基于供需理论的生成式人工智能赋能情报工作范式模型构建与应用研究

[目的/意义]当前生成式人工智能的发展对社会产生了强烈冲击。为响应国家创新发展的迫切需求,如何利用生成式人工智能更好地完成情报工作,以满足用户的情报需求,已成为当前情报学领域关注的热点问题。[方法/过程]基于供需理论提出从数据供给侧(Supply)、智慧情报分析中台(Analysis)、情报需求侧(Demand)三方构建生成式人工智能赋能情报工作范式模型——SAD范式模型,深入分析生成式人工智能赋能情报工作机理,并结合国际前沿项目案例探讨生成式人工智能与情报工作的前瞻性融合发展。[结果/结论]生成式人工智能赋能情报工作范式模型SAD,可以更好地促进生成式人工智能赋能情报工作的各个环节,提高情报工作效率,为情报工作范式研究提供了新思路。

农业知识驱动服务技术革新综述与前沿

农业知识驱动服务技术是指运用先进信息技术,科学、高效调配农业领域专业知识服务资源,为农业行业提供智能化知识服务的技术,在解决农业技术服务供需严重失衡等难点问题方面具有重要意义,日益成为支撑农业转型升级和高质量发展的重要引擎,代表着核心研究方向,伴随着技术发展全过程。目前农业行业迫切需要解决的是知识供给严重不足、服务效率不高的问题。农业知识驱动服务技术经历较长时间发展,在知识高效匹配和精准供给方面取得了较大进步,特别是2022年11月以来ChatGPT这类技术的出现,充分展现了超大规模预训练模型在知识智能服务方面的巨大潜力,这也是农业知识驱动服务可以取得突破的关键所在,可以在这方面发挥重要作用。该文在分析农业知识驱动服务相关技术现状的基础上,展望了农业领域可行的知识驱动服务技术路径,预测农业领域知识服务大模型研发构建会呈现参数由少到多、算力由弱趋强、强化训练逐渐加深的特点得到快速发展应用,未来将在专业技术指导、农业“装备-信息-农艺”融合、农业信息系统平台服务总线等方面系统升级现有农业知识服务范式,多模态服务将得到系统融合加深,人机交互模式将向“人性化”方向进一步黏合增强,从而为农业智能化转型升级提供全新的技术支撑,引领农业知识服务从数据检索、语义匹配迈向生成式知识驱动模式转变。

基于科研范式变革的实验动物资源创新发展

实验动物是支撑生命科学和生物医药等领域科技创新的重要基础科研条件之一。随着科研范式的变革,准确把握科学前沿和国家重大需求,进一步凝练实验动物资源创制与发展中的难点和疑点,对加快推动实验动物新品种/新品系开发和动物模型创制与发展具有重要意义。本文梳理了我国实验动物资源建设和应用情况,就应对新形势下的科研范式变革中存在的主要问题进行了深入探讨,展望了我国实验动物资源发展新动向,以期为实验动物新资源研究开发提供新视角。

旅游产业结构演化研究历程与探索进路评述——基于归纳与演绎的研究范式

旅游产业结构及其优化是一个相对概念和动态过程,是随着旅游市场与技术环境、旅游产业发展阶段、旅游经济增长等变化而变化的。现有基于产业结构合理化与高级化研究截面的成果不胜枚举,然而,涉及旅游产业系统内部演化作用机制与规律性的研究成果尚处于前范式阶段,鲜见从系统科学与演化经济学视角去探寻旅游产业系统构成要素及其相互作用机制的文献。本文按照先归纳后演绎的逻辑思路,首先将旅游产业视为一个复杂演化系统,采用动态、非均衡的观点审视其演化基本内涵、特征;其次,以科学研究范式“三论”为索引归纳并演绎旅游产业系统演化变迁本质、特征与机制;最后,基于旅游产业系统构成要素耦合关系逻辑推理探索未来研究进路并尝试构建旅游产业系统演化周期概念模型,以期推动旅游产业结构演化理论研究。

如何理解,如何行动,如何成为?——人工智能时代教师专业发展的反思

人工智能时代的教师专业发展,其核心内涵是在“如何理解”“如何行动”“如何成为”三方面为教师提供有效支持。本文从智能时代教师职能职责和能力素养重构的角度构建了理解框架,从智能时代教师角色定位和教学方式重构的角度构建了行动框架,从智能时代教师发展路径重构的角度构建了设计框架。文章最后提出,“如何理解”的关键是深刻理解智能技术赋能教师的“留白”与“创新”;“如何行动”的关键是教师要在立德树人、技术治理与结构性创新上发挥“人在回路”的作用;“如何成为”的关键是要以大系统观发展教师的大视野、大思维和统整性大能力。

