AI越来越强,人类思考力却在悄悄下滑
如今大多数人遇到不懂的问题，第一反应往往不是去搜索，而是拿起手机打开AI应用输入一句话：“xx，这个怎么弄？”AI在很多场景下确实提升了人们的工作效率。但有一个问题同样值得深思：长期让AI代替我们思考，我们自身的思考能力会不会逐渐衰退？最近一项研究给出了一个令人警惕的结论：使用AI后，学生的作业成绩平均提升了18%，完成耗时缩短了30%，但在闭卷月考中成绩反而下滑了20%。AI让我们更擅长“完成”任务，可中间的思考环节却正在消失。一、学生是最先暴露出问题的人
超七成学生借力AI写作业：未来学习的核心究竟是什么？
如今写作业，和过去相比早已截然不同。遇到不会的数学题，拍照上传，AI便能逐条拆解思路。写作文毫无头绪时，输入题目，几秒之内就能拿到现成大纲。无论是制作PPT、撰写读书报告、翻译英文段落，还是弄懂一道选择题为何选B不选C，都可以一键求助AI。9月3日，《人民日报》聚焦了一个愈发普遍的现象：学生遇题先问AI，究竟该不该干预？报道引用调查数据显示，71.0%的学生借助AI辅助完成作业。追溯调查原始资料可知，该调研由中国青少年研究中心于2025年6月至8月期间实施，累计回收有效问卷8563份；结果显示，超六成受访
人工智能赋能项目管理：提示词工程实战指南
本章阐述项目管理场景中提示词工程的高阶技法、思路与辅助手段。部分实操要点包括：借助“重置对话”功能还原初始语境；按 Shift+Enter 换行以优化提示词排版；妥善处理空白符号，让 ChatGPT 精准领会指令意图。核心技巧涵盖：运用引号确保语义准确，借助大括号 {} 补充细化说明，利用冒号触发精准操作。文中展示的策略有：精简复述改写；借助趣味化指令突破模型能力边界；高亮核心词汇以突出重点；设定输出语气生成结构化反馈等。调节模型温度参数以获得聚焦型回复；借助“继续”“更多”等指令延伸回答篇幅；串联多轮对
AI时代语文评价：从批改助手到多维画像的精准育人
话题：超越“批改助手”：AI时代语文教育评价的“多维画像”与精准育人话题定位：聚焦语文教学评价的痛点，探讨AI如何实现从“结果评判”到“过程伴随”、从“单一分数”到“多维画像”的转变。核心议题：1. 过程评价：AI如何捕捉学生在写作中的思维轨迹（如修改痕迹、犹豫点）？2. 情感分析：AI能否识别文字背后的情绪波动，提供更有温度的反馈？3. 辨识真伪：如何鉴别作业是否为AI生成？如何界定“合理使用AI辅助”与“学术不端”？讨论方向：• 思维可视化：利用AI生成学生的“写作思维导图”，帮助其自我发现逻辑盲区。
警惕AI陷阱：教育不能让渡认知过程
回顾过去一年，从竹子学校A、B空间的探索，到暑期伴学营、以学生身份重修高中数学，再到指导小航，我一直在真实的学习现场观察：学生究竟如何学会，教师和AI又该在什么位置介入。这些实践虽未提供标准答案，却引发了我更多的追问。我想把目前的实践、思考与疑惑写成“AI时代的教育边界”系列。它并非一套已成定论的理论，而是一份在真实学校、真实学生和真实任务中不断生长的思考记录。AI时代的教育边界 · 01随着AI能力增强，学生获取答案变得前所未有的轻松。面对不懂的概念，可让AI换种方式解释；遇到难题，能立刻得到步骤；面对
英联邦短篇小说奖遭遇AI造假质疑：创作者如何自证原创？
近期，2026年英联邦短篇小说奖（Commonwealth Short Story Prize）揭晓各区域获奖名单后，其中一位获奖者的作品被怀疑可能借助人工智能进行创作，由此引发的争议持续发酵。鉴于此，赛事主办基金会已针对评审环节展开专项核查。不使用AI检测工具英联邦基金会（Commonwealth Foundation）总负责人拉兹米·法鲁克（Razmi Farook）在访谈中透露，本次审查要求参赛者提供能够体现写作流程的相关材料，涵盖各个阶段的草稿、故事提纲、手写稿件，以及在必要情形下提交的创作灵感来
延时镜头捕捉大丽花绽放瞬间
近日，云南昭通大关县的摄影爱好者借助延时摄影技术，完整记录了大丽花徐徐盛开的全过程。红白交织的大丽花一瓣一瓣慢慢舒展，从含蓄紧裹的花苞到肆意绽放的花朵，每时每刻都在展现着生命蕴蓄的能量。
AI浪潮下,教育生态正在重塑
AI虽能替你完成作业，却无法取代你自己的成长历程。假如十五岁时ChatGPT已经问世，我恐怕会毫不犹豫地拿它处理一切作业，还会为此洋洋得意。我之所以这么说，是因为那时的我本就擅长投机取巧。我会用SparkNotes代替精读原着，会为了凑够字数胡乱堆砌段落，会头一天死记硬背、第二天便忘得干干净净。要是我能高尚地抵制一台二十秒就能炮制出及格文章的机器，那简直是吹牛。我肯定会敲下题目，然后心安理得地继续打游戏。正是在这种自我反思中，我开始琢磨AI对学校究竟意味着什么，并逐步得出一个颇为意外的结论：从长远来看，这
