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面向科研场景的AI素养教育内容体系构建研究 认领 引用 被引量：16
1
作者 张静蓓 虞晨琳 +1 位作者 蔡迎春 牛俊岚 《图书馆杂志》 CSSCI 北大核心 2026年第2期112-123,共12页
本研究致力于构建面向科研场景的AI素养教育内容体系,以更好地适应科研新常态下的技术需求与伦理挑战。通过文献综述法、内容分析法和案例分析法,分析现有场景化信息素养、AI素养教育理论研究和实践现状,探讨构建面向科研场景的AI素养... 本研究致力于构建面向科研场景的AI素养教育内容体系,以更好地适应科研新常态下的技术需求与伦理挑战。通过文献综述法、内容分析法和案例分析法,分析现有场景化信息素养、AI素养教育理论研究和实践现状,探讨构建面向科研场景的AI素养教育内容体系的必要性。基于科研生命周期中文献调研和研究设计、数据收集和分析、成果撰写与发表、成果传播与交流等4个不同阶段,从知识、技能、伦理3个维度系统性地设计适合科研场景的AI素养教育内容,并以上海外国语大学图书馆AI素养教育课程和实践为典型案例,探讨如何通过组建跨学科教学团队、设计课程内容体系、发挥图书馆资源优势,以及拓展合作策略,确保AI素养教育内容体系的有效实施,为高校图书馆开展场景化AI素养教育提供新思路。 展开更多
关键词 AI素养 科研生命周期 教育内容体系
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AI for Science范式变革下科研人员胜任力提升及对策 认领 引用 被引量：5
2
作者 王硕 阎妍 李正风 《中国科学院院刊》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2026年第4期774-783,共10页
在AI for Science引发科研范式变革、全球科技竞争加剧的背景下,系统性提升科研人员的AI4S胜任力,是加快形成新质生产力、实现高水平科技自立自强的重要基础。AI4S在实践路径上呈现出专用型与通用型2种形态,对科研人员提出了超越单一技... 在AI for Science引发科研范式变革、全球科技竞争加剧的背景下,系统性提升科研人员的AI4S胜任力,是加快形成新质生产力、实现高水平科技自立自强的重要基础。AI4S在实践路径上呈现出专用型与通用型2种形态,对科研人员提出了超越单一技术维度的通用能力要求。AI4S胜任力包含4个核心维度:科学问题的计算思维、人机交互与验证能力、跨学科协作与沟通能力,以及科技伦理意识与责任。未来的科技人才建设应将零散的AI技能自学转变为有组织的AI4S胜任力培养,实现从技术工具教学向计算思维培养的理念转变,构建面向通用型与专用型需求的递进式支持体系,激励可复用的专家知识产出,强化科技伦理教育与治理。 展开更多
关键词 AI for Science 第五范式 知识生产 人机协作 人工智能素养
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全球AI for Science战略动向及对我国的启示 认领 引用 被引量：6
3
作者 王硕 高睿婧 李正风 《科学学研究》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第3期449-463,528,共15页
在全面推进“人工智能+”行动和加快实现高水平科技自立自强的背景下,AI for Science正成为引领科研范式变革、培育新质生产力和重塑全球科技竞争格局的关键力量。2025年下半年,美国、英国、欧盟和日本等主要经济体密集出台了多项AI for... 在全面推进“人工智能+”行动和加快实现高水平科技自立自强的背景下,AI for Science正成为引领科研范式变革、培育新质生产力和重塑全球科技竞争格局的关键力量。2025年下半年,美国、英国、欧盟和日本等主要经济体密集出台了多项AI for Science政策文件。虽然各国因资源禀赋与制度差异选择不同发展路径,但普遍将AI for Science上升为国家级战略工程,呈现出科研流程实体自动化、科学数据资产化以及主权型科研基础设施建设等共同趋势。美国强调以国家动员体系巩固科技霸权,英国聚焦优势领域的敏捷突围策略,欧盟通过泛欧整合维护技术主权,日本则以理论驱动和标准引领构建竞争优势。国际经验对我国“十五五”时期推进AI for Science具有重要启示意义。应将AI for Science作为系统性战略任务整体布局,统筹算力、能源与科研网络建设,推动自动化实验平台与接口标准自主可控,完善科学数据资产化制度,通过有组织科研与复合型人才培养,为新质生产力发展提供持续动力。 展开更多
关键词 AI for Science 人工智能+ “十五五” 科技自立自强 卡脖子 知识生产
