关键词： 大语言模型   农业大模型   人工智能   智慧农业   垂直领域  

摘要： 在智慧农业快速发展背景下，农业大模型作为推动产业智能化转型的关键技术，其架构设计、技术路径与场景适配机制有待系统研究。该文选取15个国内代表性的农业大模型作为研究对象，从数据架构、核心技术及应用生态3个层面进行深入剖析。研究发现，基于多模态融合与知识增强的农业大模型在病虫害识别、产量预测、农情问答和遥感解析等任务中表现优异，展现出良好的农业场景适应性，但同样面临数据质量不均、算力资源配置失衡与领域知识融合不足等问题，制约了其在实际生产中的规模化应用。为此，该文提出应通过立体化重构数据治理体系、协同化突破技术瓶颈、系统化构建应用生态，推动农业大模型从技术验证转向产业赋能。通过系统梳理技术路径与发展方向，为农业大模型在智慧农业建设中的深度应用提供理论参考和实践指导。

关键词： 数字司法研究方法论   数字司法   法学方法论   人工智能   裁判  

摘要： 广义的数字司法囊括侦查、检察、审判、司法行政等环节,其中数字司法既是辅助人类完成特定司法活动的系统,也可能构成独立思考的裁判算法。广义的数字司法研究方法论应当反思案件办理的全过程,包括针对技术方法、教义方法和裁判方法的三重分析。在技术方法上,人工智能嵌入司法裁判具有客观性、中立性、效率性的优势,但可能导致“算法黑箱”的异化风险,有碍公正裁判的实现。算法黑箱是由算法的技术性特征造成的,因此,数字司法活动过程的算法歧视难以避免,数字司法活动结果的可验证性难以确认。在教义方法上,数字技术的引入不意味着对法教义学理论的颠覆,包括法律主体在内的经典法律范畴仍然是有效的。数字领域的教义学议题更多地呈现为部门法议题。在裁判方法上,数字司法研究的三重局限性应予重视。其一,数字技术难以辅助事实认定并弥合案件事实与法律规范的缝隙;其二,数字司法倾向于统一性和相似性判断,难以实现不同案件的差异化处理;其三,数字技术的运行方式可能背离依法裁判的司法要求与立场。

摘要： 人工智能技术基础课程是培养学生技术基础与创新思维的核心课程,也是落实课程思政、实现价值引领的有效载体。针对当前AI专业课程思政教学中存在的“技术培养与价值引导割裂”问题,提出一种“三维立体式”思政融入模式,从情感共鸣、实践应用、认知升华三个层次,逐层将思政教育融入课程教学过程中。通过在工程案例中引入爱国视觉素材、在编程实践中融入家国文化、在前沿 AI 领域展现我国科技的强大实力,形成“感知—实践—认同”的育人闭环。

关键词： 大语言模型   抑郁症   人工智能   语言情感  

摘要： 抑郁症已成为全球重大公共卫生挑战，然而当前用于抑郁症检测的方法在客观性与准确性上仍存在局限性.近年来，大语言模型在自然语言理解领域取得了突破性进展，为心理健康检测提供了新的可能性.该文对3种主要大语言模型（ChatGPT-4o、DeepseekV3和Gemini-2.5-Flash）在识别与抑郁相关的语言情感特征中的表现进行探讨，重点分析了各模型对情感效价（emotionalvalence）与唤醒度（arousal）的感知能力.研究结果显示，DeepseekV3能够在情感维度上显著区分抑郁组与非抑郁组，而ChatGPT-4o和Gemini-2.5-Flash 虽然具备基础的情感识别能力，但在2组样本的区分效能上存在明显局限.该研究结果展示了大语言模型在抑郁症检测中的潜力，并进一步强调了自然语言作为心理健康检测生态瞬时评估指标的潜在价值.

关键词： 未来课堂   教育数字化   职教变革   人工智能  

摘要： 在人工智能重塑产业格局、教育数字化成为国家战略的当下,职业教育作为培养新质生产力人才的关键阵地,正面临前所未有的变革机遇与挑战.为此,围绕为什么建设未来课堂、未来课堂是什么、做什么、怎么做以及面临的挑战等五方面,先解析人工智能重构职教的五大驱动力,明晰未来课堂“形、神、核”的内涵;再阐释构建未来课堂的八维要素与三层进阶,解读五维重构的职教新范式;最后聚焦面临的四大攻坚战与保障路径,系统呈现未来课堂的探索脉络.

关键词： 人工智能   新闻生产   应用边界   媒介伦理  

摘要： 本文着眼于人工智能在新闻生产中的应用边界问题,结合新闻传播行业的发展实际,剖析了当前AI在内容采集和编写等环节的应用现状与价值。文章指出,在应用过程中存在伦理规范缺失、内容同质化及专业特性不足等问题。通过梳理问题产生的原因,本文从专业、技术和伦理这三个维度厘清了AI应用的重要边界,并提出构建规制体系、加强人机协作和健全评估机制等途径,旨在引导AI以规范的方式赋能新闻生产,推动新闻行业实现高质量发展。

关键词： 人工智能技术   人工智能应用   全要素生产率   探索式创新   利用式创新  

摘要： 作为第四次工业革命的核心，人工智能技术开始广泛应用到生产和生活的各个领域，成为最具影响力的技术。人工智能与实体经济深度融合释放出巨大能量，成为推动中国经济高质量发展的重要引擎。本文将人工智能部门引入内生增长模型，研究人工智能对生产效率增长的作用效果和作用机制，并利用2014—2023年中国A股上市公司面板数据进行实证检验。研究发现人工智能可以显著提升企业全要素生产率；机制检验结果显示，人工智能可以通过推动探索式创新和利用式创新来提升企业全要素生产率。进一步分析指出，国有企业人工智能的生产效应稍大于非国有企业，而高市场化地区的人工智能生产效应明显高于低市场化地区。因此，应根据人工智能的技术发展阶段和实际应用场景，推动其与实体经济深度融合；积极释放探索式创新和利用式创新对人工智能生产效应的增进潜力；细化人工智能发展政策，采取差异化原则分类推进人工智能发展。

关键词： 数字贸易   全国统一大市场   人工智能   资源配置效率   市场分割  

摘要： 在人工智能驱动下，数字贸易作为畅通国内大循环的核心载体，是全国统一大市场建设的关键驱动力量。文章基于2016-2022年中国288个地级及以上城市的数据，测算数字贸易与市场一体化指数，运用固定效应模型与门槛效应模型对数字贸易影响全国统一大市场建设进行实证分析。研究发现：数字贸易对全国统一大市场建设呈现先抑制后促进的“U”型非线性影响，该结论在稳健性检验与内生性处理后保持稳健；人工智能发展具有显著单门槛效应，其技术跃迁可促使“U”型拐点前移并强化边际效应，推动市场一体化的正向驱动阶段实现前置性触发与强度跃升。机制分析表明，数字贸易对全国统一大市场建设的非线性影响能够通过产业集聚效应与资源配置效应实现显著传导。此外，东部地区、胡焕庸线东南侧区域、高数字基础设施水平城市、服务型城市以及具有高政府治理效能、优质营商环境的城市样本中，数字贸易与全国统一大市场建设之间的“U”型特征更为显著。研究结论为我国推进数字贸易发展，激发超大规模市场潜力，助力全国统一大市场建设提供重要决策参考。