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AI+教育的未来发展趋势：人机环境系统智能: 热度 1 刘伟 2025-12-14 09:00; 当生成式AI、多模态感知与边缘计算在同一时空交汇，教育第一次拥有了“环境级”智能——它不再只是工具，而是与教师、学生、空间、内容持续共生的“第四主体”。人机环境智能学习系统（Human–AI–Environment Intelligent Learning System，简称HAEILS）正在撬动传统教育的底层逻辑，把“标准化工业模式”推向“个性化生 ...; 个人分类: 2025|7770 次阅读|1 个评论热度 1

真实环境中态、势、感、知的链式反应: 热度 1 刘伟 2025-12-13 10:28; 在真实世界的复杂系统中，“态”（状态）、“势”（趋势）、“感”（感知）、“知”（认知）并非孤立存在，而是形成环环相扣、动态反馈的链式反应。这种反应贯穿于自然演化、人机交互、社会运行等所有场景，其传导效率与适配质量直接决定了系统的适应能力与决策效果。从战场对抗中 “敌情状态→进攻趋势→传感器捕捉→指挥 ...; 个人分类: 2025|8454 次阅读|1 个评论热度 1

基于事实与价值混合的人机融合推演系统: 刘伟 2025-12-12 09:08; 基于事实与价值混合的人机融合推演系统是一个融合客观数据与主观伦理判断、以支持复杂决策为目标的智能框架。其核心思路是：在推演过程中，系统既利用可计算、可验证的“事实”信息，也引入人类价值、伦理、偏好等“价值”因素，通过动态协同机制实现两者权衡与融合，最终输出兼顾科学性与社会接受度的推演结果。一、 ...; 个人分类: 2025|7002 次阅读|没有评论

浅析新理科与新文科的融点: 刘伟 2025-12-11 16:32; 人机环境系统智能（Human-Machine-Environment System Intelligence, HME-SI）是新理科与新文科的核心融点，其本质是通过人、机、环境的三元交互，实现科学逻辑性与人文非逻辑性的动态平衡，为新理科（强调技术、数据、逻辑）与新文科（强调人文、价值、情感）的融合提供了典型的复杂系统范式。这种融合并非简单的技术叠加 ...; 个人分类: 2025|9068 次阅读|没有评论

中国大模型纷纷上新，谁将在用户的“拇指投票”中幸存？: 刘伟 2025-12-10 16:48; 央广网北京12月10日消息（总台中国之声记者韩萌）据中央广播电视总台中国之声报道，近段时间，我国AI应用市场按下“加速键”，多款AI助手集体“上新”。它们不再只是能聊天的“百科全书”，而是争相成为能替你订票、办事，甚至模拟一些智能场景的生活伙伴。一场关于“谁的AI更实用”的竞赛，已经在我们每个人的手机桌面上 ...; 个人分类: 2025|1477 次阅读|没有评论

单纯的AI+教育或解决不了教育的根本问题: 热度 1 刘伟 2025-12-10 10:12; 当生成式 AI 在教育领域掀起新一轮技术革命，从智能教辅工具到自动化教案生成，从个性化学习推荐到学术论文辅助，AI 技术正以不可逆转之势渗透教、学、管、评、研全链条。联合国教科文组织数据显示，78% 的高校已部署人工智能教学系统，九部门联合印发的《关于加快推进教育数字化的意见》也明确提出 “全面推进智能化，促 ...; 个人分类: 2025|2786 次阅读|1 个评论热度 1

腾冲科学家论坛系列报道｜科学家圆桌对话：人工智能、可持续发展与知识产权的未来之问: 刘伟 2025-12-9 22:36; 新华网客户端 81.0万 · 12月9日 17:11 编者按：12月5日至7日，由云南省人民政府和中国科学技术协会共同主办的2025腾冲科学家论坛在腾冲举行。新华网融媒体未来研究院受主办方邀请主持腾冲科学家论坛南亚东南亚国际知识产权创新合作研讨会的圆桌论坛。同时，围绕人工智能时代“超学科”融 ...; 个人分类: 2025|1333 次阅读|没有评论

如何安全地使用不安全的智能系统？: 刘伟 2025-12-7 07:27; 许多智能系统本质上是不安全的，主要原因是由于其自身技术特点和应用场景的复杂性所决定的。首先是模型算法存在缺陷，深度学习模型结构复杂，参数众多，决策过程难以理解和解释，如医疗诊断AI可能无法清晰说明判断依据。而且模型鲁棒性不强，容易受到对抗样本攻击，比如在“停止”标志上贴特定贴纸，自动驾驶系统就可能误 ...; 个人分类: 2025|5105 次阅读|没有评论

对人类而言，语言并非世界: 热度 1 刘伟 2025-12-6 07:44; 在“万有引力”、“相对论”、“量子力学”出来之前，人们对此是无法用语言进行描述的（但并不妨碍人们的认识）。对人类而言，语言并不是世界的全部，尤其是对于那些浩瀚的未知世界。维特根斯坦提出的语言即世界命题，本质上揭示了语言对认知的建构作用，但当代跨学科研究正从多个维度解构这一命题的绝对性。 ...; 个人分类: 2025|6279 次阅读|2 个评论热度 1

大模型与人类的本质区别: 刘伟 2025-12-5 06:19; Transformer是理解大语言模型的核心：它不是“记住句子”，而是在高维空间里重构语义关系图。而人类则是能够在低维空间里构造语义关系。一、Transformer：高维空间中的语义重构 1. 高维分布式表示 Transformer将每个词/句子映射为高维向量（如768维、4096维等），这些向量的每个维度并非人类可解释的特征， ...; 个人分类: 2025|6087 次阅读|没有评论

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