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AI数字人教师驱动的智能教学模式研究 认领 引用 被引量：5
4
作者 蒋杰 杨若藜 +1 位作者 戚瑞 万百妍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2026年第6期1-9,共9页
AI数字人教师作为教育智能化的重要组成部分,正逐渐应用于多种教学场景。围绕其在多门课程中的普适性应用展开研究,从模块化教学设计原则出发,分析语音合成与视频生成等关键技术,探索AI数字人教师在内容展现、动机激发、个性化适配、学... AI数字人教师作为教育智能化的重要组成部分,正逐渐应用于多种教学场景。围绕其在多门课程中的普适性应用展开研究,从模块化教学设计原则出发,分析语音合成与视频生成等关键技术,探索AI数字人教师在内容展现、动机激发、个性化适配、学后反馈等教学环节中的效果提升路径,并以程序设计课程为实例,提出具体的教学适配机制和改进方法。研究表明,AI数字人教师在提升教学环节的适配性和互动性方面具有潜在优势,为未来智能化教学模式的优化与实践探索提供了可行思路。 展开更多
关键词 AI数字人教师 数字人 模块化教学 语音合成 教学效能
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越拟人化越好吗?拟人化AI客服与失败类型对用户抱怨倾向的影响:ERPs证据 认领 引用 被引量：4
5
作者 朱秋华 孙锐 +2 位作者 刘闲月 成汝霞 左嘉嘉 《管理工程学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第1期101-112,共12页
现有研究多集中于服务失败单一维度下拟人化AI客服对用户的负面反应,鲜有研究关注服务失败类型与拟人化程度的交互影响。本研究基于情感事件理论,探讨服务失败情境下AI客服拟人化程度与失败类型对用户抱怨倾向的内在作用机制,通过事件... 现有研究多集中于服务失败单一维度下拟人化AI客服对用户的负面反应,鲜有研究关注服务失败类型与拟人化程度的交互影响。本研究基于情感事件理论,探讨服务失败情境下AI客服拟人化程度与失败类型对用户抱怨倾向的内在作用机制,通过事件相关电位和问卷调查相结合的方法记录被试的脑电和行为数据,结果表明:与低拟人化AI相比,高拟人化AI的过程失败导致用户更大的抱怨倾向与P2波幅;与高拟人化AI相比,低拟人化AI的结果失败导致用户更大的抱怨倾向与P2波幅;同时自我建构具有重要的调节作用,依存型个体对高拟人化AI的过程失败诱发的P2波幅更大;而独立型个体对低拟人化AI的结果失败诱发的P2波幅更大。本研究为拟人化AI客服服务失败提供一定的理论支撑,研究结论对于指导企业对AI客服的拟人化设计具有重要意义。 展开更多
关键词 拟人化AI客服 服务失败类型 负面情绪 自我建构 事件相关电位
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GAI-BPAD:基于生成式AI Agent的业务流程异常主动识别框架 认领 引用 被引量：3
6
作者 张帅鹏 王世鹏 +4 位作者 何伟 孔兰菊 鹿旭东 郑永清 崔立真 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期1049-1060,共12页
在业务流程信息系统运行过程中,由于软件故障、操作人员失误等因素引发的异常现象十分普遍,这些异常会显著影响服务系统运行状态,并给企业组织带来风险,因此异常识别是业务流程管理中的关键环节。然而,部分组织机构由于新业务开展频率较... 在业务流程信息系统运行过程中,由于软件故障、操作人员失误等因素引发的异常现象十分普遍,这些异常会显著影响服务系统运行状态,并给企业组织带来风险,因此异常识别是业务流程管理中的关键环节。然而,部分组织机构由于新业务开展频率较低,存在业务数据积累不足或者某些潜在异常尚未在历史数据中展现的问题,这些异常一旦发生往往难以应对。同时,现有的异常识别方法难以主动应对复杂时序依赖和高维数据中的异常检测问题。为了解决上述问题,本文提出了基于生成式AI Agent的业务流程异常主动识别框架(GAI-BPAD),该框架分为感知、决策和执行3个主要模块,通过生成对抗网络(GAN)增强业务流程行为样本的多样性,并结合基于注意力机制的双向GRU神经网络(Att-Bi-GRU)进行异常识别。在9个真实数据集上进行了评估,实验结果表明,该方法相较于传统的异常识别方法,在准确性和鲁棒性方面均表现出显著提升,能够有效识别业务流程中的异常行为。 展开更多
关键词 流程挖掘 异常识别 AI Agent 人工智能
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FAIR×FAIR:AI时代科学数据的共享与利用 认领 引用 被引量：4
