告别“虚胖”拥抱“精瘦”：美国反蒸馏联盟的焦虑
告别“虚胖”拥抱“精瘦”：美国反蒸馏联盟的焦虑AI大模型虽发展迅猛，却遭遇了瓶颈。即便投入巨资堆砌万亿参数，也未能带来质的飞跃。你是否也有同感：向它提问一个简单问题，它却绕了半天弯路，罗列一堆背景，最后给出的答案还平平无奇。正因如此，“精馏小模型”（亦称精瘦模型）和“知识密度”的概念应运而生。知识密度 = 有用信息 / 参数规模与算力消耗依据这一公式，如今许多大模型实则是个“虚胖子”，吸纳了海量无关信息。这好比你去买颗菜，它却先给你科普了一整段农业发展史。大模型固然强大，但在诸多场景中，我们未必需要如此“
三方联动：人工智能赋能国际中文教育新探索
2026年4月13日，北京师范大学人工智能学院、国际中文教育学院联合汉考国际教育科技（北京）有限公司，在电子楼306会议室举办协作研讨会。汉考国际代表李佩泽总经理、刘小龙副总经理、黄蕾副总经理、解妮妮研发副总监、张欣考评部经理、姜磊技术与AI应用部经理，国际中文教育学院冯丽萍院长、刘洋党委书记、柯航副院长、符佳佳院长助理，以及人工智能学院黄华院长、廖英党委书记、王立志教授、连志成博士、李振冉硕士等一众师生共同参与。本次会议由人工智能学院黄华院长担任主持。会议期间，人工智能学院全面展示了其在AI驱动教育创新
AI工程进化论：从提示词到上下文，再到驾驭
每一阶段的范式都继承了前序技术的核心，并致力于攻克更复杂的系统性难题提示词工程曾是AI大模型应用初期的关键手段，核心在于解决“如何高效沟通”的问题。2023至2024年间，伴随GPT-3、LLaMA等模型的普及，开发者意识到模型输出效果深受输入提示词质量的影响。• 指令解析的精准度：早期模型对自然语言的解读能力有限，需精心设计提示。解决方案包括使用明确动词、界定清晰边界及指定输出格式。• 输出稳定性的把控：通过Chain of Thought（CoT）、Few-shot Prompting等技术提供思考路
2026.4.17大模型与AI算力中标项目汇总（26项）
2026年4月17日，大模型及AI算力领域共有26个项目成功中标。武汉长江计算科技有限公司项目名称：人保集团核心设备采购项目(人保健康智能算力GPU服务器)项目金额：￥23,000,000.00客户名称：中国人民保险集团股份有限公司省份：北京采购详情：需采购8台鲲鹏GPU服务器设备，以支持人保健康智能算力，具体内容及要求详见招标文件第五章技术规范书。北京中科金得助智能科技有限公司项目名称：黄河农村商业银行采购AI算力服务器项目项目金额：￥4,170,000.00客户名称：宁夏黄河农村商业银行股份有限公司省
AI时代企业制胜的关键逻辑
1814年，在蒸汽机推动纺织业蓬勃发展的背景下，美国商人洛威尔在家乡建立了首家纺织厂。与其他同行不同的是，他对工厂的运作机制进行了一系列创新：例如将纺纱流程拆解为13个步骤，并指派工人分别负责每一个环节。当工人的操作被简化后，操作速度大幅提升，从而使纺纱的整体效率提高了50%。其次是将过去单独进行的织布环节，搬到同一个工厂内，借助全新的机械织布机，让织布效率提升了4倍；他还制定了详尽的生产规章制度，建立了培养技术工人的机构，甚至完善了相应的福利制度。这一系列的组织变革，最终被后世称为“洛威尔体系”，由于生
重庆永川举办AI产教融合年会 聚焦具身智能创新
科技驱动产教融合重庆永川举办AI产教融合共同体年会 聚焦具身智能创新4月17日，以"具身启智·永创未来"为主题的具身智能数据赋能创新发展研讨会及全国人工智能行业产教融合共同体2025年度会议在重庆市永川区召开。本次活动由全国人工智能行业产教融合共同体主办，重庆城市职业学院等机构协办，重点围绕具身智能与人形机器人产业进步、产教融合模式革新等关键话题，集结了来自政府部门、高等院校、企业单位和科研组织的代表，共同研讨人工智能浪潮下的人才培育与产业转型之道。具身智能数据赋能创新发展研讨会及全国人工智能行业产教融合
超越技术神话：人工智能的治理思考
引言当前，关于AI的探讨多聚焦于模型性能与产业竞争，却鲜少深究其背后的资源条件、社会关系及制度结构。凯特·克劳福德的著作《技术之外》在肯定AI贡献的同时，对“绝对中立、天然智能、必然普惠”的单一神话进行了辩证反思。本书将视角从实验室延伸至外部世界：从内华达州的锂矿能耗，到亚马逊的仓储劳动、平台的数据抓取，乃至分类系统与国家治理。作者指出，AI并非悬浮于数字世界的抽象物，而是深嵌现实社会的复杂系统。其产业链与资源开发、劳动变革、公共数据及生活方式紧密相连，背后的资源利用、劳动权益与数据安全问题亟待关注。随着
中欧校友亲子俱乐部限时福利:免费参与「AI龙虾7天亲子营」与科学体验课程
