关键词： DeepSeek   主流意识形态   意识形态安全   生成式人工智能   开源大模型  

摘要： DeepSeek凭借其在研发范式、算法框架及工程技术上的系统创新，开辟了低成本、高效能及开源化的推理大模型研发的新路线，不仅带动了生成式人工智能产业格局的革新，也推动了全球人工智能治理格局的重建，开启了“AI的斯普特尼克时刻”。然而，DeepSeek类生成式人工智能也因其迭代升级快、应用规模广、开发全球化等方面特点，既为主流意识形态安全赋能带来巨大机遇，也为主流意识形态安全风险带来前所未有的挑战。基于技术运行机制与意识形态传播模式的契合性，DeepSeek类生成式人工智能能够通过嵌入主流意识形态价值预设、重构主流意识形态生产方式、重塑主流意识形态教化模式，潜移默化地影响塑造人们的思想与行为，彰显出巩固维护主流意识形态安全的巨大潜能。然而，当前DeepSeek类生成式人工智能仍处于方兴未艾的发展阶段，在技术管控与生态建设上仍有局限性，数据偏见与内容幻觉的技术局限可能导致意识形态传播的失控，消解主流意识形态的话语权威；其独特功能为价值渗透与话语博弈提供新介体，容易致使意识形态斗争的智能化升级；国内国际监管治理机制建设的滞后性可能造成意识形态治理的失调，对维护巩固主流意识形态安全带来挑战。把握DeepSeek类生成式人工智能带来的赋能机遇，防范化解其潜在的意识形态风险，应明确价值导向，完善制度保障；强化技术监管，防范价值异化；推进人机协同，提升治理效能；共享智能红利，重塑国际共识。

关键词： 人工智能   大模型   价值对齐   评估体系  

摘要： [目的/意义]大语言模型作为生成式人工智能技术当下核心之一，其价值对齐问题已成为人工智能安全治理的重要挑战，如何评估大模型与人类价值观的对齐程度引起了学界广泛关注。本文旨在系统探讨大模型价值对齐评估的核心路径与方法，为构建安全可靠的人工智能系统提供理论支持，推动大模型的安全应用。[方法/过程] 基于有益性（Helpful）、无害性（Harmlessness）、诚实性（Honest）和可控性（Handleable）的“4H框架”，解析了价值对齐的核心指标，并系统对比了静态评估和动态评估模式。[结果/结论] 大模型价值对齐问题解决的关键一环在于合理的评估方案，学界围绕大模型价值对齐也以提出诸多对齐指标，并且形成静态评估和动态评估两类评估体系，本文进行了系统性梳理，并综合现有研究和大模型发展现状，发现未来需更多关注自动化、跨文化和多模态评估等方面的研究。

关键词： 干眼   人工智能   影像分类   数据标注   质量控制   专家共识  

摘要： 干眼作为全球常见的眼病，其复杂病理机制和高发病率给临床诊断及管理带来重大挑战，人工智能(AI)技术的发展为干眼影像分析与辅助诊断提供了新机遇。本专家共识围绕干眼影像的分类与标注方法，结合AI技术应用需求，总结了干眼影像分类与标注的研究范围和任务，详细规范了泪膜脂质层影像、泪河高度影像、泪膜破裂时间影像、角膜荧光素染色影像、睑板腺影像等主要影像模态分类与标注的原则、方法，并明确了分类与标注的工具、流程。本共识提出了系统化的质量控制要求，包括标注一致性评估、多轮审核及数据清洗方法等。最后，本共识总结了目前面临的挑战，提出了针对性的解决策略。本共识的推出旨在为干眼AI模型的研发提供高质量的数据支持，提升AI在干眼诊断、病程监测和个性化治疗中的应用效果，为干眼领域的AI研究和临床应用提供科学参考及技术支撑。

关键词： 人工智能   物理化学   教学设计   智能辅助   个性化学习  

摘要： 教育数字化是我国开辟教育发展新赛道的重要突破口，人工智能为教育赋能成必然趋势。基于智慧教学模式的探索，本文对人工智能赋能物理化学实验课程的设计原则进行具体的分析，提出人工智能赋能物理化学实验平台的具体设想，并评估我校初步的实践效果，为促进传统化学实验教学模式向更加智能化方向转变提供了新的视角。

