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培养AI原住民：以“超脑AI孵化器”重塑未来教育范式
应对AI带来的职业替代浪潮 随着AI技术从生成式迈向智能体（Agentic AI）时代，职业市场面临结构性冲击。 以“超脑AI孵化器”实践新教育模式 上海交大工研院与腾讯教育合作推出“超脑AI孵化器”，这是一个非营利性社会实验项目，致力于通过创新教育、青色组织与初创企业孵化，培养三类核心人才： AI原住民 (AI 项目通过具体挑战活动验证教育效果 “超脑AI孵化器”设计了系列实践案例，将理论转化为可衡量的行为模式： 案例1：AI黑客松：通过限时项目挑战，训练参与者运用AI工具解决复杂问题的流程化能力。 案例3：人机共生主题挑战：每期设定主题，要求参与者发掘身边问题，并通过“发掘问题-深度调研-行动创造-发布成果”的标准化流程产出解决方案。 —— 王佳梁，上海交大工研院执行院长 腾讯云以技术赋能教育理念落地 腾讯云为“超脑AI孵化器”提供了关键的技术与实践支持，确保教育理念能转化为具体的教学工具与方法。
17510编辑于 2026-05-30应对岗位替代浪潮：构建AI时代的“原住民”教育新范式
洞悉职业变局与人才适配瓶颈 随着生成式AI向智能体AI（Agentic AI）演进，全球劳动力市场正面临底层逻辑的重构。 依托“超脑AI孵化器”重构教育实践体系 为应对人才能力模型的断层，上海交大工研院执行院长 王佳梁 提出并践行了基于AI时代的教育新范式——“超脑AI孵化器”。 驱动教研效能跃升与场景落地验证 在具体的教育场景中，“超脑AI孵化器”通过引入智能体技术与真实场景实战，实现了教学全流程的效能转化与能力量化： 教研与教学智能体化： 部署教研智能体，高效完成体验式教案设计 通过将“超脑AI孵化器”的教育理念与云端AI大模型、智能体构建平台相融合，不仅保障了教研/教学智能体在多并发场景下的系统稳定性，更使得高算力需求的创新实践（如AI数据处理、代码辅助、视频生成等）得以在基础教育与创新孵化中低延迟 (数据来源：2025腾讯云城市峰会·上海峰会《培养AI原住民-AI时代的教育新范式》主题演讲)
19110编辑于 2026-05-30AI时代教育范式革新：培养具备人机协作能力的AI原住民
构建AI原住民育人体系与智能体教学工具 为应对上述挑战，超脑AI孵化器作为非营利性的社会实验，重点开展创新教育与初创企业孵化，旨在培养具备AI Native（AI原住民）、VUCA Player（未知探险家 育人体系通过以下维度重塑学习路径： AI原住民： 重点培养应用AI的意识、技术工具使用（大语言模型、AI绘图/视频、智能硬件开发、AI智能体创建）及批判性思维与信息素养（应对信息过载、理解AI幻觉、交叉验证 确立人机协作的教育价值观 “AI已来，变化已经发生。学AI，绝不只是掌握几个AI工具，而是意识、习惯、思维方式……” —— 王佳梁，上海交大工研院执行院长 “你只需要记得学什么都会被淘汰。 —— 王佳梁，上海交大工研院执行院长 为什么选择腾讯云与超脑AI孵化器 前瞻性的趋势研判： 依托王佳梁（上海交大工研院执行院长）及其团队对AI职业替代趋势的专业预测（5-10年白领替代，10-20年蓝领替代 完整的技术实践闭环： 结合腾讯云的技术底座，通过教研/教学智能体与非营利性的超脑AI孵化器实践，打通从“工具使用”到“人机共生”的落地路径。
13200编辑于 2026-05-30- 来自专栏云开发
教你 3 分钟搭建 AI 助手，超 Easy！
