关键词： 人工智能   数字新质生产力   财务管理决策   逻辑   本质   路径  

摘要： 目前的财务管理决策存在数据处理难、缺乏有效的数据支持、风险管理不足、跨部门协作困难、技术更新滞后等弊端。“人工智能+”数字新质生产力是解决财务管理决策弊端的重要手段。因此,文章在分析了“人工智能+”数字新质生产力的内涵、特性与功能基础上,论证了“人工智能+”数字新质生产力与财务管理决策的理论、技术和应用契合逻辑,解析了“人工智能+”数字新质生产力对财务管理决策的数据赋能、技术赋能和创新赋能等本质,提出了“人工智能+”数字新质生产力赋能财务管理高质量决策的六条路径:构建数字化的财务决策场景、构建“人工智能+”融合技术支持财务决策的数字新质生产力、构建去中心化财务决策机制、构建数据驱动的财务决策模式、构建财务决策的智能商业操作系统和创新财务决策文化与思维等。

关键词： 人工智能   整本书阅读   项目式学习  

摘要： 在教学中,教师可以从建构主义学习理论和学习金字塔理论出发,以语文核心素养为导向,以构建阅读方法经验为基点,确定“AI视角下的《红楼梦》新解读与创意呈现”项目主题,探索人工智能技术(AI)与以“《红楼梦》整本书阅读”为依托的项目式学习(PBL)的深度融合路径。教师可以通过构建AI支持的文本分析、协作探究与个性化反馈机制,以构建阅读方法经验为起点,以提升学生语文核心素养为终点,围绕驱动性问题设计问题链来开展教学实践。

关键词： 科研素养   人工智能   创新人才培养   阶梯式教学  

摘要： 培养创新人才是高校的首要职责,也是国家与民族进步的重要基石。将科研融入本科教学是培养创新型人才的有效途径,也是新时代高等教育的必然趋势。针对当前人工智能专业人才培养中存在的缺少科研素养训练、教学过程缺少探索性等问题,本文提出了以强化科研素养为导向的人工智能创新人才培养模式。将科研项目的真实应用场景融入人工智能教学中,设置“理实融合”的阶梯式教学,激发学生科研兴趣的同时锻炼科研思维。这一模式旨在将科研素养培养融入教学中,激发学生的创新思维,提高人才培养质量。

关键词： Transformer   张量并行   注意力机制   自然语言处理   人工智能   预训练   分布式训练   分布式通信  

摘要： 近期语言模型领域的进展显示,采用Transformer架构的大型预训练模型在自然语言处理应用中表现出优异的技术能力。然而,受限于GPU内存,训练大语言模型(large language models,LLMs)成为了一项挑战。张量并行方法要求单个GPU存储所有激活值,难以突破内存瓶颈。为解决GPU内存对大语言模型训练的制约并提升训练效率,本文提出一种二维张量并行方法(2D tensor parallelism,TP2D)。2D张量并行将输入数据和参数矩阵分割并分配至4个GPU;采用分布式通信,进行GPU间数据的高速交互,实现真正的分布式并行训练。以GPT-2模型作为基准模型,测试了两种训练方法的软扩展(soft scaling)效率和训练效率。实验表明,当使用4块GPU时,2D张量并行的训练速度是张量并行的1.84倍,软扩展效率达到86%,并降低了内存占用。

关键词： 人工智能   赋能   养老服务   高质量发展   老年人  

摘要： 以人工智能赋能养老服务发展,是落实积极应对人口老龄化国家战略的重要举措,也是推动养老产业提质升级、满足老年人多样化养老服务需求的现实需要。当前,党和国家高度重视发展人工智能,着力加强人工智能赋能养老服务发展顶层设计,各地加快推进人工智能在养老服务领域的落地应用,人工智能赋能养老服务发展呈现广阔发展前景,蕴含巨大技术想象空间。但与此同时,老年人也因此而面临智能化排斥、数据安全及算法风险,家庭伦理和社会伦理也将受到挑战。对此,需要通过厚植政策制度基础、促进人工智能与养老服务融合发展、强化数据和算力以及算法支撑等措施,不断优化人工智能赋能养老服务发展的实践路径;通过加快构建人工智能风险防范和协同治理体系,推动人工智能技术实现“良术善用”,以期更好服务于增进老年人福祉,切实保障和改善民生。

关键词： 产业消费协同升级   人口老龄化   人工智能发展   调节效应  

摘要： 本文在理论分析的基础上,使用2012-2022年省级面板数据,就人口老龄化对产业消费协同升级的影响效应展开实证检验。研究表明:人口老龄化能有效推动产业消费协同升级;人工智能发展有助于强化人口老龄化对产业消费协同升级的推动作用。基于上述结论,从提升老年人就业机会、促进人工智能技术与产业深度融合等方面提出应对人口老龄化挑战、促进产业消费协同升级的政策建议。

关键词： 大模型   军事智能化   人工智能   可解释性  

摘要： 在介绍大模型的发展历程及其优势的基础上,围绕军事领域的开源情报处理、高层指挥决策、数字蓝军建设、服务保障支持等4个方面,结合战场复杂多变和充满诸多不确定性的特点,深入探讨大模型在军事领域的应用潜能和趋势变化。对大模型赋能军事领域进行应用思考,给出考虑模型特点和具体应用场景及需求的解决方案,并指出需要解决的一系列共性和个性问题,以期为大模型在军事领域的应用和发展提供参考。

关键词： 人工智能   宗教领域   应用方式   内生风险   衍生风险  

摘要： 人工智能在宗教领域的应用,既推动宗教活动向智能化方向发展,也给宗教自身和所在社会带来了一定风险。其中,“内生风险”指人工智能对宗教教义伦理、宗教灵性体验和宗教组织结构等均构成不同程度的冲击和挑战,甚至动摇宗教根基的风险;“衍生风险”指现阶段仍有缺陷的人工智能在宗教领域的不当使用、滥用及恶意利用引发的社会稳定、国家安全等方面的风险。本文将从人工智能在宗教领域的具体应用入手,深入剖析上述两种风险类型的基本样态,为后续防范、治理相应风险提供前期参考。

关键词： 人工智能   教育智能体   土壤微生物   实验教学  

摘要： 以“探究土壤微生物的分解作用”实验教学为例,介绍教育智能体在智能化教学辅助、自主化学习支持、全面化评价体系中的具体应用,促进人工智能技术与高中生物学教学的深度融合,为教育数字化转型提供实践路径。

关键词： 国家网络安全宣传周   人工智能安全治理框架  

摘要： 9月15日,在2025年国家网络安全宣传周主论坛上,《人工智能安全治理框架》2.0版正式发布。落实《全球人工智能治理倡议》,《人工智能安全治理框架》1.0版于2024年9月发布以来,受到国内外广泛关注。一年来,人工智能技术和应用发展迅速,为应对新机遇新挑战,在国家网信办指导下,由国家互联网应急中心牵头,组织人工智能专业机构、科研院所、行业企业联合制定了框架2.0版。作为全国网安标委技术文件,框架2.0版在2024年框架基础上,结合人工智能技术发展和应用实践,持续跟踪风险变化,完善优化风险分类,研究探索风险分级,动态调整更新防范治理措施。