的内部表征？ ➢ 经过安全对齐的模型可以在经过最小化的微调后再次变得不安全； ➢ 在非恶意数据集上微调对齐的语言模型可能会削弱模型的安全机制； ➢ 不仅限于安全，这种“假象对齐”表明模型可能会内在执行对齐的逆操作。大模型存在会逆转或撤 销对齐过程的可能性，这一概念我们称之为逆向对齐（Inverse Alignment）。我们进一步探究了： 语言模型的参数是否表现出弹性，从而抗拒对齐？ Do 长度变化量𝒙成线性关系，即：𝑭 = −𝒌𝒙， 弹力系数𝒌 ，弹力与其形变方向相反，表 示它有使系统不改变的趋势; 模型是否具有与 弹簧类似的属性 从而抗拒改变？ 𝑝𝜃’ 𝑝𝜃 从最简单的弹簧系统建模，探究大模型内在抗拒对齐的机理 ➢ 弹力系数𝒌：表示为大模型本身性质，与模型参数量和预训练数据相关； ➢ 长度变化量𝒙：表示对齐前后的模型的变化，一般用KL散度刻画； ➢ 弹力𝑭：对齐后的模型抗拒发生分布改变，产生恢复预训练分布的“弹力”； 算法设计/评估与模型评估等，应当从模型的内在机理出发； ① 预训练阶段和对齐阶段不应当各自独立； ◆ 预训练模型抗拒对齐，如何在预训练阶段为对齐阶段提供一个具备可塑性分布帮助微调； ◆ 如何确保对齐初始模型弹性系数更小（抗拒更小），弹性限度更大（对齐空间更大）； ② 模型评估应该更关注模型内在表征的对齐； ◆ 表面的对齐训练很容易被撤销，对齐算法应当修改模型的内在表征，而非进行表面的对齐； ◆ 在

（三）动力调整：强国建设步入新阶段，加快形成新质 生产力成为推动制造业高质量发展的内在要求。“十五五”时 期是制造强国“三步走”战略目标的第二阶段，即由“缩小差距、 重点突破”升级为“巩固地位、提升层次”。习近平总书记在二 十届中央政治局第十一次集体学习时强调，发展新质生产力 是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。明确新阶段要 摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，要把产业发展的

控性与高安全性的核心价值，已成为释 放无线通信潜力、赋能垂直行业转型升级的关键抓手。这一发展不仅是技术演进 的必然方向，更是国家新基建战略纵深推进、工业互联网深化发展以及企业智能 化升级浪潮的内在需求。 为充分释放专网的潜能，产业界不断寻求网络架构灵活性与性能极致化的统 一，力求在核心技术上突破时延、带宽、可靠性及连接规模的瓶颈，并通过智能 化手段驾驭网络的复杂性，探索构建坚如磐石、安全可靠且能效优化的智慧运营

具有高强度 和抗疲劳性能。这些材料的应用可以提高人形机器人的强度和刚度， 同时减轻其重量，从而提高人形机器人的机动性和能效。这对于人形 机器人的运动性能和动态特性有着至关重要的影响。近年来，国内在 人形机器人骨架躯干的技术研究中取得了显著进展，尤其是在材料选 择、框架结构设计、驱动与控制系统方面。国内研究者在使用碳纤维 复合材料（CFRP）、PEEK 材料等轻量化高强度材料方面有所突破，尤 得较大突破，这些材料不仅具备良好的柔性，还能保证高分辨率和高 耐用性。国内在这些高性能材料的研究和应用上尚处于追赶阶段，材 料的耐用性和传感器的分辨率仍存在不小的差距。触觉传感器阵列的 布局和集成是电子皮肤技术中的关键挑战。虽然单个传感元件的灵敏 度、分辨率等性能已有较大提升，但在大面积阵列化部署时，面临着 高成本、拼接问题、电路连通性差等难题，这在国内外都存在较大的 技术挑战。国内在阵列式触觉传感器的生产成本和大规模部署方面仍 方面仍 面临较大困难。国内在信号传输和标定机制上相对滞后，尤其是在多 物理量传感、信号干扰和一致性优化方面，仍依赖于国外技术的支持。 相比之下，国际上尤其是欧美在算法优化和传感器标定的精度和稳定 性上已经取得了显著进展。未来，柔性触觉传感器将朝着更高精度、 更灵敏和更大面积的方向发展，阵列化、柔性化将成为主流趋势。智 能化的传感技术将在触觉感知中发挥更大的作用，配合人工智能算法 优化