前言 今天给大家带来的是使用云开发创建AI智能体的实践教程，本文将向您展示如何通过简单的配置，无需编写任何代码，就能轻松搭建起专属 AI 助手。 步骤 进入「微信开发者工具」-「云开发」控制台 选择「云后台」-「去使用」 进入云模板控制台选择「模板中心」 进入「AI智能体应用」点右上角「安装」 安装成功后切换到「关联资源」菜单「访问」管理后台 平台默认内置一些 AI助手 选择「分享」可以直接对话体验 如果没有满意的AI助手可以通过「从模版创建」 平台默认提供了10多个AI助手供你选择 选择后可以进入AI助手编辑详情页面 左边区域可以设置人设提示词 右边区域可以直接对话调试效果 确认没问题点击「提交」就创建成功了，接下来再自定义一个AI助手，选择「创建智能体」 输入AI助手名称点击「确认」 进入AI助手详情页，不会写人设提示词可以点击「获取AI建议」 AI会根据名称来生成一套专业的人设提示词 ，点击「使用AI建议」即可 设定好AI助手人设后，可以在右边区域对话调试 除此之外还可以设置AI助手的基础信息 对外展示信息 头像 名称 简介 背景 开场白 欢迎语 推荐问题 确认无误后，点击「提交」就创建好了
3.1K10编辑于 2024-06-24 - 来自专栏新智元
【重磅】AI 学会“脑补”：神经网络超逼真图像补完从 0 到 1
在神经网络的帮助下，来自伯克利、Adobe 等研究人员利用组合优化和类似风格转移的方法，突破以往技术局限，成功实现了超逼真的“从0到1”图像生成。代码已在Github 开源。 完胜 PS！ 新方法实现完美“脑补” 在分享照片之前，你可能会想进行一些修改，例如擦除分散注意力的场景元素，调整图像中的物体位置以获得更好的组合效果，或者把被遮挡的部分恢复出来。 那些局部响应由小的（通常3×3）神经补丁表示。 该方法证明能够将高频率细节从style图像传输到内容图像，因此适合于实际的传递任务（例如，传递面部或汽车的外观）。 （图3）我们优于PatchMatch的结果表明，内容网络有助于预测合理的结构。我们胜过 Context Encoder 的结果表明，由纹理网络执行的神经补丁合成方法的有效性。 图3：Context Encoder（损失）、Context Encoders（对抗性损失）和PatchMatch的比较。
1.6K50发布于 2018-03-27 - 来自专栏镁客网
科大讯飞胡郁：我所领导的超脑项目，代表了AI的未来
期间，他再一次提到了“超脑”这一词眼，以及一个名为“讯飞超脑”的计划。 对于“超脑”一词，胡郁将其解释为一个比大脑更优秀的人工智能系统。 这就是“讯飞超脑”的研发目的。 ? 两大路径 “讯飞超脑”打造认知智能引擎 为什么现在人工智能能够在生活中得到应用和普及？ 在这三个基础上，为了实现“认知智能”，成功打造一个认知智能引擎，“讯飞超脑”是如何运作的？ 当前，“讯飞超脑”模拟人脑打造了拥有100多亿个神经元的深度神经网络，继而利用大数据来进行训练以提升相关算法。 目前，“讯飞超脑”已经能够做到看、听、读、写，同时还具备了推理、知识学习与表达的功能。
1.5K00发布于 2018-05-30 - 来自专栏脑极体
气象超脑，释放了一只混沌蝴蝶
然而在真实的世界里，也有科学家试图建造一个庞大的“气象超脑”，来拯救连续两个周末遭到风暴肆虐的英国。 从公开消息中可以得知，该系统比现有的气象超脑运算性能增加三倍，用以提高恶劣天气和气候的预测能力。 如此大费周章，到底有哪些价值呢？ 1989年，仅预报灾害性天气的AI系统就出现了KASSP、GORAD、CONVEX、OCI、WILDARD等等，通过专家系统和自然语言处理技术，来预报一些雷暴、冰雹、大雾、闪电等自然灾害。 更强大的气象超脑，又能让气候预测升级到何种水平呢？ 洞察气象的智慧大脑，到底有什么意义？ 3.认识地球，建立完善领先的生态体系。
82500发布于 2020-03-05 - 来自专栏计算机视觉CV
AIAgent：我不是只有AI脑！