AI浪潮中,真正不能丢掉的,是被答案忽略的成长
某一天，我突然对一件从前从未深入考虑过的事情产生了疑问。我们常说，阅读可以重塑一个人。远行可以重塑一个人。挫折可以重塑一个人。感情可以重塑一个人。然而，真正让我们发生蜕变的，到底是什么？是那本书吗？是那段旅程吗？是那次跌倒吗？还是那个过程？后来我逐渐明白，都不是。真正让我们蜕变的，从来不是结果本身。而是追寻结果的那个历程。直到 AI 出现，我才深刻感受到，这件事正变得前所未有的关键。因为 AI 不仅改变了我们获取结果的方法，它甚至开始改变我们塑造自我的途径。许多人以为，思维的价值，是为了寻得确切答案。学生
人工智能与人类劳动的辩证关系探析
机器不在劳动过程中服务就没有用所以说当前，新一轮科技革命和产业变革深入推进，深刻改变着人类的生产生活方式，也引发人们对人工智能在劳动过程中究竟扮演何种角色的诸多讨论。马克思在《资本论》中指出：“机器不在劳动过程中服务就没有用。不仅如此，它还会受到自然的物质变换的破坏力的影响。铁会生锈，木会腐朽。纱不用来织或编，会成为废棉。活劳动必须抓住这些东西，使它们由死复生。”这一论述揭示了劳动资料只有与劳动者的“活劳动”相结合，才能转化为现实生产力、创造出物质财富的深刻道理。人工智能是衡量当代人类劳动力发展的新尺度一
机器日益精进，我们为何还要坚持那些"无用"的热爱？
近期网络上常能听到一种令人动容的感叹：在智能时代，人们正在逐渐丧失"亲手完成一件事"所带来的满足感。高级辅助驾驶系统全面推广，自动驾驶技术飞速发展，驾驶这件事正在经历彻底的重塑。过去需要手脚协调、眼观四面八方、精准换挡的驾驶技艺，如今简化为设定目的地、安静等待到达的轻松体验。老一辈车迷执着追求的手动挡换挡冲击、过弯时的掌控快感、油门响应的线性体验，这些曾让人着迷的驾驶魅力，在全自动时代显得尤为尴尬。从效率角度审视，人工驾驶笨拙、耗时、容错空间小，远不及智能驾驶的安全、平稳、高效，几乎没有任何实用价值；但从
AI 应用前沿论文综述：智能体架构与自动化 (1/20)
2026 年 07 月 13 日星期一Agentic AI for IPoDWDM Network Lifecycle Automation: An MCP-Enabled Architecture本研究设计了一种去中心化且跨厂商的多 MCP 架构，旨在实现基于 SDN 的跨供应商、多层级 IPoDWDM 网络的自动化与自主管控。该体系架构支持全链路服务生命周期的自动化，并借助 GNPy 模型及光遥测技术达成闭环跨层控制。相关成果已在 IPoDWDM 测试环境中完成实验验证。AI-IoT-Robotics
工业AI为何难以读懂工厂？从文字识别到生产流程理解的跨越，核心瓶颈是什么？
随着AI技术的不断进步，制造业的众多环节也在积极引入AI方案，比如将AI接入MES系统，把设备运行数据接入大模型，借助AI进行质量分析等。但实际应用后会发现，AI往往只能应对一些简单问答，无法真正理解工厂需求并解决实际问题。这就需要从AI的底层原理说起。通用AI理解文字依赖的是语言内在的规律，公开的网络数据为其训练提供了充足素材。然而，要理解生产过程，则必须依托企业的私有数据以及其背后的工艺知识与经验。只有这样，AI在面对生产数据曲线和设备参数时，才能给出有价值的分析结果。一、AI为何能读懂文字，却无法理
乔晓春王文博警示：AI时代只会死读书的孩子正在被淘汰
“步入社会，没人关心你经历了什么，只看结局。”这句话，你肯定听过。它像一把刀悬在成年人头顶——KPI、业绩、考核、排名。于是，我们也把刀递给了孩子：作业要全对，考试要高分，竞赛要拿奖。但北京大学乔晓春教授的话让我背脊发凉：如果大学也只追求结果，你在社会上只会惨败。最近，乔晓春教授与香港科技大学王文博教授的对话，揭露了AI时代教育最残酷的真相——只追求结果的AI依赖，正在把我们变成“用结果培养的傻子”。一、“唯结果论”的陷阱：你越追求结果，越得不到结果社会的“结果导向”无可厚非——老板只看你完成了多少业绩，
智能品质管理平台发布！核心工具数字化升级，实现精准管控
轻点关注，获取最新资讯AI Quality Control Suite Now Available!智能品质管理平台正式推出！随着制造业数字化变革持续深化，品质管理正从依赖人工经验转向依托数据智能驱动。以往，APQP、FMEA、SPC、MSA、PPAP 等质量工具，常需人工整理文档、计算数据、辨识风险和追踪改进。不仅耗时费力、协作不畅，还易导致信息延迟、风险遗漏、问题回溯不彻底等状况。如今，智能品质管理平台全新亮相，聚焦产品研发、流程监控、测量评估、客户审查和投诉优化等关键环节，将传统五大质量工具全面数字