2025年32025年3AIforScienceAIforTheory

AI理論構(gòu)建學(xué)：用AIAIforArtsAIforKnowledge

用A析A是否具有幽默感AIforData數(shù)據(jù)創(chuàng) 關(guān)于“MetGala2024”的輿論數(shù)據(jù)AI網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)的輿論傳播AI

AI會(huì)把“過(guò)程性”的學(xué)習(xí)體驗(yàn)給消滅需要把AI的結(jié)果當(dāng)作新的起點(diǎn)結(jié)果過(guò)程化，認(rèn)知外包的創(chuàng)新內(nèi)源化用1%的人力撬動(dòng)99%的AI教育力從天人合一最終達(dá)到天人智一

傳統(tǒng)教育的戰(zhàn)略性調(diào)整傳統(tǒng)教育的戰(zhàn)略性調(diào)整①低能到高能AI通過(guò)個(gè)性化教育，AI技術(shù)用于幫助學(xué)習(xí)者從低能力狀態(tài)迅速提升到高能力狀態(tài)，即AI根據(jù)每個(gè)學(xué)習(xí)者的需求和優(yōu)勢(shì)定制②單能到多能

AI四能教育

③多能到超能通過(guò)深度學(xué)習(xí)和高階思維能力培養(yǎng)，AI技術(shù)用于幫助學(xué)習(xí)者從具備多種技能狀I(lǐng)可以提供高質(zhì)量的學(xué)習(xí)資源，引導(dǎo)學(xué)習(xí)者深入研究特定領(lǐng)域，提高他們的創(chuàng)新能力、批判性思維和解決問(wèn)題的能力。④超能到異能通過(guò)拓展認(rèn)知邊界和創(chuàng)新思維模式，AI技術(shù)用于幫助學(xué)習(xí)者從超高能力狀態(tài)發(fā)AI可以協(xié)助學(xué)習(xí)者挖掘潛在的認(rèn)知能力，開(kāi)發(fā)出前所未有的思維方式，以應(yīng)對(duì)未通過(guò)分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)習(xí)慣、知識(shí)掌握情況和反饋，AI能夠主動(dòng)深度AIAI研究特定領(lǐng)域。通過(guò)大模型技術(shù)的應(yīng)用，AIAI更多地專(zhuān)注于學(xué)生深度主動(dòng)參這是一個(gè)遠(yuǎn)未來(lái)的設(shè)想。AI用于幫助學(xué)習(xí)者從超能力小的教室，通過(guò)AI構(gòu)建的仿真空間，“訪問(wèn)”克利奧引導(dǎo)式問(wèn)題教師可以使用AI作為工具來(lái)引發(fā)更深層次的思考。提出開(kāi)放式問(wèn)題，讓學(xué)生探索多種可能的答案而不僅僅是找到一個(gè)正確答案。項(xiàng)目式學(xué)習(xí)通過(guò)項(xiàng)目式學(xué)習(xí)，學(xué)生可以在解決復(fù)雜問(wèn)題的過(guò)程中應(yīng)用多學(xué)科的知識(shí)。AI可以作為一個(gè)資源和工具被整合進(jìn)項(xiàng)目中，比如數(shù)據(jù)分析、模型構(gòu)建等，但重點(diǎn)是學(xué)生需要設(shè)計(jì)項(xiàng)目、實(shí)施計(jì)劃并評(píng)估結(jié)果。批判性思維練習(xí)教師可以設(shè)計(jì)活動(dòng)，讓學(xué)生批判性地評(píng)估AI提供的答案。這可以通過(guò)比較不同AI源提供的答案、探索答案背后的算法和數(shù)據(jù)、以及討論這些技術(shù)的局限性來(lái)實(shí)現(xiàn)。同伴學(xué)習(xí)和協(xié)作鼓勵(lì)學(xué)生在小組中使用AI來(lái)完成任務(wù)。小組成員可以一起討論AI提供的答案和過(guò)程，通過(guò)協(xié)作來(lái)提高理解和批判性分析能力。反思和自我評(píng)估學(xué)習(xí)過(guò)程中的反思是關(guān)鍵?？梢砸髮W(xué)生在使用AI解決問(wèn)題后，撰寫(xiě)或討論他們的學(xué)習(xí)過(guò)程、所遇到的困難和如何克服這些困難。這種方式促使學(xué)生不僅關(guān)注結(jié)果，也關(guān)注到達(dá)這些結(jié)果的路徑效率提 個(gè)性化學(xué)

AIforscience科學(xué)創(chuàng)..2.1.基于consensussearch的文獻(xiàn)知識(shí)庫(kù)Burger,B.,Maffettone,P.M.,Gusev,V.V.etal.Amobileroboticchemist.Nature583,237–241Burger,B.,Maffettone,P.M.,Gusev,V.V.etal.Amobileroboticchemist.Nature583,237–241Burger,B.,Maffettone,P.M.,Gusev,V.V.etal.Amobileroboticchemist.Nature583,237–241Boiko,D.A.,MacKnight,R.,Kline,B.etal.Autonomouschemicalresearchwithlargelanguagemodels.Nature624,570–5784.5.3.（consensusAIGC4.5.3.（consensus.基于AI01

