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人工智能
安踏的“好莱坞”豪赌:一间旗舰店与一场收购迷局背后,中国巨头的全球野心
2025年夏天,有关中国体育巨头安踏以25亿美元收购美国运动品牌Reebok的传闻在资本市场广泛传播,但Reebok母公司ABG集团否认了这一说法。不过,这样的传闻反映出安踏在全球化道路上的野心。为了持续增长,安踏开始收购众多国际知名品牌进一步扩大业务,如鸟的母公司亚玛芬和德国狼爪。同时,安踏在美国落地首家旗舰店,展示其创新产品并融入本地运动文化。然而,进入耐克和阿迪达斯主导的北美市场仍存在挑战。收购Reebok将有助于安踏更高效地集成市场资源并加速全球化进程,不过这一过程仍在未决之中。
发布于 2025-08-15
“人工智能 + 物流职业教育” 试点院校专题系列培训(成都站)成功举办
“人工智能+物流职业教育”试点院校专题系列培训在成都成功举行,由全国物流职业教育教学指导委员会主办,四川长江职业学院、北京中物联物流采购培训中心承办。培训聚焦“人工智能+物流职业教育”试点工作,强调人工智能需与物流行业深度融合,系统性重塑物流职业教育,以应对产业升级下的人才需求变化。研讨内容涵盖人工智能在物流行业的应用与影响,并期待通过研讨与经验交流,推动人工智能与物流职业教育的深度融合。
发布于 2025-08-15
AI浪潮下的新蓝领:重塑面向未来的AI基础设施职业教育
AI的实现依赖物理实体如数据中心,这需要专业和技术精湛的 “新蓝领”工人。不仅顶尖的芯片设计和模型训练是全球AI竞赛的关键,更重要的是建立能够建设、运营和维护这些基础设施的专业技术人才队伍。职业教育机构需与科技企业合作,开发针对新需求的课程体系,以培训职业技术人才。这是赢得未来全球科技竞争的战略基石。
发布于 2025-07-25
人工智能技术在高等与职业教育中的应用:未来五年展望
人工智能(AI)正在深度影响高等教育和职业教育领域,未来五年将重塑教师角色、教学内容和人才培养模式。AI不仅改变了教师的职能角色,也转变了教学设计和组织方式,同时帮助教师实现对学生学习过程的实时跟踪评估。面对这些变化,教师需要提升其技术素养以及教育智慧,以领导AI在课堂中的有效应用。
发布于 2025-05-11
模式识别:高效学习的秘密武器,AI时代认知升级的引擎
在信息爆炸的时代,面对庞大的知识量,如何高效学习成为一个重要课题。文章提出了应用模式识别进行高效学习的方法,将人类的学习过程看作发现共性模式,然后通过小样本学习,赋能推广应用知识的过程。同时,AI技术的快速发展也在推动着模式识别的能力,预示一个全新的认知时代。未来的教育需要重视创新与实践应用,促进学生在不断构建规律、打破规律的过程中,提高问题发现与解答的能力,实现面对AI时代的教育升级。
发布于 2025-03-05
从营养汤到技能树:AI时代,如何构建高效的个人成长路径?
在AI时代,如同生命起源的"营养汤"假说,人们也在新时代的环境中不断探索和进化。技能树这一概念描绘了我们如何对能力和知识进行扩展和深化,这些选择构建出我们独一无二的行为模式。我们点亮技能树上的节点以适应环境并追求最大化的环境适应。关键是提高适应性,拥有与时代脉搏同致的技能。时代变迁要求我们的技能树也需要进化,既要接纳新技能,也不能拒绝旧知和新知的融合。最后,构建独特的技能树,就是从知识的“营养汤”中探索并发展个人和人类的进步。
发布于 2025-03-05
知识库的价值迷思:拥有国图,能创造世界吗?
尽管公共图书馆充满知识,然而少数人能将书本文字转化为实际行动和创新力。知识的真正价值在于被个体吸收、理解,并与真实情境融合。仅拥有知识库未必直接解决问题,关键在于如何将外部知识转化为自身的进步动力。在AI时代,我们需要构建完善的知识体系,从实践和深刻的洞察中提出有价值的问题,驾驭庞大的知识库,解决真实世界问题。
发布于 2025-03-05
AI4S:科研,需要助手而不是“智子”
尽管AI在科研领域如信息检索、文献分析、格式规范等方面能提供强大的助力,但过度依赖AI可能导致资源的稀缺性与竞争的内卷化,科研的本质被扭曲,甚至威胁到科研创新和多元思想的发展。AI在科研中应定位为得力的助手而非人类智慧的替代品,提升科研效率,拓展研究视野,同时防止AI替代人类的创新性思考。
发布于 2025-03-05
职业院校教师:告别技能恐慌,拥抱“HI+AI”的育人新范式
在AI时代,职业院校教师面临产业需求变革,不仅需要源自优秀教育理念的教学能力,而且需要把握新的技术趋势与应用。AI工具有助于提高教育效率,却无法替代教师在价值观塑造、示范教育及个性化指导的职责。瞄准这一需求,我们应拓宽知识接受范围,增强应用知识的能力,并在教学中实现AI与教师的和谐共生,形成“HI+AI”的育人新范式。
发布于 2025-03-05
为什么人工智能大模型又叫“大语言模型”?揭秘 AI 的“语言”之路
大语言模型(Large Language Model,LLM),基于概率统计和线性代数,被认为是人工智能大模型的基础。其核心在于预测给定上下文语境中,下一个词(Token)出现的概率。为了让模型学习这项技能,投入了海量的人类文本数据,并从中不断学习和发现上下文之间的规律,从而掌握语言的结构、语法和语义。大语言模型的训练过程类似于孩子学习语言,通过更大规模、更高速度的方式,让人工智能掌握了大量的公共知识。
发布于 2025-02-21