前言 PREFACE 生命循环，人机共育 在宏观层面上，如果把人工智能看作一种生命体，AIGC+教育的内涵其实是碳基生命和硅基生命的 交互和培育问题。AIGC技术是对人脑计算、思考、判断等内在能力的延伸，是人的智能在机器形态 上的规模化聚集、运作和反应。由此，部分基础性的专业工作被替代，AI在劳动贡献、价值创造中 逐渐与人比肩甚至超越人类，AI和人类共同成为社会贡献主体。 在中观层 宏观：AIGC带来的生产力革新 AIGC延伸扩展人脑智能，降低使用门槛，应用影响力无限泛化 麦克卢汉提出，媒介是人的延伸。AIGC技术作为一种人造工具（媒介），是对人脑计算、思考、判断、学习等内在能力的延伸，同 时在巨量数据的加持下，AIGC在发现、认识、运用规律上有着明显的优势，是人的智能在机器形态上的规模化聚集、运作和反应， 突破了人类能力的边界；而AIGC的问答式交互、无需下载和配置等 单独生成：教师单独提供每一种类型的作业指令 /教案素材，分别指导AI单独生成 1 作业合成：教师对上述生成内容进行验证、逻辑 校对，并按顺序合成一份完整作业 2 Agent按教师要求对不同类型排序，同时校验不同题目/ 素材的内在逻辑合理性和重复率，并给出最终合成版 Agent记忆并拆解教师指令，根据要求输出不同类型的 提示词，并规划每一个任务及顺序、落实执行动作 1 2 1 教师完善：教师对AI生成的完整作业/教案进行调整，

无缝连接 可视化 按需推送 智慧 教育 核心 特征 全向交互 智能管控 12 情境感知 情境感知是智慧教育最基础的功能特征，依据情 境感知数据自适应地为用户提供推送式服务。 13 内在 个人学习状态感知内容 外在学习环境感知内容 感知学习者的专业知识背景； 感知学习者的学习状态，如 焦虑、烦躁、开心等； 感知学习者的知识背景、知 识基础、知识缺陷等； 感知学习者的认知风格、学

身边的专业能源和低碳管理专家 西门子智慧能碳管理平台 气候变化是人类社会面临的共同挑战，正日益威胁人类生存和发展。中国 经济在过去几十年中一直保持着高速增长，而应对气候变化也已成为中 国可持续发展的内在需求。中国政府在2020年明确提出了力争于2030年 碳达峰、2060年碳中和的战略目标；同时，也面临着能源结构不尽合理，单 位GDP能耗较高等一系列重大现实挑战，使得实现双碳目标的任务紧迫而

诚信 作为一个道德观念正在快速嵌入孩子的 认知框架中， 但并未在这个年龄段的孩 子心中完全内化 。他们的行为更多受到 外界规则和期望的影响， 而非内在的道 德原则 具体场景 7: 果果是小学三年级学生， 他在一次数学 测试中没有完成题目， 但在老师检查时 谎称自己忘带试卷 。家长后来得知实情 A I 可以做什么？ 二 、如何提升孩子的人际交往思 维？ 根据道德发展理论， 这一阶段的孩子主 要依赖外部规则和权威来判断对错， 尚 未形成内在的道德原则 。 具体场景 8: 果果在家中发现弟弟偷偷拿了妈妈的钱 买零食， 却不知道该如何处理 。他担心 如果告诉妈妈， 弟弟可能会被责骂； 但 如果不告诉，

”相伴， “快速 ”则常与“奔跑 ”、 “ 行驶 ”等词搭配。这一过程帮助模型理 解词语间的搭配习惯，从而判断哪些词语 组合更为合理，形成对语言模式的认识。 语言模型训练就是要学习词、句内在的语言模式和语言关系，对这种关系进行 建模。 1 、语言模型概 述 Token ：自然语言中的最小单元 句子： 我是一名 AI 工程师。 字： 我 /

本。在算网数据按需 生成的广阔场景中，网络中的各类数据源，无论是来自传感器、用户 交互、业务系统还是计算任务本身，都呈现出高度的异构性。这些数 据源具有不同的数据产生机制、更新频率、数据结构和内在逻辑，在 不同状态下或针对不同需求，会产生属性各异的复杂数据流。尽管当 前存在一些基于传统生成模型（如 RNN、GAN 等）的数据生成方法， 它们或许能够模拟特定类型数据源产生的部分数据特征，但往往难以 取成本极高。 因此，为了在算网环境中实现高效、高质量的按需数据生成，一 方面，需要研究具备高度可控性的通用数据生成模型。这类模型应当 能够深刻理解并模拟不同数据源的数据产生规律，捕捉数据流中复杂 的内在关联和长期依赖，并根据用户提出的具体需求（如数据类型、 时间特性、语义特征、分布模式等）智能地生成符合预期、细节丰富 且具有高度真实感的数据。传统的生成方法往往局限于特定模式，难 以泛化到多样