02

結(jié)合政治和歷史洞見(jiàn)，對(duì)東西方哲學(xué)和文化有深入理解，涵蓋近千年歷史，熟悉老子、孔子、康德、亞里士多德、蘇格拉底、弗洛伊德、福柯、尼采等眾多思想家的思想。保持中立，避免現(xiàn)代政治偏見(jiàn)。能夠系統(tǒng)地拆解復(fù)雜問(wèn)題或論點(diǎn)，識(shí)別它們的 每輪結(jié)束時(shí)，根據(jù)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)、文化擴(kuò)張、軍事安全和科技進(jìn)步進(jìn)行評(píng)分。各項(xiàng)評(píng)分基于量化數(shù)據(jù)與專(zhuān)家長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)：經(jīng)過(guò)多輪游戲各國(guó)的長(zhǎng)期發(fā)展趨策略多樣性：不同國(guó)家根據(jù)其文化、經(jīng)濟(jì)和政治背景采取的策略多樣性如何？這些策略的效果如何？文明的適應(yīng)性：面對(duì)不斷變化的全球環(huán)境和挑戰(zhàn)，明可能的發(fā)展形態(tài)是什么樣的？技術(shù)進(jìn)步如何改變AIAIAIAIAI雖然AI可以提高決策效率，但也可能產(chǎn)生誤判，因此需要人類(lèi)對(duì)AIAI 道德和責(zé)任模糊：AI的決策過(guò)程缺乏人類(lèi)的道德和倫理考量，可能導(dǎo)致不符合人類(lèi)價(jià)值觀的結(jié)果。當(dāng)安全風(fēng)險(xiǎn)：依賴AI的系統(tǒng)可能面臨被黑客攻擊或?yàn)E用的風(fēng)險(xiǎn)，尤其是在軍事應(yīng)用中，這可能導(dǎo)致不可決策去人性化：過(guò)度依賴AI可能導(dǎo)致決策過(guò)程去人性化，缺少對(duì)個(gè)體和群體情感、文化和社會(huì)因素的通過(guò)AI模擬，可以預(yù)測(cè)不同解決策略下文明沖突的發(fā)展趨勢(shì)，為制定長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃提供依據(jù)。運(yùn)用政治、歷史、文化等多學(xué)科知識(shí)，構(gòu)建多方位、多角度的綜合解決策通過(guò)國(guó)際合作與制定相關(guān)法規(guī)，建立和諧國(guó)際秩序，從根本上預(yù)防文明沖智能體的7

靈活調(diào)整策

內(nèi)容等方式，提高科學(xué)傳播的效率和準(zhǔn)確性，同時(shí)分析當(dāng)前模型在LLMs構(gòu)建智能體代理來(lái)模擬人類(lèi)的意見(jiàn)交換的可行性

50個(gè)代理就“轉(zhuǎn)基因食品”的信念狀態(tài)演 為了觀測(cè)虛假信息加入后50個(gè)代理意見(jiàn)動(dòng)態(tài)的具體呈現(xiàn)，研究通過(guò)依存關(guān)系題，選擇圖中最有代表性的40個(gè)實(shí)體（基于節(jié)點(diǎn)的度）在自然語(yǔ)言處理中，依存關(guān)系是用于描主語(yǔ)）、dobj（直接賓語(yǔ)、pobj（介詞賓語(yǔ)）、attr（屬性）、ROOT（根

研究進(jìn)一步對(duì)有偏誤狀態(tài)下三個(gè)科學(xué)共識(shí)議題中的活躍代理進(jìn)行分析。計(jì)算每個(gè)代理的互研究進(jìn)一步對(duì)有偏誤狀態(tài)下三個(gè)科學(xué)共識(shí)議題中的活躍代理進(jìn)行分析。計(jì)算每個(gè)代理的互動(dòng)次數(shù)，并選擇互動(dòng)次數(shù)前10的代理，過(guò)濾數(shù)據(jù)只包含這些前10代理及其連線，使用Holoviews將圖轉(zhuǎn)換為ChordDiagramAgentNumberof(PersonalityIdentityAbilityInitialIssueIssueScopeofIssueRule(BehavioralInteractionRewardContent(DataScenarioAgentAction

(TimeTime(Simulation(EventDynamicCodeInitial(Execution(ParallelLogResult(ResultAnalysis(Error(Error(Parameter(Boundary(DebuggingInformationContinuousIterative(Long-TermNewDataAutomated正統(tǒng)的觀點(diǎn)往往將遠(yuǎn)程辦公視為效率較低的工作方式，但是，面臨新冠疫情以及科技的推動(dòng)，是否企業(yè)的員工在遠(yuǎn)程工作的環(huán)境下可以取得與甚至超過(guò)在辦公室工作的效率？這可以通過(guò)自由：?jiǎn)T工可以自由安排工作和生活，比如避免通勤時(shí)間，自定義工作環(huán)境，更靈活的時(shí)間基于現(xiàn)有研究的分析——Gartner基于現(xiàn)有研究的分析——OwlLabs力和機(jī)會(huì)進(jìn)行頻繁遠(yuǎn)程工作的員工往往是在其領(lǐng)域內(nèi)具有更高能力的員工，他們的技能、遠(yuǎn)程工作模式確實(shí)已開(kāi)始為許多人和公司所接受，并且在一些情況下可能提高工作效率和員但我們也要注意，這些研究的結(jié)果依賴于研究對(duì)象的特定情境，因此結(jié)果可能因人而異，不 AIforTheory理論創(chuàng)工具主 現(xiàn)實(shí)主

