脑”、文字处理方式、为何能“记住”对话、如何清晰下达任务。讲到这里，一个实际问题浮现：AI要做好事，离不开有效准确的信息，难道全靠人工一条条输入吗？这正是大模型能力进化的关键瓶颈。尽管上下文容量持续扩展、任务理解日益精准，这个“大脑”的理解力、推理力和任务规划力确实在稳步提升，但它存在一个根本局限：无法直接感知现实世界。换言之，没有现成信息，它就无法获取；未接入的文件，它便无法读取；没连接的系统，它也无法查询。简单说，大模型虽擅长“思考”，却还不会“行动”。于是
大模型时代的心理计算：从预训练到交互式应用的综述
人工智能与心理学的融合领域正在快速扩张，年发文量已由2000年的859篇激增至2025年的29,979篇。不过，这种迅猛发展也导致了方法论上的“碎片化”，即类似的计算技术在不同心理学分支中孤立发展。本文提出了首个系统性的分类框架，依据计算处理方式而非应用领域重构AI驱动的心理学任务，将其划分为四大类：分类、回归、结构化关系及生成交互式任务。通过对跨越预训练模型与LLM时代的300多项代表性研究进行剖析，我们探讨了计算方法如何从特定任务的特征工程演进至迁移学习及少样本自适应。此外，本文梳理了相关数据集、评估
地理数据科学全能训练营：GIS遥感R语言一站式掌握
新学期伊始，许多研究生可能仍感迷茫，不清楚该重点提升哪些科研能力。本训练营提供系统化的科研技能培训体系，从文献分析洞察研究方向，到GIS、遥感、R语言的数据处理与可视化，地学领域主流研究方法尽在其中，并配备专业师资团队提供全程答疑指导。本数据科学训练营自创办以来，已吸引900余名学员加入，其中多数为长期跟随学习的学员，感恩各位的认可与信赖！本训练营的独特之处在于不仅传授数据处理与可视化技术，更重在培养解决科研数据问题的思维能力，赢得众多学员的广泛赞誉与好评。三年来，累计举办百余场培训，全面覆盖GIS、遥感
Nature重磅：ADeLe精准预判AI模型成败
瓦伦西亚理工大学（Universitat Politècnica de València）的一支研究团队，来自瓦伦西亚大学人工智能研究所（VRAIN）及ValgrAI，成功研发了ADeLe。这一创新方法可精准预判大型语言模型（LLM）在未曾执行过的全新任务中的成功率，并清晰界定特定模型的推理边界。该研究刊登于《自然》期刊，堪称重大进展。传统手段仅能反映AI模型在既定测试中的成效，而ADeLe运用更具认知深度的评测方式，可预先解析并预判模型行为，使企业在发布新型AI系统前便能洞察潜在失误。如此一来，我们便能
图灵奖得主辛顿探讨超级智能共存之道
讲台上的麦克风将轻微的咳嗽声放大成回声。在加拿大女王大学麦克唐纳粒子天体物理研究所的报告厅里，物理学家、计算机专业学生和一些带着笔记本的公众聚集在一起，构成了一幅略显特别的场景。杰弗里·辛顿站在灯光下，语速平缓，时而停顿，仿佛在等待听众跟上他的比喻。他将当晚的主题定为“我们如何与超级智能共存”。但他并未以宏大的伦理宣言开场，而是先承认了一个不那么体面的事实：人类正以一种极其低效的方式传递信息——他在台上讲话，听众在台下点头或皱眉，数百个大脑依靠一句接一句的语言交换观点。随后他转身将这份“低效”作为引子，开
人工智能基础：Agent技术练习题
01）Agent（智能体）最基础的含义是（ ）A. 一种可以完成计算工作的程序 B. 一个能够感知外部环境并为达成目标而采取动作的实体 C. 一种具备人工智能能力的机器人 D. 一个能够进行自然语言处理的系统02）下面哪一类Agent仅依据当前感知到的信息进行响应，而不会参考历史状态？（ ）A. 基于模型的反射Agent B. 简单反射Agent C. 基于目标的Agent D. 基于效用的Agent03）基于模型的反射Agent和简单反射Agent之间的关键差异是（ ）A. 基于模型的Agent具备学习