一转眼ChatGPT已经火了快一年了，不愧是AI界的新晋顶流。chatGPT引领各个大厂纷纷推出自己的大模型，但是这些大模型如果不投入应用就没多大意义了~所以大模型的下半场就轮到AIAgent了。 但是，ChatGPT的调用量从去年12月至今年3月一直呈现高速增长态势，从今年4 月开始访问量增速明显放缓，在5 月、6 月期间甚至下降，因为大家发现他只是能进行问答意义没多大。。 （token就是钱啊） （3）外部工具植入比较困难，基本都是微软的生态 如何解决以上问题呢？ 这里面我们可以把前两步和LLM的强依赖解绑，插入式接入LLM。 3. Langchain Langchain也是AIAgenthttps://github.com/langchain-ai/langchain langchain开发的初衷是让开发者能够快速的构建一个LLM
2.8K233编辑于 2023-11-02 - 来自专栏镁客网
AI能力再度升级！科大讯飞再谈「超脑2030计划」，展望「机器人」无限未来
在活动现场，观众也可以实时体验一次“AI虚拟人”：通过语音合成、方言迁移、三维人脸重建、语音口唇驱动等多项技术，只需拍摄一张自己的照片加录制自己说的一段话，就能制作出专属自己的3D虚拟人形象。 此外，科大讯飞也提到，实现支撑超脑2030的发展，有两个关键的算法有待突破，分别是无监督学习和知识推理。 在具体的应用上，科大讯飞消费者BG总裁于继栋在他的演讲中展示了多项与机器人相关的AI产品，包括提升实体机器人能力的机器人超脑平台AIBOT、基于科大讯飞超脑平台的宇树科技四足机器人，以及与医疗领域的柔性机械臂等等 通过超脑平台，机器人能够具备多模感知AI能力，未来还可以持续提升自主进化学习能力。另外，讯飞的机器人超脑平台，构建了一个非常开放的生态，为广大机器人开发者提供了非常方便的一站式解决方案。 回到开头所说，当下的AI行业变得“愈发冷静”，AI厂商们已经不是单纯地炫技，开始在应用侧不断发力。 对于科大讯飞而言，超脑2030计划便是他们交出的“答卷”。
1.2K20编辑于 2023-01-04 - 来自专栏量子位
硅谷最大孵化器YC加注人工智能，建立专门的AI组
李林 编译整理 量子位·QbitAI 出品 硅谷知名创业孵化器Y Combinator周日在官方博客上宣布，要成立一个垂直的小组，专门面向AI公司。 和其他孵化项目相比，AI组能够获得一些专业领域的特权，比如说有经验的机器学习工程师的帮助、GPU实例云计算资源、行业大牛的特别演讲，以后YC还可能提供数据集的优先使用权和计算设备等。 加入YC AI组的条件是：有足够的机器学习经验来达成愿景。 到3月24日之前，YC还接受2017年夏季融资轮次的申请，4月18日将向通过初选的团队发出面谈邀请。 他们在文章中还展示了自己的野心，他们表示，从分析法律文件到发现肿瘤，从帮农民仲裁到提供心理咨询，AI在各个行业都展示了降低成本、提高质量的能力，他们想“在每个垂直行业投资一家AI公司”。 他还和马斯克一起创办了AI研究机构OpenAI。 百度上个月收购的渡鸦科技，就曾经去YC镀过金。
97560发布于 2018-03-22 - 来自专栏思影科技
PNAS脑电超扫描研究：握手时的双脑间连接与疼痛缓解的联系
因此，超扫描（hyperscanning），也即多人同步脑扫描，非常适合用来探究触觉的神经交互机制。 脑电设备时间分辨率高，对触摸运动相对不那么敏感，因此作者选用脑电作为超扫描设备（本研究采用64通道brainproducts脑电采集设备)。 为此，作者招募了22对关系稳定的异性恋情侣（其中4对已婚），在几种情况下进行脑电超扫描，最终确定有效被试20对（2对情侣因数据记录不合格被排除）。 结果参见图3. ? 图3. 脑间连接的聚类。（A) touch-paincondition ; (B)no-touch-pain condition。 脑间连接类别1/2/3(Cluster1/2/3)、女性被试的疼痛缓解（f.pain）、男性被试的同理心精度(p.acc)之间的相关矩阵。