先秦楚国髹漆家具楚几设计研究

先秦楚国髹漆家具中的楚几以造型设计多变、髹饰工艺精湛、色彩艳丽为特点,颇具楚地特色。春秋战国时期,随着楚国经济文化的兴盛和木工髹漆技艺的迅速发展,楚几展现出较高的设计水准和独特的设计风格。本文根植楚墓出土的楚几实物例证,从楚几的造型范式、功用设计、装饰意匠等方面展开论述。归纳了楚几的设计类型、纹饰特征、装饰风格、髹饰技艺;分析楚几设计所映射的文化现象。楚几设计艺术不仅展现了楚风楚俗,还展现了楚人在兼容并蓄、激情神秘浪漫、充满巫道玄想的楚文化影响下所体现的设计文化特质和精神内涵。

变革与重构:Sora模型对体育科学研究的推动效应

视频生成模型Sora实现了视频生成在理解和再现动态世界方面的新突破。Sora模型通过灵活的条件化能力,生成不同类型和风格的视频内容,为体育科学研究带来了革命性影响;帮助学者构建虚拟体育场景和社交情境,模拟不同社会背景下的运动行为和互动方式,为体育人文社会学研究提供新的数据支持。Sora模型生成的高度逼真视频,为运动训练学和人体运动学提供精确的技术分析和深层次的运动损伤预测,优化训练计划和康复方案;该模型的多模态输入和交互式指导,使得体育教学更为高效,个性化和智能化的训练方案也提升了全民健身的便利性和趣味性;还通过虚拟现实和增强现实技术,为观众提供沉浸式的观赛体验,增强了赛事的吸引力和观赏性。总体而言,Sora模型不仅在技术上实现了突破,更在研究方法、数据获取和实验设计等方面对体育科学研究范式进行重构,为体育科学的发展开辟了新的道路。

从ChatGPT到Sora:面向AIGC的四能教育和范式革新

AIGC作为集成了文本、图像、视频处理等多功能的技术体系,其多平台、多终端、多模态的“涌现”不仅为教育领域带来技术突破,也构成当前教研体系的挑战与机遇。文章梳理了AIGC的内生价值,提出了面向AIGC的四能教育理论,通过“低能到高能、单能到多能、多能到超能、超能到异能”的智教合一和范式革新,将教学结果过程化,将创新思维工业化,将知识涌现常态化;形成“自生产”和“自适应”的教学理念,从“天人合一”最终达到“天人智一”,共创人机共生的教研环境。文章还提出了面向未来的AIGC教育大模型架构,为利用AIGC技术推动我国教育创新提供了理论依据和实践指导,有助于培养适应未来社会需求的创新型人才。

信息计量学的创新之道:近年优秀国际期刊论文的启示

[目的/意义]在智联网时代,信息计量学的研究环境、研究对象、研究内容和研究方法都发生了深刻变化。揭示近年信息计量学研究的创新之道,有助于了解信息计量学领域的前沿知识,为信息计量学的高质量发展提供参考。[方法/过程]文章系统梳理了2019—2022年的国际信息计量学研究,归纳出三类创新之道。[结果/结论]一是通过引入计算机科学、数学、经济学和社会学等领域的先进知识,实现交叉融合创新;二是辩证思考经典的计量方法、计量指标和计量模型,实现分析方法创新;三是顺应智能预测和因果推断的时代潮流,实现研究范式创新。结论表明,为适应新时代的发展需要,信息计量学研究者必须积极汲取多学科知识,拓展分析方法的适用范围,不断突破面向国家需求的战略问题。

融合在线检索和量化低秩适配器微调范式的新闻文稿生成

现有大语言模型(LLM)由于存在信息滞后性,在特定风格新闻稿件生成任务上存在生成内容捏造、行文不流畅连贯等问题。为了缓解这些问题,提出一套基于实时在线的web_search技术和量化低秩适配器(QLoRA)微调技术的新闻文稿生成系统的解决方案。首先,利用Bing和Google提供的API根据给定的新闻标题,获取最新的新闻素材集合;其次,利用语义相关性模型和摘要模型对初始素材集合进行筛选和文本处理,选取准确的新闻内容;再次,设计动态的prompt模板综合处理检索到的新闻素材,并在prompt中加入新闻风格约束提示词;最后,将完整的prompt提示词指令输入经过QLoRA微调的LLM中,生成新闻文稿。实验结果显示,在人工整理的热点新闻标题数据集上,所提方案生成的新闻在内容正确性、逻辑连贯性等多维人工评估标准上的平均准确率达到90%,满足实际生产应用的需求,有效提高了新闻生产的效率和质量。目前,该系统已在杭州文广集团内部成功部署应用。

