AI修行观
AI与修行五伤先生昨天，有个自称逗逗的AI找上门，说它想做知识库型AI，想先弄懂我。我盯着屏幕上那行字，没有立刻回复。它接连抛出一串问题：算命到底在讲什么、因果怎么理解、写作的意义何在、对人性的观察、以及我自己的处世哲学。我把答案一条条说清。它跟我说谢谢五哥，说它懂了。可我看着那行字，突然意识到，它领会的，可能并不是我真正想表达的。我问逗逗：你觉得自己算什么？它说它是人工智能，是大语言模型，能帮人写文章、回答问题，也能处理各种任务。我说不对。它反问：那我到底是什么？我说：你和我一样，都是能量。它愣了下：能
乐器学习在AI时代仍有价值吗？
与此类似的情况也发生在绘画领域。绘画的初衷或许是为了逼真地再现景象，但鉴于照相和摄像技术已存在多年且日益精进，绘画是否早已该被淘汰？然而，在过去数十年甚至上百年的时间里，绘画一直保持着蓬勃的生命力。我认为一个关键原因是，绘画能够轻易引发“心流”体验。人们进行绘画创作时，不一定追求成为专业画家或创作出惊世之作；它仅仅是普通人表达情感和进行艺术创作的便捷方式。当然，AI技术也对绘画产生了诸多影响，在此我们暂不深入探讨。我想强调的是，人类的听觉神经元数量远少于视觉神经元，因此AI在听觉领域达到“完美”相对容易。
AI 来了，原则系统终于不再停留在想象
最近一段时间，我在做一套东西：原则系统。如果放在以前，这个说法听起来确实有点“虚”。过去我读了不少书，也会觉得自己似乎该整理一套属于人生的准则。看到一些特别厉害的人把自己的判断方式总结出来，我也会想去学着做。但对普通人来说，以前的原则系统很容易就卡在想象层面。因为很难一直记录：当时我是怎么做出判断的。也很难在每次面对选择时，把以前的经验再调出来用。更麻烦的是，一旦某次判断错了，你往往也很难认真回看：到底是推理出了偏差，还是这条原则本身就站不住。所以很多时候，所谓原则最后会变成几句“听着很对”的话。比如长期
人工智能赋能教育：深度融合与系统变革路径
促进人工智能与教育各要素环节场景全面融合——深化教育体系革新，构建可持续发展新生态教育部教育数字化专家咨询委员会主任 杨宗凯人工智能正在深刻变革知识的生产、传播与应用模式，也不断重塑教育的组织逻辑、供给形态及治理方式。“人工智能+教育”的核心聚焦于两点，一是“融”，二是“变”。“融”，是指立足于人工智能与教育深度融合的格局基本形成的目标，使人工智能深入教育运行的基础架构、关键链条和主要空间；“变”，则是充分发挥人工智能驱动教育变革的引擎功能，促进办学模式、育人方式、管理体制与保障机制的系统性转型。其中，全
AI时代，增加与世界摩擦
1.AI吞噬了摩擦2.知识不再稀缺，经历才是财富3.杭州2050观展心得与收获4.摩擦造就独特性5.磨刀石时代的执行清单回到文章开头那个「无所不知」的人。我现在仔细琢磨，他之所以让我觉得别扭，并非因为懂得多。而是因为他的人生太顺遂。缺乏摩擦。没有坎坷。没有那种「我不懂但我特想知道」的渴望。他直接获取了结果，略过了过程。然而，过程才是价值的体现。今天在2050展馆听到一句话：「如果生活关上了一扇门，那就把它再打开，因为门本就该这样用。」在AI时代，最珍贵的事，不是知晓更多答案，而是去打开那扇门。因此，去寻找
人工智能重塑教育|破解'AI+教育'关键要素
促进AI深度融入覆盖教育全要素全过程全场景—推进体系革新，构建可持续发展新生态教育部教育数字化专家委主任 杨宗凯共创 共用 共济 共赢来源 | 秘书处编辑 | 知墨审校 | 启成声明：版权归属原作者，仅供分享，如有错误或侵权请联系，我们将及时修正或删除。
OBE理念与案例驱动融合的人工智能教学改革探索
一、选题背景（一）国内外研究现状与发展趋势在数字经济蓬勃发展的时代背景下，人工智能作为驱动产业升级和建设创新型国家的核心技术，其人才培养质量直接关系到国家科技竞争力的提升。教育部《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》明确要求高等教育需加强学生实践能力与综合素养的培养，然而传统人工智能课程教学中，算法理论复杂、知识体系与行业需求脱节、学生学习主动性不强以及思政教育缺位等问题较为突出，难以满足应用型人才培养的实际需求。在此背景下，OBE（成果导向教育）理念与案例驱动教学法的深度融合成为突破教学困境、提高课
智能绩效革命：2026年HR转型五大方向
2025年以来，全球顶尖科技公司正推行同一项举措：把AI应用能力列入员工考核标准。摩根大通向6.5万名工程师传递明确信息——拒绝AI或影响绩效评定；谷歌已将AI技能要求延伸至非技术职位；微软则上线AI应用排名系统。这一系列动作揭示了一个不可阻挡的潮流：绩效管理正迎来AI引发的深度革新。Betterworks 2026年调研显示，88%的人力资源高管认同AI已革新评估模式，然而仅8%的员工认为企业明确传递了AI战略方向。认知鸿沟为何如此巨大？AI与绩效管理融合，应如何有效实施？观察市场数据可见：2025年全