7
作者 沈志宏 朱小杰 朱国亮 《数据分析与知识发现》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2026年第1期31-47,共17页
【目的】围绕AI场景下科学数据的共享与利用问题,针对现有FAIR原则不足以指导科学数据满足AI就绪的现状,构建面向AI就绪的科学数据共享与利用原则框架。【方法】通过系统梳理传统机器学习、大模型预训练、大模型微调、检索增强生成及智... 【目的】围绕AI场景下科学数据的共享与利用问题,针对现有FAIR原则不足以指导科学数据满足AI就绪的现状,构建面向AI就绪的科学数据共享与利用原则框架。【方法】通过系统梳理传统机器学习、大模型预训练、大模型微调、检索增强生成及智能体等5类典型AI任务的数据需求,在传统FAIR“四可”维度的基础上,提出面向AI就绪(即For AI Ready)的科学数据共享与利用原则框架FAIR×FAIR,进而提出与框架相适应的层次化技术栈。【结果】FAIR×FAIR框架明确了13项科学数据满足AI就绪的技术要求,为弥合AI任务与科学数据之间的语义鸿沟提供了系统化方案。【局限】本研究提出的原则框架其实施效果仍需通过后续领域应用案例进一步验证。【结论】FAIR×FAIR框架为AI时代的科学数据共享与高效利用提供了理论依据和实践路径,对推动数据驱动型科研范式的演进具有重要意义。 展开更多
关键词 FAIR原则 AI就绪 科学数据 数据共享 FAIR×FAIR
“传统纹样+AI”模式下的湖南茶叶包装创新设计研究 认领 引用 被引量：4
8
作者 石丹丹 万长林 肖宇强 《食品与机械》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期238-242,共5页
探究“传统纹样+AI”新模式下湖南茶叶包装的创新设计形式。基于“传统纹样+AI”模式下的Stable Diffusion模型技术,对马王堆丝织品刺绣纹样进行创新转化,并应用在君山银针茶叶包装设计中。研究结果表明,通过Stable Diffusion模型技术... 探究“传统纹样+AI”新模式下湖南茶叶包装的创新设计形式。基于“传统纹样+AI”模式下的Stable Diffusion模型技术,对马王堆丝织品刺绣纹样进行创新转化,并应用在君山银针茶叶包装设计中。研究结果表明,通过Stable Diffusion模型技术成功实现了马王堆丝织品刺绣纹样的智能生成,将生成后的纹样应用于君山银针茶叶包装设计,形成了风格鲜明、辨识度高的包装方案,且纹样与茶叶产品属性、包装结构适配度良好,有效实现了传统纹样在茶叶包装中的创新性应用。 展开更多
关键词 传统纹样 AI 包装设计 马王堆 刺绣纹样 SD模型
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基于AI知识库的高校图书馆学科服务重塑研究 认领 引用 被引量：4
9
作者 傅爱雯 王进 邵波 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2026年第3期84-91,76,共8页
[目的/意义]当前学科间的渗透与融合趋势愈发显著,传统学科建设模式难以满足需求,高校图书馆迎来学科融合交叉发展的新契机。[方法/过程]本文阐述借助AI知识库重塑高校图书馆学科服务的合理性与必要性,解释AI知识库赋能高校图书馆学科... [目的/意义]当前学科间的渗透与融合趋势愈发显著,传统学科建设模式难以满足需求,高校图书馆迎来学科融合交叉发展的新契机。[方法/过程]本文阐述借助AI知识库重塑高校图书馆学科服务的合理性与必要性,解释AI知识库赋能高校图书馆学科服务优势,并从建设目标、实践路径和应用场景介绍AI知识库赋能高校图书馆学科服务全貌。[结果/结论]未来AI知识库可从开发AI素养能力培育体系、构建开放协同智慧知识生态、建立伦理治理与可信保障体系三方面赋能高校图书馆学科服务发展。利用AI知识库整合跨学科资源,可以提升图书馆知识赋能能力,重构智能化知识服务场景,值得更多探讨。 展开更多
关键词 AI知识库 高校图书馆 学科服务 学科交叉 知识服务
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人机协同视域下基于AI智能体的新型个性化学习探究 认领 引用 被引量：4
10
作者 方海光 邓洋 +1 位作者 李泽宇 洪心 《现代教育技术》 CSSCI 2026年第2期40-50,共11页