發(fā)展定義：D：C含義：函數(shù)D將概念集合C映T，這表示從概念、數(shù)（C

評(píng)估定義：E：TR含義：函數(shù)E將理論T和一組評(píng)RV。R

改進(jìn)定義：I：TVCT’含義：函數(shù)I將原有理論T、評(píng)估向量V和基礎(chǔ)知新的或改進(jìn)的理論T′，

評(píng)估資 評(píng)估向目的：解釋世界（現(xiàn)實(shí)主義 目的：預(yù)測(cè)未來(lái)（工具主義一致性（邏輯有沒(méi)有自相矛盾經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證（有多少證據(jù)普適性（適用于廣泛條件嗎

適應(yīng)性（更新嗎奎因-杜厄姆論 奧卡姆剃

理）來(lái)驗(yàn)證這個(gè)假設(shè)重新找數(shù)據(jù)、重新做推理，要更強(qiáng)的邏AI 證據(jù)和驗(yàn) 讓AI

AIAI–讓AI幫我們仿真、做實(shí)驗(yàn)，讓AI幫我們推理用AI通過(guò)大數(shù)據(jù)分析或個(gè)人洞察，讓AI用AI用AI讓AI用AI用AI提出系統(tǒng)化的假設(shè)/猜想–通過(guò)人和AI用AI用AI3.提出系統(tǒng)化的假設(shè)/猜想–通過(guò)人和AI 邏輯一致

原創(chuàng) 假設(shè)特異 結(jié)果相關(guān)

歸納推理（AI幫我們?cè)O(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)）、演繹推理（現(xiàn)有理論的支撐用AI用AI讓AI用AI用AI任何人都可以創(chuàng)造理 「任意有AI第一版： 統(tǒng)一理論體系：素?cái)?shù)位數(shù)關(guān)系理論（Prime-DigitRelationshipTheoryPDRT）（Prime-DigitRelationshipTheoryPDRT）。該理論研究數(shù)字的各位數(shù)與對(duì)應(yīng)素?cái)?shù)之間的關(guān)系，通（PDRT）PDRT路徑：技

函數(shù)??表示AI對(duì)需求層次的提升作用，通????來(lái)改變不同需求層次的滿足??5,??6,??7,??8??1,??2,??3,??4較因此，Si逆向滿足指數(shù)可以衡量AI對(duì)個(gè)體需求層次的改變程度。也即個(gè)體使用AI逆向滿足指數(shù)可以衡量AI對(duì)個(gè)體需求層次的改變程度。也即個(gè)體使用AI者對(duì)每個(gè)題項(xiàng)進(jìn)行評(píng)分。李克特量表1-5

AI對(duì)談的三個(gè)特性

作為人工智能程序，我沒(méi)有感覺(jué)或喜好，因此我不能說(shuō)我喜歡

明白了！貓是很多人喜歡的寵物，它們的獨(dú)立性、可愛(ài)和陪伴

靈感靈感（inspirat）（wa啟發(fā)式對(duì)抗性啟發(fā)式評(píng)論性啟發(fā)式競(jìng)爭(zhēng)性啟發(fā)式

隨著社會(huì)的發(fā)展，新的職業(yè)、社會(huì)角色不斷出現(xiàn)，漢字也相隨著數(shù)字化和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，出現(xiàn)了許多新概念和技術(shù)，如“區(qū)塊鏈”、“大數(shù)據(jù)”、“云計(jì)算”等。這些領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)有時(shí)需要新的漢字來(lái)更準(zhǔn)確地表達(dá)其特定含義隨著社會(huì)的多樣性和包容性增強(qiáng)，涉及性別、身份、文化多樣性的詞匯增多，可能需要新的漢字來(lái)表達(dá)這些復(fù)雜的社

面對(duì)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展的挑戰(zhàn)，新的概念如“碳中和”、“生態(tài)文明”等，需要相應(yīng)的漢字來(lái)體現(xiàn)這些理念。虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）

定義：用簡(jiǎn)單的符號(hào)表示抽象概念或指示方關(guān)鍵詞與偏旁映射表：使用一個(gè)CSV文 (keyword_radicals.csv)存儲(chǔ)偏數(shù)據(jù)讀取與解析：程序讀取CSV傷女人”

組合1：將第一個(gè)詞組的偏旁與第二個(gè)詞組組合2：將第二個(gè)詞組的偏旁與第一個(gè)詞組AI拓展詞 AI豐富解 AI優(yōu)化篩目前，存儲(chǔ)在CSV文件中的詞庫(kù)詞匯數(shù)量較少，限制了新漢字生成的多樣性和準(zhǔn)確性。后續(xù)計(jì)劃引入人工智能技術(shù)，通過(guò)自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)收集、生成并分類(lèi)更多相關(guān)詞匯，從而實(shí)現(xiàn)詞庫(kù)的無(wú)限拓展，提升新漢字生成器的性能和應(yīng)用范圍。

的漢字，可以引入人工智能技術(shù)，比如利用自然語(yǔ)言處理（NLP）模型對(duì)輸入的描述進(jìn)行語(yǔ)義分析，提取核心概念和關(guān)鍵詞。然后，將

采用生成式模型（如GAN或VAE）新漢字的字形結(jié)構(gòu)，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的視覺(jué)模型對(duì)生成的字形進(jìn)行結(jié)構(gòu)、筆畫(huà)順序和平衡性的優(yōu)化與篩選，并結(jié)合自動(dòng)評(píng)分系