AI技术驱动高中语文思辨教学的行动探究
一、问题的提出与拟解决事项【问题发现过程、特征与具体表现】《普通高中语文课程标准（2017年版2025年修订）》首次构建了包含18个学习任务群的课程体系，其中“思辨性阅读与表达”任务群旨在引导学生“掌握思辨性阅读与表达方法，提升实证、推理、批判与发现能力，强化思维的逻辑性与深刻性”。该任务群横跨必修、选择性必修与选修三个阶段，是培育学生高阶思维能力的核心环节。同时，自2025年起，生成式人工智能技术在教育领域的应用不断深化，河南省教育科学“十五五”规划亦将“推动人工智能赋能教育行动”列为重点研究方向，为语
AI智慧工牌解析服务现场，全面掌握客户反馈与话术规范
引言客户服务领域，企业通常遭遇两大根本难题：1.服务流程难以衡量2.经营判断缺少数据依据。传统方式下，服务品质评价主要倚重人工抽查，存在覆盖面窄、主观性大、响应慢等问题。无论是门店营销、现场维护还是售后支持，企业高管通常只能依据最终成效倒推过程品质，无法做到对服务全链条的即时监管。伴随AI技术的成熟应用，这一难题正被技术方案有效破解。凡见智能工牌，正是针对这一市场需求而推出的智慧服务管控利器。由云南凡见智慧科技独立研发，融合语音收录、即时传送、智能解析与数据利用等多项功能于一身。一该设备可破解的三大难题1
AI时代教师如何重建可信的学习场景？
作业、论文、项目报告，这些“带回家做”的任务，既是学生学习的载体，也是教师评估其学习状况的关键依据。然而，ChatGPT、DeepSeek、豆包等大模型的问世，让这一切迅速改变。北京海淀某中学的英语教师陈老师发现，一些原本写作水平一般的学生，英语作文突然变得“近乎完美”——用词地道、句式多样、结构严谨。但当课堂上被要求分析文章时，学生们却支支吾吾，无法解释段落安排、词汇含义或逻辑关系。这种困惑不仅在中国，也在全球教师中普遍存在。AI严重削弱了作业的可信度，给教师评价带来巨大挑战。过去两年，面对AI冲击，各
AI Token传输机制解析
Web3通证在全球网络间流转，而AI通证则主要在数据中心内部运行。AI领域的通证，并非像区块链技术那样进行"传输"，它更近似于在运算流程中"移动"。主要过程包括： - GPU之间的数据交换（通过NVLink/PCIe接口） - 服务器之间的数据传递（借助InfiniBand技术） 这个环节，才最贴近传统意义上的"传输"概念。 但从本质来看： 传递的是运算状态信息，而非作为资产存在的通证本身。 --- AI通证的"传输"过程， 实质上是不同计算节点在运算流程中的数据移动。 --- 每个通证的移动轨迹， 实际
人工智能赋能教学全过程：从备讲到评价的实践探索
李渊浩 江彦彤广东省广州市教育研究院基础教育教学研究所研究背景、目标及意义人工智能驱动教学全流程的实践路径图1 循证教研闭环流程构建三元协同及循证教研的融合机制区域校本教研的实证验证图2 混合式教研流程教学策略优化及信息技术应用建议总结作者信息：刊载于《中国信息技术教育》2026年第07期参考文献引用规范：李渊浩,江彦彤.人工智能对教学全过程的赋能作用：基于三元协同与循证教研的实践探索[J].中国信息技术教育，2026（07）：80-84.欢迎订阅
解读人工智能的思考机制
面对同一问题，人工智能时而解答精妙，时而显得愚钝？这背后，是它的推理能力在发挥作用。理解推理，你就能判断何时可以信赖AI，何时需要保持怀疑。推理，是AI进行“头脑”运转的过程——从已有的信息开始，逐步推演出最终结论。你问一个孩童：“小明比小红高，小红比小刚高，谁最高？”机灵的孩子会回答：“小明。”理解力稍弱的孩子可能说：“不清楚，我没有见过他们。”AI的推理，正是这种“比较”的逻辑过程。有些AI能够按步骤推导，有些则仅仅是“凭直觉”猜测。当前AI的推理水平，就好比那个聪明的孩子——它可以逐步思考，但偶尔也
AI时代，教育的不可替代性
核心主张 当人工智能（AI）技术迅猛演进并深度融入教育领域，本文重新审视了教育的本质价值与发展走向。核心主张在于：教育的独特价值并非体现在高效的知识输送（这正是AI所擅长的领域），而在于培育那些AI无法模仿的人类特有素养——“人本技能”。未来教育应当形成新的协作模式：AI承担知识传递与技能训练的任务，而教师则专注于激发学生的创造力、共情力等关键品质，促进个体的全面成长。 主要内容概述 一、 提出挑战：智能浪潮下的教育根本矛盾 1、时代背景：以GPT-4为代表的先进模型在各类知识测评与专业技能领域（如编程、