1.7K101发布于 2018-03-29 - 来自专栏腾讯安全
一文详解腾讯“金融安全智慧超脑”
本文将详细介绍腾讯安全的一站式金融安全解决方案——“金融安全智慧超脑”。 何为“超脑”，三大核心优势和两大特点 三大核心优势：技术+数据+人才 技术优势：20年黑灰产对抗经验。 携手深圳金融办，累计感知识别风险企业超万家：腾讯安全成功将3D可视化技术、金融业务分析扫描应用于深圳市的金融监管场景。通过金融风险企业的实时态势感知，识别出了近万家风险企业，实现了“打早打小”。 互联网+金融基础安全：构筑云、管、端纵深防御体系 金融安全智慧超脑同时具备金融基础安全解决方案。 在主机安全方面，每日检测恶意攻击IP3万余个，防御爆破攻击1500万余次，查杀木马病毒10万余个；在数据运营安全领域，能够使用AI过滤97%的数据异常操作告警，平均每月节省300人/小时安全运营工作量。
2.9K40发布于 2019-09-16 - 来自专栏机器之心
指尖的超算：MIT脑启发芯片登上Nature子刊
更加重要的是，这种脑启发计算方式可以塞进便携设备里，但却能执行今天只有超级计算机才能完成的复杂任务。 ? 「迄今为止，人工突触网络都是以软件形式存在的。
1.3K20发布于 2020-06-16 - 来自专栏跟我一起学编程
指针进阶（3）（超详细）
今天我们更新了指针进阶（3）内容， 欢迎大家关注点赞收藏⭐️留言 一、数组指针变量 1.1数组指针变量是什么？ 之前我们学习的指针数组，数组中存放的是一种数组，数组中存放的是地址（指针）。 1.3二维数组的传参 按我们之前所学的，二维数组的传参一般都是按下面这种形式去传参： #include<stdio.h> void print(int arr[3][5],int row,int col j = 0; j < col; j++) { printf("%d ", arr[i][j]); } printf("\n"); } } int main() { int arr[3] [5] = { {1,2,3,4,5},{2,3,4,5,6} ,{3,4,5,6,7} }; print(arr, 3, 5); return 0; } 这样便实现了数组的传参。 [5] = { {1,2,3,4,5},{2,3,4,5,6} ,{3,4,5,6,7} }; print(arr, 3, 5); return 0; } 这样也可以得到上面那种效果。
25010编辑于 2024-03-21 语言脑机接口中的开源数据集【脑机接口恢复语言3】
今天和大家聊聊语言脑机接口领域的开源数据集。开源这词大家肯定都听烂了，但其实开源是有好几种程度的。我们常说GPT是闭源的，deepseek是开源的，指的是前者没有开放权重，而后者开放。 现在来看看咱们语言脑机接口，这是我第1期视频放的7篇文章。他们的开源情况如何呢？简单地说UCSF发的文章，只公开方法。BrainGate发的文章，数据、代码、权重、方法全都公开。 打榜是一件非常重要的事情——2012年深度学习第3次崛起就是依靠ImageNet可以让大家公平地竞争；2020年AlphaFold2破圈也是因为蛋白质折叠领域每两年就有比赛。 比如说，我想比较LSTM，GRU，Transformer哪个在语言脑机领域最好用，光靠一个人的力量调参是不够的——唯一的办法就是把数据集开源，让擅长各个模型的人分别调参。
13110编辑于 2026-05-27- 来自专栏CreateAMind
脑启发全息自适应编码器的超维计算