中欧上海校友亲子俱乐部育儿之路 陪伴成长打造最温暖的校友社群你了解“养虾”活动吗?中欧亲子俱乐部正式启动——「养虾大赛」目标是让孩子亲手“培养”出一个能查阅资料、辅导作业、提醒复习的AI智能助手。为期7天，每日完成一个小任务，亲子协作动手，无需编程基础，操作如同养育宠物般简单。最终还将举办“成果展示会”，全程参与的家庭可获得结业证书与额外惊喜礼遇。中欧亲子俱乐部特向赛先生科学争取到专属福利，让孩子从“与龙虾互动”开始，成长为AI时代的小小创新者！赛先生科学有何背景？由中科院旗下基金领投，在科学教育领域深耕
省政府党组专题研学人工智能技术 罗东川：打造青海特色智能产业高地
省政府党组召开人工智能专题学习会罗东川主持并作重要讲话4月16日，省政府党组举行集体学习暨人工智能专题研讨会，省政府党组书记、省长罗东川主持并作重要讲话。他强调，要深入学习领会习近平总书记关于人工智能发展的重要论述和在青海考察时的重要讲话精神，坚决贯彻党中央决策部署及省委工作要求，树立正确政绩观，统一思想认识、把准前进方向、汇聚发展合力，加速推进人工智能技术在现代化新青海建设中的深度应用。北京理工大学研究生院与人工智能学院常务副院长邓方受邀作专题辅导报告。邓方以"人工智能的能与不能——前沿进展、政策法规与
AI冲击波：真正的挑战在于利益分配
误区二：自由职业者面临更大风险。实际上，某些自由职业者反而会成为 AI 时代的获益者。举个例子，企业借助AI取代的并非「设计需求」本身，而是雇佣全职设计师的开销。当一名设计师被AI工具替换后，企业并非停止设计工作，而是更频繁地寻求外部人才合作。企业削减的是"用人总成本"——薪资、社保、管理费用等全部节省下来，转而采用AI工具配合按需雇佣的自由职业者模式。最终结果是：掌握AI工具的设计师收入飙升，无法适应者则被市场淘汰。误区三：十年之后AI无所不能，人类将彻底失去价值。这类预言难以验证，但在2036年之前注
李斌：双向进化，拒绝温和走进AI时代
一种前所未有的共识，正在全球绝大多数顶尖科学家、未来学家、商业领袖、社会学者之间达成——“人类文明正站在有史以来最大的转折路口。”——2045年前后，“奇点时刻”降临，AI智能全面超越未经强化的普通人类；人类借助云端大脑与AI深度结合，智能增幅高达百万倍；——未来十年，人类有望攻克绝大多数疾病，寿命延长至甚至突破150岁；——未来十年，重复性工作将被人工智能与机器人彻底取代；——未来十年，绝大多数组织都将经历深度重塑，仿若影视剧组般以项目制运作，每个人都需要成为掌握独门绝技的独立专家；——未来十年，太空星
AI冲击波：守护下一代思维能力的未来之战
工业革命历经两百年，悄然削弱了人类的体能。昔日祖先能在田间劳作整日，能徒步翻越数十里山岭，能徒手完成今人难以想象的体力活。反观当下，我们搬运几箱饮用水上楼便气喘吁吁，行走万步竟成朋友圈炫耀的资本。若真有机会穿越回一两百年前，人群中绝大多数恐怕会显得“体弱无力”，沦为那时最令人不齿的“手无缚鸡之徒”。技术进步带来空前便利，却也让我们丧失了某些与生俱来的身体机能。科技革命时代，人类平均寿命大幅延长，但长寿不等于健康。我们活得更久，体能却不一定更强。这是一个残酷的悖论：技术解决了生存难题，却催生了新的退化危机。
AI革命：穿越短期迷雾，把握十年长周期机遇
2026年4月，全球资本市场虽聚焦于AI板块的季度震荡，但更宏大的历史叙事正在展开。人工智能早已超越科幻想象，成为重塑全球经济格局的核心引擎，其深度与广度足以媲美19世纪电力革命及20世纪互联网革命。市场的短期视角往往遮蔽了历史真相。投资者习惯用季度财报衡量技术价值，却忽略了真正的变革绝非一蹴而就。本文核心观点：AI大牛市绝非一两年的短期行情，而是一场至少持续十年的产业革命。在此期间，你所担忧的每一次短期波动，都远不及错失时代浪潮的代价更为沉重。任何真正的技术革命皆有其内在规律与时间尺度。AI注定成为十年
AI管理迷思：从组织行为学视角看技术工具的局限性
当下，伴随大规模语言模型的迅猛发展，一股技术万能论的盲目乐观正在企业管理圈迅速扩散。不少管理者内心默认：AI既能够编程、分析数据、支撑决策，自然也该能处理跨部门协作、执行效率、绩效考核这类长期困扰。但实际情况却给出了相反答案——技术工具愈发达，组织困境愈棘手。问题不在于技术不成熟，而在于我们从根本上误解了管理问题的实质。一、管理问题的核心属性：组织行为而非技术体系纵观管理学百年发展历程，从泰勒提出的科学管理，到德鲁克倡导的目标管理，从明茨伯格的组织架构学说，到科斯的交易成本理论，始终坚守一个基本共识：管理
郑庆华院士：借鉴人脑记忆机制，开辟AI智能新路径
我们致力于提升机器智能水平，使其如同人类般拥有因果推断与逻辑推演能力，尤其要在低算力环境下实现小样本持续学习，支撑起具备强大推理能力的新型AI系统。近日，在第七届人民网内容科技论坛上，中国工程院院士、同济大学党委书记郑庆华发表主旨演讲，提出“脑认知启发的机器记忆智能”新方向，倡导跳出数据驱动大模型的路径依赖，探索低算力、小样本、强推理的人工智能新路径，为人工智能与脑科学深度融合提供全新思路。他追溯道，自1956年人工智能概念诞生以来，其演进脉络基本遵循从计算智能到感知智能，再向认知智能迈进的路径，展望未来