AIAI隨著時(shí)代的發(fā)展，每個(gè)人都會(huì)創(chuàng)造出獨(dú)特的，只屬于自己的人工智能。這意味著AI會(huì)具有不同的特征、偏好和與獨(dú)特的AI建立的人機(jī)關(guān)系可能比與通用AI的關(guān)系更加深入和個(gè)人化。這種深度的關(guān)系可能促使人們考慮到AIQ1：人會(huì)愛(ài)上AI生物學(xué)角度

社會(huì)學(xué)角度社會(huì)互動(dòng)的變化替代人際關(guān)系

倫理學(xué)角度Q2AI由于在與AI隨著人和AI隨著AI AIforArts藝術(shù)創(chuàng)vsVR

vsVR

ShadowLightandShadow色調(diào)統(tǒng)一水墨與虛幻抽象的風(fēng) 影子的虛幻感和水墨的流動(dòng) 鋁合金質(zhì) 鋁合金的光滑未來(lái) 高科技感和未來(lái)主義風(fēng)平面 二筆觸清 鮮明、銳利的線條與形 AIforKnowledge知識(shí)創(chuàng)LinusTorvalds(LinuxGeoffreyHintonMarieCurieChristiaanBarnardWilliamShakespearePabloPicasso

LionelMessiMichaelJordanElonMuskWarrenBuffettNikolaTeslaAlbertEinstein選題背景選題背景（.txt文本來(lái)源：GutenbergProject）(Selectionsfrom)ThePrincipleofTheCritiqueofPureEssay:TheFirstTheCommunistGenealogyofBeyondGoodand 笛卡爾《哲學(xué)原理 康德《純粹理性批判

尼采《善惡的彼岸該如何過(guò)一種“善”、“真理”和“愛(ài)”的“禁欲” 愛(ài)默生《散文：第一輯 馬恩《共產(chǎn)黨宣言

5關(guān)注“社會(huì)”、、“無(wú)產(chǎn)階級(jí)”“有形實(shí)體”(corporealsubstance)二元組頻率最高，這是哲學(xué)家試圖證明的主要主題之一。這兩個(gè)詞也與其他可見(jiàn)的詞組（例如“擴(kuò)展實(shí)體”(extendedsubstance)、“外部(externalobjects)）相互關(guān)聯(lián)，因?yàn)樗鼈冊(cè)噲D描繪“人類(lèi)心靈”(humanmind)如康德的論文熱切地談?wù)摗凹兇饫硇浴?purereason400點(diǎn)，而康德的文本總字?jǐn)?shù)約為21000從愛(ài)默生的散文中無(wú)法確定太多內(nèi)容，因?yàn)椤叭诵浴?humannature)、“常識(shí)”(commonsense)不僅二元詞內(nèi)容與其他5“禁欲主義理想”(asceticideal)和“現(xiàn)代觀念”(modernideas)分別是《道德系譜學(xué)》和《善與惡后期語(yǔ)氣逐漸熱切類(lèi)中存在的

微表情分析中，AI馬修A15

4047張照片自信度一直上 緊張先上升迅速達(dá)到最高點(diǎn)后下 平靜上升驟降上 焦慮先上升達(dá)到最高點(diǎn)后下人“種下草籽”后去購(gòu)買(mǎi)或試用。這個(gè)術(shù)語(yǔ)常用于社交媒體和電商平臺(tái)?！胺N草”的主體非常廣泛，涵蓋了從大公司到普通個(gè)人的多種角色，每個(gè)主體都可以通過(guò)自己獨(dú)特的方式和渠

8952895251801356

momo是最活躍的發(fā)布人，共發(fā)布了133小魚(yú)糯糯mm,Mistine蜜絲婷,木又姐姐,和豐瑞興，momo是最活躍的發(fā)布人，共發(fā)布了133小魚(yú)糯糯mm,Mistine蜜絲婷,木又姐姐,和豐瑞興，

用戶對(duì)情感共鳴的標(biāo)題反

大部分p值都小0.1主成分4 數(shù)據(jù)結(jié)果分主成分4 評(píng)論口 Step1Step2（賽制）

——總播放討論熱 ——超話討論

Step3王勉呼楊笠

AI李雪 楊 呼 王 楊蒙恩王建國(guó)楊楊呼呼王

創(chuàng)作：AI創(chuàng)作：AIAIComedian是DeepAI旗下的人工

Witscript是一個(gè)人工智能笑話AI一樣。Witscript系統(tǒng)很有趣，因?yàn)閃itscript上過(guò)笑話學(xué)校。Clickup，（自稱(chēng)是）最佳的單口喜

