人工智能+教育：十五五行动计划解读
根据行动计划，“十五五”期间，基础教育要全面落实人工智能课程，确保开足开好；高等教育则需把AI纳入公共基础课；职业教育则要推动传统专业的智能化升级。高校学生就业的“双千”计划也将包含AI，鼓励开设微专业和微证书，支持自考开设AI相关专业。为了培养智能时代的顶尖人才，计划提出高校应开设AI交叉融合课程，建设跨学科课程群，打造复合型人才。同时，根据产业升级调整专业设置，增设一批符合新技术、新产业和新业态的新专业。在AI助力教学方面，计划强调要加强智能教学系统的应用，减轻教师负担。探索人机协同模式，让智能系统参
AI元年究竟该算哪一年
一提到AI元年，这个话题在圈子里常常争得不可开交。有人认为是1956年，因为那一年达特茅斯举办了一场会议，几位学者聚在一起，正式把这门方向命名为“人工智能”。也有人觉得是2023年，随着ChatGPT横空出世，普通人才第一次真切感受到——原来机器竟然可以和人对话。双方都有各自的道理。今天我们就把这件事捋一捋。那年夏天，达特茅斯学院聚来了一群特别的人。麦卡锡、明斯基、香农……这些顶尖人物凑在一起，进行了为期两个月的“集体构想”。他们做了什么？其实就是为机器能力作出了一种界定：机器可以模拟人类的学习、推断等智
AI赋能药品注册全流程实战应用培训【4月25-26日直播】
中国化工企业管理协会医药化工委员会各相关单位目前，人工智能（AI）技术正快速融入医药行业全链路，特别是在药品注册领域，已经由概念研究逐步进入实际应用阶段，成为解决行业难题、提升注册效率、确保合规质量的重要推动力量。我国医药产业正处在创新升级的关键阶段，2023年国家药监局受理药品申请事项接近2万件，药品注册工作仍面临申报资料复杂、审评审批周期较长、合规标准严格、多源数据整合困难、跨部门协作效率不足等突出问题，传统注册方式已难以满足行业高质量发展和全球监管协同的现实需要。国家药监局已陆续发布《药品监管人工智
AI时代降临，编程教育是否仍有必要？
2026年AI即将全面普及！究竟该不该让孩子学习编程？事实真相或许与你想象的截然不同！很多人觉得AI如此强大，孩子学习编程已失去意义？坦白讲，到了2026年，情况恰恰相反。教育部2025年出台的《人工智能教育白皮书》明确提出，中小学信息科技课程将全方位强化“计算思维”与“算法意识”。人社部最新就业趋势报告同样指出，未来五年增速最快的职位并非“纯程序员”，而是“既懂业务又懂AI工具”的复合型人才。数据最具说服力。01普遍认知：AI能编写代码，孩子学习编程毫无意义。现实情况：缺乏编程逻辑能力的人，连如何有效使
人工智能驱动语文课堂革新，数智融合引领教学新范式
河南省基础教育专家库成员、郑州市第六十七高级中学校长辛海超阐述了人工智能融入高中语文学科的具体实施方案郑州市第二高级中学校长韩光介绍了当前该校语文教学的现状郑州市第二高级中学语文教研组长赵业老师分享了学习体会活动现场为顺应人工智能时代的教育发展趋势，促进语文教学与人工智能技术的紧密结合，突破传统语文课堂的效率制约，并助力学生深度思辨能力的培育，4月9日下午，郑州市第二高级中学特别邀请了河南省基础教育专家库成员、郑州市第六十七高级中学校长辛海超，举办了主题为《AI赋能高中语文学科的路径、领域和目标》的专题讲
AI写网文的第六项核心本事：为什么你的小说总有“AI腔”？
前面五篇，我们已经讲过套公式、拆解动作、掌控节奏、埋设锚点和排查漏洞。今天要说一个会让你一下想通的问题——风格复刻能力。你是不是也常遇到这种情况：折腾了很久，让AI帮你写出一篇小说。自己读完之后，觉得哪里都没错，可就是感觉——不像真人写的。 句子很顺，语法没问题，剧情也说得过去。可整体读下来，总带着一种难以形容的“塑料味”。 就像一碗面，材料没错，火候也足，可吃起来始终少了点“锅气”。 你拿给朋友看，对方说一句“还可以”，然后转身又去追别人的文了。你却一直想不明白，问题到底出在哪。 问题在哪？ 因为AI并
运用人工智能构建个人投资分析体系
在当今信息泛滥的环境下，投资者常常淹没于无数的金融资讯、数据分析和市场评论之中，陷入“懂得不少，却难以盈利”的怪圈。问题的关键不在于信息匮乏，而是缺少一套体系化的信息处理机制。专业机构的真正优势，往往并非其独有的信息渠道，而在于一套严格、可复制的研究方法。现在，借助人工智能技术，每位普通投资者都有机会打造自己的“投资研究系统”，完成从“情感主导”到“流程主导”的思维转变。本文将以AI小二为例，为你具体演示如何逐步建立个人的投研分析框架。01 投资研究的本质是“应对不确定性”不少人错误地认为，投研的目标是预
2026年4月11日AI前沿动态
