【从个体认知到分布式认知的转变，是人类适应信息社会复杂性的重要思维特征。分布式认知是一个看待认知现象...

关于人工智能，大家常常谈到的是数据、算法、算力，后来又加了个知识，仔细一看，前三者都是可以定量化描述说明的确定指标，只有这个知识具有相对的模糊性，可以是确定程序性的知识，也可以带有一定主观描述性的知识，这部分描述性的知识至少目前很难程序化，所以人工智能具有不精确性和不可解释性。对于智能而言，除了上述人工智能的四部分外，还有不少非知识、非算力、非算法、非数据的问题，这些问题...

环球网|2024-06-29 06:37:08【环球时报报道 记者 马俊】伴随着人工智能（AI）技术的高速发展，包括OpenAI公司CEO山姆·奥特曼在内的业内人士都开始担心，它将被能源问题“卡脖子”，因为AI当前面临的现实难题之一就是能源和智能的转化效率。被称为“硅谷钢铁侠”的特斯拉CEO马斯克近日也警告称，“AI算力瓶颈是可以预见的”，未来可能没有足够的电力能满足AI对算力的需求。有没有办法

数字资产评估与管理是维系人机环境生态系统良性运转的“代谢中枢”——只有将数据、算法、算力等无形资源精准估值、确权与流动，才能像养分循环一样驱动AI持续升级、人类获得合理收益、环境负荷被实时定价，进而形成“价值—权利—责任”闭环，确保技术扩张不撕裂社会、不透支生态，实现人机共生与可持续创新。AI技术的发展，催生了新的产业和就业机会。通过精准估值、确权与流动，能够驱动AI技术的持续升级，保障人类的合理

而“人”的需求、“机”的能力、以及“环境”所允许的成本、法规与文化叙事，在同一时刻共同决定了它落在工具-玩具光谱上的坐标，并随任一变量变化而实时漂移。大模型也并非独立存在的“智慧体”，也是人机环境系统实时塑形的流体：算力、算法与语料在机端沉淀，用户意图与交互风格在人端流动，法规、市场、文化语境在环境端施加压力——三力交汇处，它一会儿被拧成严谨的生产工具，一会儿又被吹成轻盈的社交玩具，其身份在每一次

具体流程为：人基于SA结论提出“目标意图”（如“1小时内将设备温度降至安全范围”）→ 机通过仿真模型（如数字孪生）预判不同策略的效果（如“方案1降温快但耗电高，方案2平稳但耗时久”）→ 人-机协同筛选最优策略（如“优先选方案1，同时调整其他设备负载平衡耗电”）→ 输出“可执行决策指令”。计算为算计提供“数据支撑”（如用设备故障概率数据辅助人判断风险），算计为计算提供“方向约束”（如用人的目标意图限

摘要以DeepSeek为代表的中国式创新，改变了AI经济学和规模定律，将会深刻影响全球AI产业格局。本文将从以下几个部分深入剖析DeepSeek现象及其对全球AI产业的深远影响：第一部分｜一个新的全球日活最高的大模型即将诞生第二部分｜DeepSeek做到了什么？第三部分｜DeepSeek是如何做到的？第四部分｜“DeepSeek现象”意味着什么？作者｜陈龙、郑凯文、士森编辑｜常娜▼第一部分一个新的

同样，“巴黎”和“法国”的向量也会很接近，因为“巴黎”是“法国”的首都，词嵌入通过大量文本数据学习到了这种语义上的共同结构，即“首都”与“国家”之间的关系。当模型生成句子“今天天气很好，我们去____”时，它会根据上下文预测下一个词的概率分布，可能“公园”的概率很高，因为“天气好”和“去公园”是常见的搭配。大语言模型“态势感知”能力的边界问题在于，把大模型的“态”与“势”重新映射到它的内部机制上，

只有技术、条令、法规、教育一齐发力，把“人”的不可预测性和“机”的不可理解性缝合成可验证、可问责的协同体，才能真正释放人机混合编队的优势，主导未来战局。人类具备的直觉、创造力和应变能力，能够迅速做出非程序化的决策，应对未知挑战，弥补机器的局限性。在发展军事智能的同时，更需要注重人的因素，防止过度依赖技术，保持人在战争中的主体地位。人机关系是军事智能体系的核心，只有实现人机的高效协同，才能充分发挥军

大金融”的概念不是传统金融的“升级版”，而是把交易所、银行、保险等“纯金融节点”与零售、出行、工业、政务、社交等泛在场景全面拉通——消费者、监管者、算法工程师、IoT设备、企业ERP、城市大脑在同一“金融语义总线”上实时交互，数据、资金与风险像空气一样跨行业循环，每一次点击、每一度电、每一公里行驶都可能即时生成信用、价格与风控信号，形成一个“人人、物物、业业皆金融”的复合生态体系。把“数据-模型-