关键词： 人工智能   中国模式   中国路径   举国体制  

摘要： 中国在基础较为薄弱的情况下迅速成长为世界人工智能强国，与其独特的人工智能发展路径密切相关，展示出独有的“中国模式”征象。本研究从政策供给、产业发展、知识生产、创新体系构建、资源投入等层面，系统梳理了人工智能中国发展模式的典型特征，并结合具体案例进行了阐释。在取得瞩目成就的同时，中国人工智能的发展也面临着自己的“模式困境”，如创新体系整体韧度不足、创新溢价及引领能力有待提高等。面向未来，中国应将模式微调与变革作为人工智能发展的主旋律，据此着力构建具有高韧性、高协作、高溢价、强责任、高投入特征的创新体系。

关键词： 人工智能技术   新闻传播   应用现状   影响   发展趋势  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其在新闻传播领域的应用日益广泛且深入。本文聚焦于人工智能技术在新闻传播中的应用与影响,详细阐述了人工智能技术在新闻采集、生产、分发、消费等环节的具体应用现状,分析了其给新闻传播行业带来的积极影响与消极影响,并对人工智能技术在新闻传播领域的未来发展趋势进行了展望。通过对这些方面的研究,旨在为新闻传播行业更好地应对人工智能技术带来的变革提供参考,促进新闻传播行业在人工智能时代实现可持续发展。

关键词： 人工智能大模型   训练数据   数据供给   激励性规制   激励相容  

摘要： 训练数据的高质量供给对于大模型技术发展有着决定性作用。目前,我国大模型训练数据的法律规制理念以安全防控和风险约束为主,相对忽视供给侧的激励性功能,易造成训练数据源头生成、市场调节与政府干预三重失灵的结构性困境。为促进高质量训练数据的持续与稳定供给,基于“有效市场”与“有为政府”的共生逻辑,可以在大模型训练数据供给立法中引入激励性法律规制理念,通过激励相容机制将行为约束转化为行为促进。具体而言,应确立价值平衡、分层协调与比例适度的激励性法律规制原则;拓宽激励性规制的主体与对象范围,形成多元协同的激励机制;完善权利赋予型、收益成本型与资格荣誉型等激励性规制工具,强化立法支撑与适用衔接;在尊重市场规律的激励性规制前提下辅以适度强制性规制,实现市场调节与政府干预的平衡。

关键词： 人工智能技术   电影产业   人机协作关系  

摘要： 电影发展与科技进步一直有着密切的关系,依托科技制作与生产的电影形式在不断演变,也持续重塑电影与社会大众的关系。人工智能工具可以自动执行日常任务,让从业者专注于解决复杂问题,进行策略规划和创意工作,最大限度地提高效率和生产力,使企业能够获得更多的效益,人工智能与电影产业的共创模式将成为未来的发展趋势。然而,人工智能缺乏人类固有的意图、情绪和创造性解决问题的能力,电影产业未来的发展,不在于在人类或人工智能之间做出选择,而是需要充分利用两者的优势。本文通过案例分析讨论人工智能技术迭代如何对电影产业链带来颠覆性 重构。

关键词： 人工智能   国土测绘   地理信息提取方法  

摘要： 人工智能在国土测绘地理信息提取领域的应用正逐渐成为研究热点。探讨基于人工智能的国土测绘地理信息提取方法,能够有效提升信息提取的效率与精度。本文介绍了人工智能在国土测绘地理信息提取中的应用原理,分析常见的人工智能技术如机器学习、深度学习在地理信息特征识别、分类和提取中的作用,阐述了这些提取方法面临的数据质量、算法适应性等挑战,并提出了针对性的解决策略。通过对该方法的深入分析,为国土测绘地理信息提取工作提供新的思路和技术支持。