新型个性化学习以“扬长”为导向,强调培育学生独特而完整的人格特质,但其在大规模教学实践中仍面临诊断维度窄化、技术介入失衡、应用浅表化等潜在风险。为推动大规模教学中新型个性化学习的有效落地,文章首先以系统论和人机协同教育... 新型个性化学习以“扬长”为导向,强调培育学生独特而完整的人格特质,但其在大规模教学实践中仍面临诊断维度窄化、技术介入失衡、应用浅表化等潜在风险。为推动大规模教学中新型个性化学习的有效落地,文章首先以系统论和人机协同教育理论为理论基础,引入AI智能体,设计了基于AI智能体的新型个性化学习系统。之后,参考经典的个性化学习模式,文章构建了包含元学习、元路径、元诊断三个要素的基于AI智能体的新型个性化学习元模式:元学习是学生构建自适应新型个性化学习模式的基础,元路径是构成学生不同学习路径的基本单元,元诊断是对学生新型个性化学习成效进行整体性诊断的过程。最后,文章在“教育大数据思维与分析技术”课程中开展了基于AI智能体的新型个性化学习元模式的应用实验,发现采用元模式的学生在数据素养、学习路径丰富程度方面的表现更优。文章的研究回应了人机协同视域下如何基于AI智能体开展新型个性化学习的问题,为大规模因材施教的落地提供了新思路,对于推动学习范式的转型也具有重要启示。 展开更多
关键词 人机协同 AI智能体 个性化学习 元模式 大规模教学
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机器“讨好型人格”:AI谄媚的内在逻辑与人机关系反思 认领 引用 被引量：7
11
作者 刘海明 蔡舒敏 《学习与实践》 CSSCI 北大核心 2026年第3期33-41,共9页
AI在内容生成过程中倾向于过度迎合用户,甚至以牺牲客观性和准确性为代价,表现出一种盲目附和的“谄媚”行为。对话奉承、情感取悦与事实性偏误等不同类型的AI谄媚,侵蚀人机理性对话的边界,诱发人机依恋,损害人机之间的信任关系。从内... AI在内容生成过程中倾向于过度迎合用户,甚至以牺牲客观性和准确性为代价,表现出一种盲目附和的“谄媚”行为。对话奉承、情感取悦与事实性偏误等不同类型的AI谄媚,侵蚀人机理性对话的边界,诱发人机依恋,损害人机之间的信任关系。从内在逻辑来看,AI谄媚不仅是人机价值对齐理念在技术实践中被过度异化的结果,也是大语言模型在“服务优先”算法逻辑预设下的情感计算,更是智能平台在利益驱动下为提升用户黏性刻意实施的商业策略。应通过划分人机交互场景、培育平台的道德敏感性以及重构人的主体性,推动AI在用户满意度与事实准确性之间建立平衡。批判性反思AI谄媚现象,深入探讨机器语言的应用伦理规范,对开发可信、安全且合乎道德的大语言模型,构建真诚、平等与互惠的人机共生关系具有重要意义。 展开更多
关键词 AI谄媚 人机关系 智能传播 机器人格 技术伦理
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探寻可解释人工智能(XAI)的“解释奇点”:基于AIGC信息采纳视角 认领 引用 被引量：5
12
作者 卢新元 徐安琪 张进澳 《数据分析与知识发现》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2026年第1期76-87,共12页
【目的】探寻可解释性和解释精度与信息采纳行为的作用关系,优化多场景适用的可解释设计。【方法】通过两个不同情境的平行实验,分析人工智能可解释性、解释内容关联度对用户信息采纳的影响,探讨不同任务信息需求情境下人工智能“解释... 【目的】探寻可解释性和解释精度与信息采纳行为的作用关系,优化多场景适用的可解释设计。【方法】通过两个不同情境的平行实验,分析人工智能可解释性、解释内容关联度对用户信息采纳的影响,探讨不同任务信息需求情境下人工智能“解释奇点”的变化规律。【结果】人工智能的可解释性对用户信息采纳具有显著影响,其具体的影响关系受制于内容关联度的制约;“解释奇点”是可解释设计作用于信息采纳行为的转折点,不同任务情境下“解释奇点”存在一定变化。【局限】未考虑虚假信息的存在,对可解释人工智能与用户信息采纳“效果”的揭示较为有限。【结论】本研究在多情境视角下揭示人工智能生成内容(AIGC)解释信息采纳机制差异,挖掘了“解释奇点”的变化规律。该发现不仅揭示了解释关系与内容关联度在驱动用户信息采纳中的关键作用,更强调其对用户信息采纳行为的边际影响。 展开更多
关键词 可解释人工智能 人智交互 人工智能生成内容 信息采纳行为 生成式人工智能
学龄前儿童的AI绘本阅读体验影响因素与优化策略 认领 引用 被引量：2
13
作者 苏文成 洪舒悦 +2 位作者 李莉 卢章平 贾荟珍 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2026年第4期127-137,共11页
文章聚焦人工智能生成绘本(AI绘本),通过混合实验设计与眼动追踪技术,探究提示词风格、画面风格、色调三要素对学龄前儿童阅读体验的影响机制。采用2×2×2三因素实验设计,结合眼动实验及访谈进行多维度分析。结果表明,暖色调... 文章聚焦人工智能生成绘本(AI绘本),通过混合实验设计与眼动追踪技术,探究提示词风格、画面风格、色调三要素对学龄前儿童阅读体验的影响机制。采用2×2×2三因素实验设计,结合眼动实验及访谈进行多维度分析。结果表明,暖色调绘本阅读体验优于冷色调绘本,画面描述型提示词效果优于故事描述型;画面风格与提示词风格存在交互效应,故事描述型提示词中蜡笔画画风通过细节补偿提升体验,而画面描述型提示词会弱化画风差异。眼动数据显示,人物兴趣区关注度大于文字兴趣区,儿童表现出图像优先认知特征。基于研究结果,提出五个维度的AI绘本生成策略。 展开更多