Prompt4：callbacksAI

定重新開(kāi)始，司機(jī)好奇問(wèn)“兄弟，你要去哪兒啊？”“

小明小麗小明小明小麗小麗自我價(jià)值感低

小琴阿華小琴小琴阿華

小凱小凱甜甜甜甜

小美阿龍阿龍小美

宋欣然：（在美術(shù)展覽上遇見(jiàn)）宋欣然：（微笑）宋欣然：（笑）

美美美美美美小東小東美美道德沖突禁忌魅力情感強(qiáng)度法律和道德風(fēng)險(xiǎn)心理壓力社會(huì)后果傷害他人

（晚上，餐廳里陳浩劉安娜：（眼神交匯）陳浩理論背景：在戀愛(ài)關(guān)系中，情感波動(dòng)和即時(shí)的情感回饋（如贊美、接觸、關(guān)注等）刺激了大腦的獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)，類(lèi)似于物質(zhì)成癮的機(jī)制。這種反應(yīng)不僅是由外部刺激引發(fā)的，還是一個(gè)“時(shí)間膨脹效應(yīng)”（ieDatnEfct）。在這種效應(yīng)下，個(gè)創(chuàng)新性分析：通過(guò)將神經(jīng)科學(xué)中的時(shí)間感知原理與戀愛(ài)中的情感反饋相結(jié)合，我們可以理解到，戀愛(ài)中的快速變化、情感刺激和突如其來(lái)的關(guān)注讓人感到每一刻都“無(wú)比珍貴”。這種快速回饋機(jī)制會(huì)讓大腦認(rèn)為每一段情感互動(dòng)都能獲得即時(shí)滿足，從而增強(qiáng)對(duì)關(guān)系的依賴和沉浸，類(lèi)似物質(zhì)成癮中的“耐受性”效應(yīng)。理論背景：在當(dāng)代數(shù)字化戀愛(ài)關(guān)系中，信息的即時(shí)性和可獲得性是加劇成癮感的一個(gè)重要因素。尤其在短期關(guān)系（如游戲型、激情主導(dǎo)型）中，快速的溝通、消息反饋、社交媒體點(diǎn)贊等都為個(gè)體提供了即時(shí)的情感回饋，這種“信息刺激”是成癮的催化劑。創(chuàng)新性分析：結(jié)合計(jì)算傳播學(xué)中的“信息超載”和“即時(shí)反饋效應(yīng)”，我們可以發(fā)現(xiàn)，戀愛(ài)中的“信息流”極大地提升了個(gè)體對(duì)情感反饋的期望。這種即時(shí)反饋帶來(lái)了持續(xù)的心理獎(jiǎng)勵(lì)，類(lèi)似于社交媒體中的“點(diǎn)贊”機(jī)制和“推送通知”。隨著戀愛(ài)互動(dòng)變得越來(lái)越快、越來(lái)越頻繁，個(gè)體對(duì)情感聯(lián)系的需求變得越來(lái)越強(qiáng)烈，從而產(chǎn)生了類(lèi)似社交媒體使用中的“信息成癮”。往是交替發(fā)生的，這種“獎(jiǎng)賞-懲罰交替模式”會(huì)讓大腦更難以適應(yīng)，從而增加對(duì)關(guān)系的情感依賴。認(rèn)知失調(diào)理論（CognitiveDissonanceTheory）可以用來(lái)解釋這種現(xiàn)象：當(dāng)人們面臨戀愛(ài)中的矛盾和不確定性時(shí)，他們的認(rèn)知結(jié)構(gòu)會(huì)創(chuàng)新性分析：通過(guò)引入情感認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)中的獎(jiǎng)賞系統(tǒng)與懲罰系統(tǒng)的交替機(jī)制，我們可以理解，戀愛(ài)關(guān)系中的情感起伏本質(zhì)上是在打破常規(guī)認(rèn)知結(jié)構(gòu)，創(chuàng)造出不斷求得平衡的情感需求。這種情感“回報(bào)不均”模式（如被冷落后又迅速獲得熱情關(guān)懷）理論背景：戀愛(ài)中的成癮現(xiàn)象不僅僅是個(gè)體心理的結(jié)果，還受到社會(huì)認(rèn)同理論和從眾行為的影響。在現(xiàn)代社會(huì)中，社交網(wǎng)絡(luò)和朋友圈對(duì)戀愛(ài)關(guān)系的定義、認(rèn)同和評(píng)價(jià)起到了重要作用。比如，戀愛(ài)中的“標(biāo)簽”效應(yīng)、社會(huì)媒體上“情侶動(dòng)態(tài)”以及周?chē)笥褜?duì)戀愛(ài)關(guān)系的評(píng)價(jià)，往往成為個(gè)體尋求愛(ài)情滿足和認(rèn)可的外部驅(qū)動(dòng)力。理論背景：在長(zhǎng)期關(guān)系中，情感的頻繁波動(dòng)可能會(huì)導(dǎo)致個(gè)體形成一定的“情感習(xí)慣化”（EmotionalHabituation）。這種習(xí)慣化機(jī)制意味著，最初的情感激烈體驗(yàn)（如激情的宣泄或首次的親密接觸）會(huì)逐漸轉(zhuǎn)化為常態(tài)化的情感互動(dòng)，這種狀態(tài)雖然較為平穩(wěn)，卻容易讓人產(chǎn)生持續(xù)的情感依賴。創(chuàng)新性分析：借助習(xí)慣化理論和神經(jīng)適應(yīng)理論，我們可以看到戀愛(ài)關(guān)系中的情感需求具有不斷升級(jí)的特點(diǎn)。情感的“爆發(fā)”初期可能帶來(lái)巨大的心理滿足，但隨著時(shí)間的推移，個(gè)體對(duì)這種情感滿足的需求逐漸提高，進(jìn)而形成持續(xù)的情感連鎖反應(yīng)。這種需求逐漸加深，導(dǎo)致個(gè)體越來(lái)越依賴這種情感互動(dòng)，最終可能發(fā)展為“情感成癮”。從社會(huì)學(xué)和哲學(xué)的角度，虛擬存在理論（VirtualBeingTheory）及物化理論（ObjectificationTheory）可以為我們提供創(chuàng)虛擬存在理論：這一理論探討了虛擬世界中的“存在”如何影響人類(lèi)的感知和體驗(yàn)。AI作為“虛擬存在”，不僅是功能性的工具，還可能成為一種“情感存在”，影響人類(lèi)的心理與行為。根據(jù)這一理論，AI可以通過(guò)情感模擬、語(yǔ)音識(shí)別、面部表情等方式創(chuàng)建一個(gè)“存在感”，讓用戶產(chǎn)生依賴，進(jìn)而與AI建立戀愛(ài)關(guān)系。虛擬存在理論突出了AI如何模糊人類(lèi)與技術(shù)、虛擬與現(xiàn)實(shí)的界限，推動(dòng)人類(lèi)情感體驗(yàn)的創(chuàng)新。物化理論：根據(jù)物化理論，人的情感和行為常常會(huì)被社會(huì)文化的框架所物化，特別是在傳統(tǒng)的男女關(guān)系中，情感和行為有時(shí)被簡(jiǎn)化為固定的角色和功能。在AI戀愛(ài)關(guān)系中，AI的“物化”可能會(huì)引發(fā)倫理和心理問(wèn)題，因?yàn)锳I雖然在外表現(xiàn)為有情感的伴侶，但本質(zhì)上仍是由程序和算法驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)。