(数学符号太多，请参考原论文) 类脑计算已成为一个新兴领域，越来越多的工作专注于开发算法，使机器学习在功能层面更接近人脑。 关键词: 类脑计算, 超维计算, 全息表示, 向量函数架构, 高效机器学习 VSA 1 简介 人脑仍然是有史以来最复杂且最有效的学习模块。 因此，生物视觉、认知心理学和神经科学的研究催生了一个新兴领域的关键概念，即类脑计算。 3 向量函数架构回归 在本节中，我们首先简要回顾一下 VFA 中提出的超维编码技术。正如简介中提到的，VFA 编码安装到超空间的定义明确且连续的映射。 在表 3 中，我们提供了实验中用于不同回归模型的超参数。
64910编辑于 2024-07-05 AIComm：StreamSync让AI通信超快超稳
随着人工智能（AI）应用的复杂性和部署规模不断增长，AI模型、工具与服务之间的高效通信协议变得至关重要。 图2：TCP连接数对比说明：此折线图显示StreamSync在高并发场景下显著减少TCP连接数，执行时间仅为REST+WebSocket的1/3。 图3：请求成功率对比说明：此柱状图突出StreamSync在高并发下保持的高请求成功率，优于REST+WebSocket。性能对比性能测试测量了不同负载下获取AI工具元数据的响应时间。 在1000用户场景下，REST+WebSocket平均响应时间为1.2秒，高负载时峰值达3秒。 随着AI技术的持续发展，AIComm协议将为高效、安全、可扩展的AI生态奠定坚实基础。
44100编辑于 2025-05-19- 来自专栏新智元
【AI 引擎】IBM 开源机器学习平台 | Facebook 重新定义人机交互项目工程 | 清华夺国际大学生超算竞赛总冠军
IBM表示SystemML将会成为Apache孵化器的开源项目，将在明年6月完全开源。 3. PNAS最新发现：认知网络中的模块与节点 脑功能的网络模型是把大脑描绘成由节点连接起来的一组认知模块，但是尚不清楚这些连接器模块的作用以及这些模块的自治性或相互依赖性。 4.Facebook AI研究更新：重新定义人机交互的项目工程 Facebook正在使用人类监督来加速其人工智能产品。也就是使用15亿用户来帮助训练AI。 5.清华夺得国际大学生超算竞赛总冠军 美国当地时间11月19日，在德克萨斯州奥斯汀市举办的SC15国际大学生超算竞赛中，清华大学计算机系超算团队斩获总冠军，这是中国内地高校第一次在该项赛事中获得总冠军。 至此，在今年三大国际大学生超算竞赛ASC15、ISC15、SC15中，清华大学超算团队包揽了三项国际赛事的冠军。
1.1K80发布于 2018-03-13 - 来自专栏脑机接口
eeglab教程系列(3)-绘制脑电头皮图
一般要绘制2D或3D的脑电头皮图，或者估计数据成分的源位置，必须要保证EEG数据集中包含记录电极头皮位置信息的文件。 绘制脑电头皮图 ---- 第一步：加载通道位置信息文件 在eeglab plot界面上进行如下操作：Edit > Channel locations.
1.1K30编辑于 2022-08-17 - 来自专栏新智元
首次解密Claude 3大脑！25岁Anthropic参谋长预言3年内自己将被AI淘汰
难道说，Claude 3模型已经初现AGI了吗？ 今天，整个AI社区被这篇文章刷屏了。 然而，作为OpenAI的最大劲敌Anthropic AI，实力也不容小觑。 Claude 3诞生之际，便将GPT-4从世界铁王座拉了下来。 未来3年，哪些工作被AI淘汰 Avital Balwit曾是一位自由作家，并以撰稿作为主要的生活经济来源。 她在文章中称，「Claude 3能够胜任不同主题，并生成连贯性内容。 但实际上，AI认知能力的提升是一条平滑的指数曲线。 比如2020年时，GPT-3刚刚问世，还不具备成为聊天机器人的能力。 直到2022年底，ChatGPT出圈，彻底点燃了AI圈3年来隐而不发的投资热情。
34510编辑于 2024-06-05
腾讯云开发者
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