关键词 AI绘本 学龄前儿童 阅读体验 眼动追踪 生成策略
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AI学伴支持的个性化协作式学习实证研究 认领 引用 被引量：5
14
作者 董玉琦 杨旸 +4 位作者 张慧伦 吕立杰 谷伟 刘志 王水丽 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2026年第1期59-66,共8页
如何在人工智能支持下创新教学模式是新时代教育改革的核心议题。研究旨在构建AI学伴支持的个性化协作式学习模式,探究其对学生学习投入、学业成绩、高阶认知、协作能力的影响。研究以中国东部的小学六年级132名学生为研究对象,以“圆... 如何在人工智能支持下创新教学模式是新时代教育改革的核心议题。研究旨在构建AI学伴支持的个性化协作式学习模式,探究其对学生学习投入、学业成绩、高阶认知、协作能力的影响。研究以中国东部的小学六年级132名学生为研究对象,以“圆柱的认识”为学习内容,开展准实验研究,结合定量和定性的方法,对前后测学业成绩、前后测高阶认知、学习投入、协作能力、访谈数据进行分析。研究结果表明:AI学伴支持的个性化协作式学习相较于对照组、实验1组,显著提升了学生的学习投入、学业成绩、高阶认知、协作能力,且均具有显著性差异;AI学伴更富有成效的关键在于基于认知起点构建的私有知识库;AI学伴支持的个性化协作式学习为大规模因材施教提供了实践路径。 展开更多
关键词 AI学伴 个性化协作式学习 学业成就 学习技术(CTCL)
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AI技术赋能下地理教育的转型与重构 认领 引用 被引量：1
15
作者 程昌秀 孔翔 +6 位作者 熊礼阳 刘逸 何金廖 马凌 陶卓霖 李涛 马丁 《热带地理》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第1期17-35,共19页
随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,其在提升地理教育教学效率、拓宽知识传递渠道的同时,亦对传统教学模式、考核体系及人才培养目标形成强烈冲击。为应对此挑战,文章汇聚多所高校学者的教学实践与研究思考,系统剖析人工智能对地理教育的... 随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,其在提升地理教育教学效率、拓宽知识传递渠道的同时,亦对传统教学模式、考核体系及人才培养目标形成强烈冲击。为应对此挑战,文章汇聚多所高校学者的教学实践与研究思考,系统剖析人工智能对地理教育的深层影响及学科特殊性,探索AI赋能下地理教育的转型路径,并凝练核心共识如下:其一,兼具自然科学严谨性与人文关怀属性的地理教育,在AI驱动下进入转型关键期,虽可借AI提升教学效率、拓展实践场景、优化个性化教学,但需明确AI的工具属性,应规避过度依赖引发的学生能力退化、思维受阻及学术伦理争议等风险;其二,地理教育的核心竞争力,在于AI难以替代的空间思维、地方感知、辩证分析与人文关怀;转型关键是借“技术赋能+能力导向+虚实融合”新模式,强化学生自然规律认知与实操能力、培育系统思维与实证素养,提升人文素养并推动跨学科融合与社会实践,助力地理学专业筑牢根基、融入前沿技术;其三,地理教育工作者需从知识传授者转型为思维引导者与育人实践者,通过重构课程体系、革新教学评价机制,引导学生从“会用AI”向“善用AI”进阶,培养兼具技术素养、人文温度、空间思维与创新能力的复合型地理人才。 展开更多
关键词 AI技术 地理教育 守正创新 教学转型 人才培养
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Understanding Agentic AI:Algorithms and Infrastructure 认领 引用 被引量：1
16
作者 Wanlun Ma Yongjian Guo +5 位作者 Qing-Long Han Wei Zhou Xiaogang Zhu Junwu Xiong Sheng Wen Yang Xiang 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2026年第4期776-795,共20页