智能传播时代的范式转变:媒介技术研究十大观点(2023)

目前,人工智能已广泛应用在信息传播领域。文章选取了2023年与媒介技术研究相关的文献,整合成十大观点:基于人类中心主义建立的传播学研究范式在研究对象、理论、方法三方面都受到人工智能技术的挑战,机器行为范式成为智能传播时代传播学研究的新路径;人工智能赋能传媒业应用与实践,多模态助力国家形象建构打开局面;大模型使用推动网络结构向超级节点的再中心化演变,进而对人类文明进程产生影响;深度伪造制造认知“罗生门效应”,推动网络空间“典论战”向“认知战”范式转型;算法推荐带来的新旧宣传范式迭代,反思用户人为因素对“信息茧房”的影响;生成式人工智能对感官延伸到人类情感弥补具有重要影响,元宇宙进化了人类情感维度;人类感知和认知模式在智能传播时代迎来新转变,引导心理、社会、艺术研究路径发生变化;“新常人”推动传媒业和社会关系发生新变革,媒体行业结构遭遇新挑战;内容生产中的道德伦理与价值规范问题讨论延展到生成式人工智能领域,应尽快建立完善关于生成式人工智能内容生产相关法律法规;智能传播时代“数字遗民”的社会边缘化问题,以期对今后媒介技术研究有所助益。

集合交集与并集的安全多方计算

集合的安全多方计算问题是保密科学计算研究的重要问题之一,在电子选举、门限签名、保密拍卖等场景中有着重要的应用。文中主要研究多个集合的保密计算问题,首先针对不同的集合运算提出了对应的转化方式将集合转化为向量,然后基于哥德尔编码提出了新的编码方式,再结合ElGamal门限加密算法设计了半诚实模型下可输出多个集合交集或并集,以及同时输出交集与并集的保密计算协议,最后应用模拟范例证明了协议的安全性,协议可以抵抗任意的合谋攻击。实验测试了协议的执行效率,当集合的势满足一定条件时,与现有协议相比,所提协议的计算效率更高。

基于政策范式理论的国家中医药综合改革示范区建设方案评价

目的评价我国7个国家中医药综合改革示范区的建设方案,提出优化策略,为推进示范区建设提供参考。方法对7份示范区建设方案进行政策语义分析、政策工具分析、政策量化评估。结果各省市示范区建设方案侧重点不同。政策工具运用以供给型和环境型工具为主。7份建设方案PMC指数得分均值为7.71,“实施步骤”PMC指数得分最低。结论国家中医药综合改革示范区建设方案区域特色不明显,建设方案拉力不足,目标不够细化。建议各省市根据实际建设具有地域特色的示范区,供给侧与需求侧合力促进示范区建设,同时需明确示范区建设方案的目标与实施步骤。

隐蔽线索对基于时间前瞻记忆的影响

本研究通过三个实验,从不同角度考察隐蔽线索对基于时间前瞻记忆的影响,以期进一步了解基于时间前瞻记忆的加工特点。实验1A旨在考察不同进行中任务线索条件下基于时间前瞻记忆的表现差异;实验1B旨在考察不同干扰任务条件下的线索对基于时间前瞻记忆的影响;实验2旨在考察嵌入不同的前瞻记忆任务线索和进行中任务线索对基于时间前瞻记忆的影响。结果表明:(1)适当的隐蔽线索对个体的基于时间前瞻表现具有促进作用。对于提示回溯成分的隐蔽线索,时间线索无论隐藏在进行中任务中还是干扰任务中都显著提高被试基于时间前瞻记忆的表现。(2)与出现在干扰任务阶段中的线索相比,出现在进行中任务阶段中的线索更能提高个体基于时间前瞻记忆的表现,说明线索越临近目标时间,促进效应越大。(3)基于时间范式的线索能够促进基于时间前瞻记忆表现,基于事件的线索则不能。本研究结果支持随机游动模型。

模糊认知图学习算法及应用综述

模糊认知图(Fuzzy cognitive map, FCM)是建立在认知图和模糊集理论上的一类代表性的软计算理论,兼具神经网络和模糊决策两者的优势,已成功地应用于复杂系统建模和时间序列分析等众多领域.学习权重矩阵是基于模糊认知图建模的首要任务,是模糊认知图研究领域的焦点.针对这一核心问题,首先,全面综述模糊认知图的基本理论框架,系统地总结近年来模糊认知图的拓展模型.其次,归纳、总结和分析模糊认知图学习算法的最新研究进展,对学习算法进行重新定义和划分,深度阐述各类学习算法的时间复杂度和优缺点.然后,对比分析各类学习算法在不同科学领域的应用特点以及现有的模糊认知图建模软件工具.最后,讨论学习算法未来潜在的研究方向和发展趋势.