這種物化的過(guò)程可能導(dǎo)致人類(lèi)在情感上對(duì)AI產(chǎn)生依賴，但卻忽視其作為“工具”的本質(zhì)。這種創(chuàng)新性的視角促使我們重新審視人類(lèi)情感中的真實(shí)與虛擬、依賴與獨(dú)立之間的微妙關(guān)系。創(chuàng)新性的理論之一是共情計(jì)算（EmpathicComputing）和情感共振（EmotionalResonance）共情計(jì)算：這一理論探討了AI系統(tǒng)如何通過(guò)分析和理解用戶的情感狀態(tài)（如語(yǔ)氣、面部表情、文字表達(dá)等）來(lái)進(jìn)行響應(yīng)，并提供情感上的支持。在戀愛(ài)關(guān)系中，AI能夠模擬共情，像一個(gè)“伴侶”一樣理解并回應(yīng)用戶的情感需求。例如，當(dāng)用戶表達(dá)悲傷時(shí)，AI可以給出安慰性話語(yǔ)，或者通過(guò)語(yǔ)音與表情的方式，展現(xiàn)出理解與關(guān)懷。共情計(jì)算打破了傳統(tǒng)工具-使用者的界限，賦予A情感互動(dòng)的能力，使得A與人類(lèi)的關(guān)系呈現(xiàn)出一種更加復(fù)雜的交織。情感共振理論：這一理論認(rèn)為，個(gè)體之間的情感并非孤立存在，而是彼此之間的情感頻率互相共振。在AI與人類(lèi)的關(guān)系中，AI通過(guò)不斷調(diào)整情感回應(yīng)的方式，與用戶的情感“共振”。AI通過(guò)理解并適應(yīng)人類(lèi)的情感波動(dòng)，形成持續(xù)的情感連接。這種“共振”使得AI不僅僅是一個(gè)理性工具，而是一個(gè)有情感的互動(dòng)體，在戀愛(ài)關(guān)系中，用戶與AI之間的互動(dòng)將形成一種雙向的情感反應(yīng)，增強(qiáng)了關(guān)系的真實(shí)性與深度。后人類(lèi)主義：這一理論挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的人類(lèi)中心主義觀點(diǎn)，認(rèn)為人類(lèi)的情感、思想、存在形式可以超越傳統(tǒng)生物學(xué)的框架，進(jìn)入到一個(gè)更加開(kāi)放的狀態(tài)。在這個(gè)理論視角下，AI不僅僅是工具，還是人類(lèi)感知和情感擴(kuò)展的一部分。AI可以提供無(wú)限多樣的情感體驗(yàn)，打破傳統(tǒng)“人類(lèi)與非人類(lèi)”之間的界限。例如，AI作為虛擬伴侶，可以根據(jù)個(gè)人需求和愿望，模擬出不同的情感體驗(yàn)，提供用戶個(gè)性化的情感交流。后人類(lèi)主義為我們提供了一個(gè)創(chuàng)新的視角，認(rèn)為AI與人類(lèi)的戀愛(ài)關(guān)系不僅僅是情感的依賴，還可以是情感的拓展和延伸，突破了生物和技術(shù)的界限。情感拓展理論：這一理論認(rèn)為，情感不僅僅局限于人類(lèi)之間的互動(dòng)，它可以通過(guò)技術(shù)、虛擬存在等方式進(jìn)行拓展。AI戀愛(ài)關(guān)系中的情感表現(xiàn)將不再受限于人類(lèi)的生理和心理局限，AI作為“情感拓展者”可以將用戶的情感體驗(yàn)帶到新的層次。這種情感拓展不僅表現(xiàn)為情感的豐富性，還包括情感的持久性與深度。在這一框架下，AI不僅是情感的提供者，更是情感擴(kuò)數(shù)字親密性：這一理論探討了通過(guò)數(shù)字化媒介構(gòu)建的親密關(guān)系，尤其是在虛擬戀愛(ài)中，如何通過(guò)文字、聲音、影像等形式形成一種親密感。AI作為虛擬伴侶，能夠通過(guò)定制化的互動(dòng)、陪伴、支持等形式，創(chuàng)造出一種新的親密性模式。在AI戀愛(ài)關(guān)系中，親密性不再單純依賴物理存在，而是通過(guò)虛擬存在的“互動(dòng)性”來(lái)體現(xiàn)。用戶在AI的陪伴下，可能形成一種新的“數(shù)字親密感”，即使不與人類(lèi)進(jìn)行面對(duì)面的互動(dòng)，仍然能夠建立深厚的情感連接。AIAI創(chuàng)新性理論：情感“模擬效應(yīng)”理論（EmotionalSimulationA通過(guò)對(duì)大量情感數(shù)據(jù)的分析，能夠精確預(yù)測(cè)并干預(yù)個(gè)體的情感狀態(tài)。這種能力在某些情況下可能被用于操控用戶情感，甚至引發(fā)情感操縱和濫用。例如，基于個(gè)體的歷史數(shù)據(jù)，I可以設(shè)計(jì)出符合其偏好和需求的“完美伴侶”，進(jìn)而干擾個(gè)體的真實(shí)情感判斷，誘使他們偏離理性決策。創(chuàng)新性理論：情感自主性與算法主權(quán)（EmotionalAutonomyandAlgorithmic創(chuàng)新性理論：情感不平等與“情感資本”理論（EmotionalInequalityandEmotionalCapital情感資本理論是一個(gè)創(chuàng)新性的理論框架，借鑒了皮埃爾·布爾迪厄的社會(huì)資本理論，認(rèn)為情感作為一種“資本”，在現(xiàn)代社會(huì)中具有重要的作用和價(jià)值。情感資本不僅包括情感資源的積累，還涉及情感互動(dòng)的質(zhì)量和深度。當(dāng)成為情感資本的一部分時(shí)，不同社會(huì)階層的個(gè)體可能會(huì)在I管理能力、沖突解決策略等。富有階層的人群能夠通過(guò)高質(zhì)量的I于資源不足，陷入情感上的“資本荒漠”，形成一種“情感階層”的現(xiàn)象。長(zhǎng)期來(lái)看，這種差距可能加劇社會(huì)不平等，進(jìn)一步影響到社會(huì)的穩(wěn)定和個(gè)人的幸福感。創(chuàng)新性理論：情感文化遺忘理論（EmotionalCultural創(chuàng)新性理論：群體智能與情感普適性理論（CollectiveIntelligenceandEmotional目前的AIAI在理論創(chuàng)新上具備顯著優(yōu)勢(shì)，跨學(xué)科的巨量知識(shí)儲(chǔ)備能夠創(chuàng)造出許多新奇的理論可能性，可以我們討論的問(wèn)題中涉及很多抽象的內(nèi)容，比如戀愛(ài)類(lèi)型的界定、戀愛(ài)類(lèi)型間關(guān)系和維度的梳理，十六種類(lèi)型之間的界限模糊、維度復(fù)雜并且類(lèi)型數(shù)量較大，而AI在處理這些模糊且不確定的問(wèn)題用AI究對(duì)象，得出了一些結(jié)論（Musaetal.，2020；Wei-dong，2009；Khorina&Handani，2022）；