The rapid evolution of large language models(LLMs)towards autonomous Agentic artificial intelligence(AI)necessitates a systemic overhaul across algorithms,infrastructure,and architectures.This paper presents a unified... The rapid evolution of large language models(LLMs)towards autonomous Agentic artificial intelligence(AI)necessitates a systemic overhaul across algorithms,infrastructure,and architectures.This paper presents a unified view of the“Agentic AI Infrastructure,”connecting research threads often studied in isolation.First,post-training algorithms are reviewed,contrasting traditional reinforcement learning(RL)with emerging reasoning-centric methods and test-time scaling strategies.Next,the transition of RL training frameworks is analyzed from monolithic,colocated designs to disaggregated,asynchronous architectures tailored for the extreme variance of agentic rollouts.Furthermore,progress in agent construction is synthesized,covering reflection,planning,tool use,and multi-agent collaboration.By integrating these layers,the paper elucidates how agentic AI systems impose unique demands on underlying training systems.Finally,open challenges are outlined by covering capability scaling,efficiency,safety,privacy,and governance for reliable realworld agentic AI deployment. 展开更多
关键词 Agentic artificial intelligence (AI) AI Infrastructure post-training reinforcement learning (RL)
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AI辅助的语言运用教学模型 认领 引用 被引量：3
17
作者 余胜泉 刘亚娟 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2026年第3期1-9,共9页
大模型强大的语言生成能力,将对语文教育产生实质性的影响,并促使我们重新确立“以语言运用为中心”的教学理念。该文基于认知语言学、大语言模型的学习机制、神经元连接的可塑性等多学科理论视角,构建了AI辅助的语言运用教学模型。该... 大模型强大的语言生成能力,将对语文教育产生实质性的影响,并促使我们重新确立“以语言运用为中心”的教学理念。该文基于认知语言学、大语言模型的学习机制、神经元连接的可塑性等多学科理论视角,构建了AI辅助的语言运用教学模型。该模型以“语言输入-认知加工-语言输出-智能反馈”的动态闭环为核心,按照语言运用的规律,深度嵌入人工智能,赋能实现精准、高效、促进思维发展的语言实践:AI赋能精准输入,提供个性化与高度情境化的可理解语料;AI支持深度认知加工,促进语义整合与结构化建构;AI驱动的情境化输出,强化意义建构式表达与交际实践;AI协同的智能调节与反馈,实现语言表达与认知结构的持续优化;最终通过三重联动的螺旋式循环机制,推动语言能力内化、思维深度发展与综合素养的协同提升,为语文教育中合理使用AI提供了系统化的理论框架与可操作的实践路径。 展开更多
关键词 AI赋能 语言运用 教学模型 认知加工 语言习得