利红AI | 2026年4月11日 新闻速递1、工信部：通过三个维度增强国家高新区AI产业实力。2、教育部等五部门近期联合发布《人工智能+教育行动计划》，规定需建立完善的评估备案、监测、预警及应急机制，从而杜绝AI伪造诈骗、学术欺诈、过度应试竞争及隐私泄露等风险。3、最新研究表明，尽管AI伴侣能缓解孤独并给予情感慰藉，但长期依赖可能会损害用户的心理健康及现实社交互动。4、芯片短缺问题严重，Anthropic正考虑自主设计芯片。与此同时，马斯克旗下的SpaceX已启动先进芯片封装工厂的设备安装工作。5、利红
人工智能与教育融合行动指南发布，公众视角解读
4月10日，教育部联合其他四部委共同发布了《“人工智能+教育”行动计划》。这份文件的分量很重，其核心并非仅仅探讨“技术潮流”，而是直面一个更贴近实际的关键议题：在未来几年内，人工智能将以何种方式实质性地融入中国的教育系统？许多人在面对政策文件时，常常会感觉“与我无关”。然而这一次的情况有所不同。因为这份《行动计划》所涵盖的范围，不仅包括高等院校和科研单位，也延伸至中小学、职业培训、师资发展、就业技能提升、教育管理现代化，甚至触及了广大家长普遍关注的因材施教、教育资源均衡、校园安保、数据隐私风险等热点。如果
2026.4.11 AI速递：OpenAI涉诉与Anthropic封禁事件
🚀 每日AI前沿资讯 点击下方蓝字关注，获取最新AI动态 📚 今日精选文章 1 stalking受害者起诉OpenAI，指控ChatGPT助长施害者妄想并忽视警告 2 Anthropic临时禁止OpenClaw开发者访问Claude 引发AI管理争议 3 YC S25新创公司Twill.ai推出云代理平台，自动化处理企业任务 4 AI开发者对话：加速开发与增强人类连接 5 AI助力Linux内核开发，开源社区迎来智能化转型 第1篇 stalking受害者起诉OpenAI，指控ChatGPT助长施害者妄想并
04月11日 AI金融科技前沿动态
[核心事件]美国监管层紧急召集华尔街巨头，警示 Anthropic Mythos AI 模型在金融领域的安全隐患。[深度解析]美国财长贝森特与美联储主席鲍威尔紧急召集花旗、摩根士丹利等系统重要性银行 CEO 举行闭门会议，重点敲打 Anthropic 最新模型 Mythos 的网络安全风险。据悉，该模型具备自主发现系统漏洞、挖掘历史高危漏洞及构建完整攻击链的能力，对金融数字基础设施构成巨大隐患。为此，Anthropic 已启动 Project Glasswing 项目，联合科技与金融机构优先将模型用于防御
计算审计科学引领“人工智能+审计”新变革
历史洪流奔腾不息，智能时代的晨光已然映照征途。计算审计科学所带来的范式变革，不只是重构审计的未来图景，也将为人类文明稳健迈入智能时代筑牢监督根基。让我们并肩前行，一起开启审计监督的崭新篇章！当审计与人工智能相互融合，一场超出技术迭代层面的科学革命正加速展开。这不仅意味着审计方式的更新，更代表着党和国家监督体系在智能文明时代的深层重塑。习近平总书记深刻强调，审计工作要统筹把握"治已病和防未病"之间的关系。计算审计科学的革命性价值在于：推动传统以"治已病"为主的审计模式，跃升为
教师资格考试纳入人工智能：新政解析与影响观察
人工智能进入教师资格考核：政策解读与系统梳理 一、政策脉络与发展过程 2026年4月10日，教育部会同其他四部门联合发布《"人工智能+教育"行动计划》，这意味着人工智能被正式列入教师资格考试及认证范围。这是国家教育数字化战略持续推进背景下出台的一项重要文件，新华社也对此作了专题报道。按照该行动计划，到2030年，我国将建立起纵向衔接、横向协同的人工智能全学段教育和全民通识教育体系。 事实上，这项政策并不是临时推出，而是经过了较为明确的发展铺垫。2025年7月，教育部办公厅发布《关于组织实施
人工智能与自动化在销售中的落地方式
人工智能与自动化在销售中如何落地？在销售场景中，人工智能和自动化能力正变得愈发关键。无论是客户分析、市场推广，还是销售执行、售后支持，这类技术都能有效提升工作效率，更准确地识别客户需求，并提供更具针对性的个性化服务。借助数据分析可以更深入地理解客户，通过个性化推荐和智能广告实现更高效营销，利用自动化销售工具和智能客服提升流程效率，同时依靠智能化手段处理售后问题并持续优化服务体验。1、客户洞察数据分析精准精准的数据分析是理解客户的重要基础。比如，某电商平台借助人工智能技术对海量用户数据展开分析，涵盖购买记录
AI依赖的致命短板：便利背后的安全反噬
人工智能正以前所未有的速度深入企业运营的各个环节，从代码编写到客户支持、从数据洞察到战略判断，AI仿佛无所不能。但问题在于，对AI的高度依赖正在演变成一个危险的认知盲点——一方面，人们像相信“神谕”一样无条件信任它；另一方面，攻击者也正借助这种信任反向发起攻击。要看清这一困局，首先需要理解AI的运作方式、它的脆弱点所在，进而才能明白攻击者如何利用这些弱点，以及正在兴起的AI安全行业如何尝试为AI建立防护机制。当下大语言模型的根本缺陷在于，它并不是建立在“真实”基础上的——它依靠抓取互联网海量信息进行学习，