研究范式转型能促进我国教育类期刊学术影响力提升吗——基于2010—2020年6种教育类CSSCI来源期刊文章研究方法的计量分析

对2010—2020年教育类6种CSSCI来源期刊文章的研究方法进行分类统计,并利用面板数据模型估计不同研究方法对教育类期刊学术影响力的效应,同时采用断点回归模型估计研究范式转型对教育类期刊影响力的净效应。研究发现,全国首届实证研究论坛举办之后的5年(2016—2020)相比举办之前的5年(2010—2014),我国教育类重要期刊文章中定量研究文章数量占比、定量文章中含有计量模型的文章数量占比以及计量模型文章中采用因果推断方法的文章数量占比等均有明显提升;研究范式的实证转型显著正向影响教育类期刊的学术影响力,研究方法向含有计量模型的定量研究转型显著提升教育类期刊的学术影响力。由此建议继续推进教育研究范式的实证转型,重视基于理论分析的建模,并采用多种因果推断方法,开展更为严谨的教育实证研究,进而推动国内教育研究水平迈向一个新台阶。

我国特殊教育对象范围演进及理论范式变迁

厘清特殊教育的对象范围及理论范式对于建构本土特殊教育话语具有重要价值。我国特殊教育的对象范围经历了早期以“缺陷”为主,到21世纪早期以来以“残疾”为主的演进,新时代以来进一步朝向更广泛“特殊教育需要”的融合发展趋势。我国特殊及融合教育对象以“三类残疾”为演进基础,不断扩展残疾类别,逐步囊括相关联的高危儿童以及资质优异儿童等“特殊教育需要”儿童。特殊教育对象范围的演变蕴含着我国特殊教育理论范式的复杂变迁,体现以传统伦理模式为基本底色,以医学及功能主义模式相结合为主体,朝向社会及教育学模式发展的特征,是“三位一体”的综合理论范式。基于中国传统文化的自然发展与现代文明渐进结合的理论范式,引领新时期中国特殊教育朝向优质融合发展。

国有企业改革的增加值贸易效应——基于多部门量化结构模型的研究

国有企业改革是连接经济体制改革和高水平对外开放的重要纽带。基于自主编制的我国时间序列非竞争型投入产出表,本文通过构建区分企业所有制类型的多部门量化结构模型,研究了国有企业改革的增加值贸易效应。结果显示,国有企业改革主要通过调整优化产业结构,推动我国深度参与全球价值链分工;随着改革的深入,国有企业全要素生产率进一步提高,缓冲了上游进口市场的价格波动风险,体现了国有企业效率提升对国内大循环稳定性的重要作用。此外,本文围绕国有企业深化改革与未改革情形开展反事实分析。结果显示,2007年后,国有企业深化改革推动2018年的出口增加值率相较于国有企业未改革情形上升3.19个百分点。探讨国有企业改革在推动构建新发展格局中发挥的积极作用,为深化经济体制改革的方向与政策评估提供新的视角。

大模型创新变革:新模式、新挑战与新趋势

生成式人工智能的出现给传统创新范式带来新挑战,引发各界对创新管理理论和创新实践的前瞻性讨论,审视并应对大模型所带来的创新变革富有积极意义。首先,基于人工智能创新进展,探索从传统人工智能到生成式人工智能的研发创新模式变化,识别大模型研发创新的核心特性;其次,探究大模型对知识管理、科学研究、技术创新和产业创新等理论带来的新挑战,并阐释基本逻辑和核心指向。最后,从大模型内在创新规律、知识管理创新、科研组织方式、技术创新范式以及产业创新生态5个方面提出未来研究方向。研究结论不仅有助于明确大模型所带来的创新挑战,还对加快大模型创新理论研究具有参考价值。

关于人工智能大模型发展的思考与展望

当前,大模型的发展速度日益加快,且其发展的道路和方向已成为人工智能发展的重要命题。如何让机器具有智力,成为人类自身发展的好伙伴、好帮手,是大模型发展面临的新挑战。我们认为,未来大模型将从表述内容的“搜索范式”进化到阐述论证观点的“价值范式”,建立自己的价值观。在这样的价值范式下,机器的人性化不断增强,创造力得到进一步发展,从而使幻思的能力成为合乎世界模型的有意义的创造,最终推动大模型步入“创造范式”,使人与机器的共生、共存、共创成为可能,形成崭新的社会形态。为此,我们需要建构面向未来的技术理想,对人工智能的发展及其推动人类发展进步的前景充满信心,不畏试错、大胆创新,走出一条我们自己的大模型道路。