关键词： 社交媒体分析   谣言检测   人工智能   提示工程   可解释性  

摘要： 虚假信息在社交媒体上的传播频繁，而现有基于深度学习和图神经网络的方法在适应复杂环境和提供可解释性方面仍存在局限。此外，大语言模型（Large Language Models, LLMs）虽具强大语言理解能力，但在处理复杂文本线索和传播模式时，其潜力尚未被充分发挥。本文提出了一种基于大语言模型的多角度特征提取框架，旨在充分发挥LLMs的深层语义挖掘能力和可解释性优势。具体而言，本框架通过设计一套多维度提示指令，引导LLMs从写作风格、事实一致性、网友情绪等十个角度对社交媒体内容进行分析，并输出详细的解释性答复。接着，利用大语言模型的特征提取能力获取数据的会话链语义表示和解释性文本语义表示，并利用多层感知机进行分类训练，从而实现虚假信息的低成本高效检测。实验结果表明，本文方法的F1分数、准确率等关键指标显著超越了图神经网络与LLMs两类基线方法，在Weibo、Twitter15和Twitter16三个公开数据集上其F1分数与最优基线方法相比分别提高了1.4%、3.8%、和3.5%。此外，该方法在保持高性能的同时，大幅降低了训练成本，提升了模型决策的透明度和可解释性。

关键词： 智能运维   人工智能   大模型   物联网  

摘要： 本文针对城市轨道交通信号设备运维人力投入高、工作量大、人工对故障分析准确率不高的问题，采集现场信号设备的实时状态数据，结合大语言模型、物联网、人工智能、深度学习等技术，构建了集智能化监测、预警、故障诊断、趋势分析与预测、关联分析和健康评估于一体的信号设备智能运维方案。该方案可实时获取设备健康状态数据并预警异常，能有效缓解运维压力，为信号设备从周期性维护向预测性维护转变提供了探索路径。

关键词： 人工智能   融媒体   时政新闻编辑   转型策略  

摘要： 时政新闻在我国新闻领域中占据重要地位,其以社会热点事件作为出发点,借助对热点事件的分析弘扬社会主义核心价值观。在融媒体时代背景下,人工智能技术在新闻编辑中得以广泛应用,促进了时政新闻编辑的转型发展。但受到多种因素的影响,部分融媒体时政新闻编辑在转型的过程中出现了较多的问题。在今后的发展中,应结合存在的问题制定改进计划,提高时政新闻编辑质量。本文通过分析融媒体时政新闻编辑转型的意义与问题,提出融媒体时政新闻编辑转型策略,旨在为今后开展相关研究提供参考与借鉴。

关键词： 人工智能技术   新闻生产   新闻专业主义  

摘要： 当下,人工智能技术在全球范围内迅猛发展,其影响之快、范围之广、程度之深前所未有,正在深刻改变着各个行业的生态格局,也为新闻传媒领域开辟了崭新的发展空间。AI技术通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,正在重构新闻生产的标准,其既大幅提高了新闻内容的生产效率和传播质量,又带来了诸多需要面对的新课题。新闻行业应当主动把握这一历史机遇,积极应对技术变革带来的挑战,将人工智能深度融入新闻采编发全流程。在此过程中,既要充分发挥技术创新优势,又要始终坚持新闻专业主义精神,坚守新闻伦理、践行社会责任,全面提高舆论引导能力。

关键词： 人工智能技术   广播电视工程   应用  

摘要： 人工智能技术正深刻变革广播电视行业,推动从内容生产到用户交互的全链条创新。虚拟主播实现情感化表达,智能剪辑系统能够自主理解镜头逻辑,影像修复技术激活历史素材。5G 与人工智能融合构建智能传输网络,具备状态预测与故障自愈能力;用户端通过智能推荐、自然语言和手势交互实现服务升级。本文聚焦技术应用伴生的算法偏见、隐私保护和价值伦理冲击等挑战,旨在探索广播电视工程的可持续发展路径,强调构建人机协同生态,既要通过技术创新提升产业效能,又需建立伦理规范保障人文价值。同时,倡导技术服务于内容创作,在媒介进化中坚守文化传播使命,最终实现科技与人文的有机统一。