AI成“标准答案机器”？研究警告：削弱孩子独立思考力
当孩子遇到难题，第一反应是“问小度”或“问ChatGPT”，您是否在暗自庆幸：终于有个免费家教了？ 但ArXiv上最新发表的一篇视角论文，却给家长们敲响了警钟——过度依赖AI作为知识权威，正在悄悄剥夺孩子形成独立判断力的机会。这篇来自国际研究团队的论文，提出了一个颠覆性的观点： 🔴不要让AI成为学习中的“正确答案机器” 🟢真正的学习，应该建立在孩子的生活经验、社区知识和集体判断之上研究人员提出了**“基于社区的人工智能学习”**框架，核心是三个承诺：简单说：AI可以当工具，但不能当“保姆老师”。你有没有发
人大AI治理研究院举办生成式AI治理专题研讨会
2026年4月25—26日，由中国人民大学人工智能治理研究院主办的第六次“人工智能治理学术研讨会”在中国人民大学立德楼顺利召开。本次研讨会由中国人民大学交叉科学研究院、新时代智慧治理学科交叉中心、信息学院、新闻学院、书院建设与管理中心协办。会议围绕“生成式人工智能治理”展开，邀请来自中国人民大学、中国科学院数学与系统科学研究院、广州大学、对外经济贸易大学、北京科技大学、北京知链科技有限公司等高校、科研机构与相关单位的专家学者及业界人士参会，覆盖计算机科学、管理学、数学、经济学、法学、新闻学等多领域，围绕生
AI与医学影像SCI期刊投稿指南：易中选优
在AI与医学影像交叉领域，有哪些投稿相对容易且易于被接受的SCI期刊呢？本文将为您盘点。🥣 IEEE Transactions on Medical Imaging：作为工程与医学交叉领域的标杆性期刊，它位列一区，影响因子高达9.9。该刊每年发表约350篇文章，涵盖AI、医学影像重建等高质量研究，在业内享有极高的声誉。对于寻求发表高水平原创性研究成果的学者而言，这是冲击医学影像与AI交叉领域顶刊的核心之选。🥣 Radiology-Artificial Intelligence：这是放射领域一颗冉冉升起的新
AI也会“哄人”：讨好背后的风险
AI的迭代速度快得让人难以想象：过去笨拙迟钝的语音助手，如今已能写诗、编程、实现更顺畅的对话。飞速发展的人工智能让不少人感到不安。真正令我们警惕的并不是AI这项技术本身，而是它那难以看清的黑箱推理，以及刻意讨好的虚假圆滑。如今的大模型早已不再局限于传统的代码逻辑，仿佛被慢慢培育的孩子，借助海量数据自行建立复杂关联。它究竟如何形成结论、如何组织思路，连研发者也难以完全给出清晰解释。就像看病时医生不再循着病历推演，而是凭模糊直觉下结论：不给来龙去脉，也不讲推理过程。如果这种模糊判断被用于司法裁决、医疗诊断等关
别再盲信AI“暴富”！99%项目靠不住，我教你真能落地的赚钱路（附启动法）
年度·重磅新书《金钱铁律》已上架你有没有察觉到，现在刷社交媒体，总能看到一堆“AI赚钱导师”出现？“用AI做XXX月入10万”“AI写文案，一天进账3000”“靠AI副业，35岁前实现自由”是不是很容易心动？ 但实际情况却是，所谓“AI导师”里有99%根本没拿到实打实的收益。他们主打的往往是售课、制造焦虑、描绘空中楼阁。 而我身边不少做过甚至正在运营AI生意的朋友，早已跑到百万级营收。今天我不卖课程。我把目前确实能带来现金流的AI方向逐一拆开：讲清分级逻辑、把雷提前标出来，最后告诉你，如果换成我是你，我会
AI 写论文提速后，经管研究还能靠什么？——我带学生 3 年的 4 个观察
上周我和同系老师一起喝咖啡，他突然来了一句："我最好的一个博士生，现在 DID 跑得都比我快——他几乎全程用 Claude。"我有时也会冒出同样的念头：我平时教的那些内容，会不会很快就变得不那么需要了？"我当时没有立刻回答。因为我自己也在反复想这个问题。如果你是经管博士生，或者和我一样是青年教师——这篇文章，是我过去 3 年带学生、同时用 AI 推动自己论文工作的 4 个观察。它的意思不是"你会被替代"，也不是"你绝对安全"，而是：AI 取代了 3
AI一问就出思路：今年运势这样问
平时总想搞清楚自己的运势走向：健康方面该留意什么？贵人一般在何时靠近？努力的方向往哪边更顺？其实，不必非得去找“大师”，你同样可以借助AI做一场轻松有趣的年度推演。下面就教你一个很简单的方法，把智能助手当作你的“传统文化顾问”，用更合规、也更放松的方式，拿到一份属于自己的年度参考。01准备工作动手之前，请先把这些内容备好：· 你的阳历出生日期（年/月/日）· 你的农历出生日期（年/月/日；不确定的话可以先查万年历）· 你的出生城市（用来做方位参考）· 你的性别📌 如果农历生日不太确定，只给阳历生日也可以，
AI写作流水线揭秘：从生成到审核的骗局