关键词： 人工智能   先天性心脏病   产前诊断  

摘要： 先天性心脏病（congenital heart disease， CHD）作为最常见的出生缺陷之一，也是新生儿死亡的重要原因。近年来，人工智能（artificial intelligence， AI）技术在产前影像学检查、胎心监护辅助及遗传学等多个领域展现出了卓越的性能，为CHD的产前诊断开辟了新途径。文章综述了AI在CHD产前诊断中的应用情况。首先，深入分析了AI在产前影像学检查中的具体应用；其次，总结了AI在胎心监护辅助与遗传学两大领域的研究现状与取得的成果；最后，文章指出了当前AI在CHD产前辅助诊断中存在的局限性，并展望了其未来的发展方向与潜力。

关键词： 人工智能   雷达通信一体化   机器学习   干扰管控   资源分配  

摘要： 雷达通信一体化通过资源共享机制，在提高系统频谱利用率的同时实现了轻量化设计，广泛应用于空中交通管制、医疗监测、自动驾驶等领域。传统的雷达通信一体化算法通常依赖于精确的数学建模和信道估计，无法适应难以刻画的动态复杂环境。人工智能凭借其强大的学习能力直接从大量数据中自动学习特征，无需对数据进行显式建模，促进了雷达通信的深度融合。该文围绕人工智能驱动的雷达通信一体化研究展开系统的综述。具体而言，首先阐述了雷达通信一体化系统模型与核心问题。在此基础上，从雷达通信共存和双功能雷达通信一体化两个方面梳理了人工智能驱动的雷达通信一体化最新研究进展。最后，总结全文并对该领域潜在的技术挑战和未来的研究方向进行了展望。

关键词： 生成式人工智能   人工智能大模型   大语言模型   伦理风险   DeepSeek  

摘要： 以DeepSeek为代表的生成式人工智能大模型，通过混合专家模型、群体相对策略优化和多头潜在注意力机制等技术，能够直接应用于文本创作、代码生成、智能对话等多个场景。这些技术在智能时代对提升生产力、促进知识传播、推动产业升级等发挥着重要的积极作用。生成式人工智能大模型的广泛应用面临隐私侵犯、信息安全、算法偏见、社会信任危机等伦理风险，生成式人工智能大模型的内在矛盾性与预测结果的不确定性、社会结构的深刻变革与伦理边界模糊、技术规制框架的滞后性与局限性是以上风险的主要成因，可通过优化生成式人工智能大模型的技术设计，赋予生成式人工智能大模型以社会角色，加快生成式人工智能大模型的法制化进程规制这些伦理风险。

摘要： 前言:在斯德哥尔摩的秋日阳光里,2024年诺贝尔物理学奖得主杰弗里.E·辛顿捧着奖章的手微微颤抖.这位"AI教父"获奖致辞中那句"我打开了潘多拉魔盒"的忏悔,与宇树科技机器人央视春晚中行云流水的东北秧歌形成诡异呼应……未来已来,是时候重新打开那些尘封的蓝光影碟,曾经在银幕上让我们叹为观止的科幻奇观,也许正在成为刺破现实迷雾的棱镜.

关键词： 人工智能   人机交互   默念口令识别   肌电信号处理   神经网络  

摘要： 智能设备的普及促使可穿戴人机交互技术需求日益增加。为提高用户接受度，人机交互技术对交互易用性与隐蔽性要求较高。本文提出基于耳周肌电信号的默念口令识别方法。该方法易于与集成生理电采集的耳机设备结合，实现无声操控智能设备，减少社交尴尬。具体地，本文首先确定并构建口令经验原则，筛选最优口令集。其次，根据单通道信噪比和分类准确率选择最优耳周传感器位置。再次，提出基于CNN-Transformer结构的识别模型构建耳周肌电信号与默念口令的时空映射。最后，大量实验评估方法可行性和稳定性。结果表明，本文方法平均准确率91.18%，优于相关任务的先进模型，且在命令变形和头部运动下表现稳定。本文方法奠定了默念口令识别商业产品的技术基础。