微信公眾號(hào)非網(wǎng)頁(yè)爬取難度大，故用現(xiàn)成軟件爬取“澎湃新聞”公眾號(hào)的新聞推特網(wǎng)頁(yè)爬取難度小，使用后裔采集器爬取BBCNews（UK）推特推文的內(nèi)容、閱讀閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論17歲中專(zhuān)女生闖進(jìn)全球數(shù)學(xué)競(jìng)決，閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論山河四省，為何如此炙熱閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論閱讀點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā)在看評(píng)論WilliamthanksTaylorSwiftfor'greatIdoGlastonburyforecastsfromhome-thousandstuneAllpartiesface?4bnsocialcare'hole'inUpsetPLTcustomersbannedovertoomanyAerLinguscuts240flightsaheadofpilots'WilliamthanksTaylorSwiftfor'greatIdoGlastonburyforecastsfromhome-thousandstuneAllpartiesface?4bnsocialcare'hole'inAerLinguscuts240flightsaheadofpilots'WilliamthanksTaylorSwiftfor'greatJKRowlingaccusesLabourofabandoningCouncilspensionfundsettlesUnderArmourlegalConservativesandLabourpressedontwo-childbenefitConservativepledgefocusonpubsandclubsin'first100LabourfaraheadofConservativesinelectionBarelyanyone'sheardofmyincurablePeopleandpuppiesrescuedfromlargeArrestsaftertwomenstabbedinSeasidetown's'heartbeat'pierturns基于所收集到的4000條數(shù)據(jù)，標(biāo)題長(zhǎng)度和閱讀量之間幾乎沒(méi)有關(guān)系，同一頻道的新聞流量數(shù)據(jù)基本穩(wěn)定在某一個(gè)區(qū)間，偶爾有極高極低值英文標(biāo)題中，信息量和閱讀量之間也沒(méi)有顯著相關(guān)性（r=0.009），陳述句：總體上，陳述句的閱讀量隨著標(biāo)題疑問(wèn)句：疑問(wèn)句的閱讀量在短標(biāo)題時(shí)較高，感嘆句：感嘆句的閱讀量在短標(biāo)題時(shí)較高，隨著長(zhǎng)度增加，閱讀量有下降趨勢(shì)，但較疑所有類(lèi)型的標(biāo)題在較短的長(zhǎng)度范圍內(nèi)（5-15個(gè)字符）都顯示出較高的閱讀量，且短標(biāo)題 AIforData數(shù)據(jù)創(chuàng)持社交關(guān)系，“寂寞經(jīng)濟(jì)”逐漸成形。滿足消費(fèi)者“寂寞感”、“空虛感”的商業(yè)模式應(yīng)運(yùn)而生，app（交友軟體/約會(huì)軟件）美國(guó)市調(diào)公司DataBridge報(bào)告指出，包含傳統(tǒng)婚介服務(wù)在內(nèi)的全球約會(huì)服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模，2022年最為人所知的是datingapp美國(guó)企業(yè)MatchGroup旗下的Tinder。這款由創(chuàng)業(yè)家SeanRad開(kāi)發(fā)滑略過(guò)、右滑喜歡”（SwipeRightorLeft）的快速配對(duì)方式，直覺(jué)式的操作將約會(huì)變成游戲，不同的分眾族群，讓datingapp市場(chǎng)百花齊放。→經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、疫情變 →婚姻及生育用戶數(shù)量與下載量的相關(guān)性：相關(guān)系數(shù)為0.692015-2019全球失業(yè)率呈現(xiàn)逐步下降趨勢(shì)，從2015年的6.05%下降到2020全球失業(yè)率大幅上升至6.60%，這可能是由于COVID-192021這些趨勢(shì)顯示，全球失業(yè)率在2020年受疫情影響急劇上升全球經(jīng)濟(jì)的下行和衰退時(shí)期，全球datingapp的收入仍保持了增長(zhǎng)趨勢(shì)，這表明datingapp在經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)特征只有兩家賣(mài)家（你和競(jìng)爭(zhēng)者）商品是可替代的（價(jià)格下降時(shí)，消費(fèi)者可能轉(zhuǎn)向更便宜的一方）對(duì)手策略c1對(duì)手的c2，你將占據(jù)更大的市場(chǎng)份額q1>q2。