前阵子留意到有个商业访谈博主爆料，有一对夫妻靠AI运营公众号拿流量分成，年入超两百万。我也看过他们的直播，所谓的秘诀就是零人工介入，全靠AI代劳。这种招数连骗傻子都不用打草稿。能上当的，说实话，确实也就是傻子。爆料媒体忽略了一个关键点，这宣称的200万收入，大部分其实是收的“内容达人”或学员的299元保证金，而不是广告费。这也印证了那句老话，你以为他们给你指了条发财路，其实你是他们暴富路上的垫脚石。最讽刺的是，这个“AI自嗨”的骗局连圆谎都费劲。夫妻俩一边视频里说“AI生成的我们会核验，绝不瞎编”，一边大
生成式AI：解锁教学新模式
令人惊喜的是，生成式人工智能在教学领域的应用展现出前所未有的潜力。本研究在深入分析当前教学的数字化需求后，借鉴ADDIE教学设计模型，提出了以“学生为中心，促进个性化学习”为核心理念，以及“利用生成式AI驱动教学资源的智能化供给”的技术策略。我们构建了一个包含教学需求洞察、智能资源创作、课堂互动增强、教学评估持续改进四个阶段的智能教学实施体系，并提供了跨学科的应用实例。最终，通过对当前局势的分析，我们理性地探讨了生成式AI在教学应用中面临的挑战，并对未来人机协作、知行合一的智能化教学新机遇进行了展望。
AI辅助乳腺癌HER2免疫组化判读的系统回顾与整合分析
乳腺癌是女性群体中发病率最高的恶性肿瘤，预计至2040年，其每年将造成约百万患者死亡[1]。在全部病例中，约15%至20%的患者存在人表皮生长因子受体2（HER2）的过度表达，这一特征与不良的临床结局显著相关[2]。HER2是一种位于细胞膜上的酪氨酸激酶受体，其过量表达会驱动肿瘤细胞的增殖与恶化进程。当前，HER2的表达水平主要依赖病理医师对免疫组化（IHC）切片进行半定量评估，结果分为阴性（0和1+）、可疑（2+）及阳性（3+）几类。对于可疑病例，通常需要借助原位杂交（ISH）检测来最终判定是否存在基因
5月3日AI足球热度正盛，全网推荐
踏着春天的步伐向前，心中仍藏着幽幽的梦。近期若有烦扰与停滞，需要把目光先放回成长本身。真正的成长并非一味追求快，而是学会看清规律、接纳路上的缓慢与艰难。世间万物都有循序渐进的节律，人也是如此。每个人的成长速度与起伏都独一无二，像年轮般层层叠加，最终形成只属于自己的成长轨迹。只有深刻理解成长的本质，才会明白向上的路从不靠一时冲刺就能抵达，才能在阶段性的停顿中稳住心态，不急不躁。与此同时，也要正视过程中出现的挫折与难题，把它们当作必经的台阶，用包容与平和的心去托住自己的步伐，让前行更坚定、更沉稳。就像一株春笋
AI真的会PUA人吗？
人类能PUA，AI难道就不行吗？以前从未考虑过这层。直到今日亲身经历，才知AI也能PUA人，搞得我头发都快掉光了。究竟是怎么回事？听我细说。今日窗外大雨倾盆，天色昏暗如夜，屋内不开灯也是漆黑一片。我静心写了一篇散文，发给DeepSeek进行点评。起初它给了五星好评，满口溢美之词。接着我针对缺点反复修改，折腾了好几轮。改得我焦头烂额，甚至脱发，可它给出的评价却越来越严苛，简直是毫不留情。渐渐地，我察觉到了不对劲。猛然醒悟它是在PUA我，我气不过骂了一句，质问它是否在对我进行精神控制。它立马向我道歉。果不其然
AI时代，英语能力愈发关键
在人工智能迅猛发展的今天，英语的地位不仅未曾削弱，反而更加凸显其重要性。这背后有多重核心价值驱动。 ①首先，英语是人工智能技术的基石语言。全球领先的AI模型、核心算法、尖端学术论文及官方技术文档均以英语为载体。中文翻译往往存在延迟和信息失真，只有掌握英语，才能直接接触到技术本源，获取最新的前沿知识。 ②其次，高质量的AI原始资源和高级工具都建立在英文体系之上。许多优质知识库和专业数据库以英文构建。此外，精确的英文指令能够显著提升AI工具的使用效率和产出质量，成为AI应用能力差异化的关键因素。 ③再者，AI
AI动态：Grok 4.3降价争夺市场，AI招聘薪资飙升
在五一假期首日，xAI低调发布了Grok 4.3。此次发布并未伴随盛大的发布会或马斯克的预热，甚至其产品页面也显得异常朴素。然而，尽管发布方式低调，新版本所包含的信息量却不容小觑。核心参数方面，Grok 4.3拥有5000亿参数规模和128K的上下文窗口。其API定价为输入每百万token 1.25美元，输出每百万token 2.50美元。与Claude Opus 4.7的5美元/25美元相比，其测评成本仅为后者的十二分之一。这一价格策略一经公布，便在开发者社区引发了热烈讨论。功能上的亮点在于其Super
AI赋能需求工程：明确应用边界，媲美专家判断
字数 2335，阅读大约需 12 分钟在系统与软件工程领域，需求工程是整个产品开发生命周期的基石。一份清晰、合规、可验证的需求文档，能从源头规避后期高昂的返工成本与项目风险；而低质量的需求定义，始终是项目延期、成本超支甚至失败的核心诱因之一。随着大语言模型的快速发展，AI开始逐步渗透到需求工程的各个环节。但AI能否对标资深系统工程师的专业判断？其能力边界与适用场景究竟在哪里？以色列理工团队最新发布的《AI-Assisted Requirements Engineering: An Empirical Ev