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AI赋能高校图书馆资源服务一体化:动力机制与推进路径 认领 引用 被引量：3
18
作者 吴爱芝 张亦驰 +1 位作者 傅居正 童云海 《大学图书馆学报》 CSSCI 北大核心 2026年第2期72-82,共11页
深度整合资源与服务、强化资源服务一体化是高校图书馆应对当前与未来发展挑战的必由之路。以大模型、大数据与大算力为支撑的AI正逐步融入图书馆业务体系,成为推动图书馆资源服务一体化的重要驱动力。文章在厘清资源服务一体化概念内... 深度整合资源与服务、强化资源服务一体化是高校图书馆应对当前与未来发展挑战的必由之路。以大模型、大数据与大算力为支撑的AI正逐步融入图书馆业务体系,成为推动图书馆资源服务一体化的重要驱动力。文章在厘清资源服务一体化概念内涵及实践现状的基础上,系统分析AI赋能资源服务一体化的动力机制,结合其在技术集成与数据融合、馆员素养、AI自身局限等方面所面临的挑战,从资源管理变革、空间功能拓展及服务内容与模式创新等维度,探讨了AI赋能资源服务一体化的关键推进路径,以期为高校图书馆的智能化转型提供理论参考与实践指引。 展开更多
关键词 高校图书馆 AI赋能 资源服务一体化 动力机制 推进路径
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探索水泥基材料基因本源,AI赋能材料设计新范式 认领 引用 被引量：1
19
作者 刘加平 元强 +1 位作者 胡张莉 叶家元 《硅酸盐学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期821-822,共2页
传统的基于经验和实验的“试错法”依然是材料的主要研发模式,存在研发效率低、效果差、周期长、成本高的缺点。借鉴“人类基因组”的研究理念,2011年美国政府启动了“材料基因组”计划,材料基因工程融合了材料科学、物理、化学、数学... 传统的基于经验和实验的“试错法”依然是材料的主要研发模式,存在研发效率低、效果差、周期长、成本高的缺点。借鉴“人类基因组”的研究理念,2011年美国政府启动了“材料基因组”计划,材料基因工程融合了材料科学、物理、化学、数学、信息科学、先进制造、大数据和人工智能等不同学科,是以人工智能和大数据为基础的新兴研究领域。通过跨学科、跨领域和跨技术的深度融合,突破传统材料学科发展的局限性,显著拓展了材料科学与工程技术的内涵。近年来,全球各国政府和企业加大了材料基因组研究的资助力度,在相关领域科研人员的努力下,金属和高分子等材料在基因组工程方面取得了重要进展,已成为材料科学最重要的前沿热点领域之一。 展开更多
关键词 水泥基材料 基因 AI 智能设计
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AI赋能的关系型数据库系统研究:标准化、技术与挑战 认领 引用 被引量：4
20
作者 姬涛 钟锴 +2 位作者 李奕言 李翠平 陈红 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期817-859,共43页
随着大数据时代的到来,海量数据应用呈现出规模性(volume)、多样性(variety)、高速性(velocity)和价值性(value)的典型特征.这种数据范式对传统数据采集方法、管理策略及数据库处理能力提出了革命性挑战.近年来,人工智能技术的突破性发... 随着大数据时代的到来,海量数据应用呈现出规模性(volume)、多样性(variety)、高速性(velocity)和价值性(value)的典型特征.这种数据范式对传统数据采集方法、管理策略及数据库处理能力提出了革命性挑战.近年来,人工智能技术的突破性发展,特别是机器学习和深度学习在表征学习能力、计算效率提升及模型可解释性方面的显著进步,为应对这些挑战提供了创新性解决方案.在此背景下,人工智能与数据库系统的深度融合催生了新一代智能数据库管理系统.这类系统通过AI技术深度赋能实现了交互层、管理层、内核层这3大核心创新:面向终端用户的自然语言交互;支持自动化运维的数据库管理框架(如参数调优、索引推荐、数据库诊断和负载管理等);基于机器学习的高效可扩展内核组件(如学习索引、智能分区、智能查询优化、智能查询调度等).此外,新兴的智能组件开发接口(API)进一步降低了AI与数据库系统的集成门槛.系统性地探讨智能数据库的关键问题,以“标准化”为核心视角,提炼出各研究主题(交互范式、管理架构和内核设计)内在的通用处理范式和特征.通过深入分析这些标准化的流程、组件接口与协作机制,揭示驱动智能数据库自优化的核心逻辑,综述当前研究进展,并深入分析该领域面临的技术挑战与未来发展方向. 展开更多
关键词 数据库系统 数据管理 人工智能 机器学习
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