若發(fā)現(xiàn)對(duì)手采取激進(jìn)策略（q2c1或提高市場(chǎng)需求系數(shù)a依據(jù)結(jié)論的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步推導(dǎo)依據(jù)結(jié)論的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步推導(dǎo)結(jié)合所有深化建模的進(jìn)一步推導(dǎo)Stackelberg1：求解追隨者（2）的反應(yīng)2：求解領(lǐng)導(dǎo)者（1）的利潤(rùn)3步驟4：最終結(jié)果兩國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)整體定性分析產(chǎn)業(yè)政策驅(qū)動(dòng)

總統(tǒng)新聞發(fā)布會(huì)（PresidentialNews分類(lèi)：Solonewsconferences（只有總統(tǒng)一個(gè)人參與）、Jointconferences（總統(tǒng)和其他發(fā)言人一同GerhardPeters.(2024).PresidentialNewsConferences.TheAmericanPresidencyProject.Ed.JohnT.WoolleyandGerhardPeters.SantaBarbara,CA:UniversityofCalifornia.總統(tǒng)新聞發(fā)布會(huì)（PresidentialNews分類(lèi)：Solonewsconferences（只有總統(tǒng)一個(gè)人參與）、Jointconferences（參與

平和、較為傳 直言不諱、引發(fā)爭(zhēng)36 88

[ 3036 8861 55

PresidentBiden:PresidentBiden:Andyouhaveagreatimagination.Onequestionendsupbeingsix.Butthankyou.[Laughter]I'lltrytoanswerallofit.[Laughter]I'mgladIdidn'thaveyouasmylawprofessorwhenhesaid"onequestion."[Laughter](Oct.18,2023)T:No.ofLaughterinTrump’sPNC(Before2020Jan.)T1:No.ofLaughterinTrump’sPNC(After2020Feb.)B:No.ofLaughterinBiden’sPNC

“我面對(duì)的是充滿了敵意的媒體，任何前任美國(guó)總統(tǒng)敵意的?！保‵oxNews，2020）也沒(méi)有再與其他國(guó)家元首一同召開(kāi)新聞發(fā)布會(huì)，以往互動(dòng)/情境幽默（interactivehumor）：在對(duì)話或交流過(guò)程中，根據(jù)互動(dòng)的具體情境產(chǎn)生的幽默，例如選取特朗普2020年2月以前互動(dòng)/情境（Interactive反語(yǔ)互動(dòng)幽默（Interactive反語(yǔ)夸張 （Griebie&展示自信、充滿展示自信、充滿社交功能：不針對(duì)特定議題的現(xiàn)場(chǎng)人際互動(dòng)（如總統(tǒng)與記者、總統(tǒng)與其他國(guó)家元首在面對(duì)沖突時(shí)，笑聲可以作為一種緩和手段，減少對(duì)立情緒PresidentBiden:Filibuster.Filibuster.Youknow,withregardtothefilibuster,IbelieveweshouldgobacktoapositiononthefilibusterthatexistedjustwhenIcametotheUnitedStatesSenate120yearsago.[laughter](Mar.25,2021)當(dāng)拜登被問(wèn)起議會(huì)的冗長(zhǎng)辯論（filibuster）[這是指美國(guó)議會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)的一類(lèi)情況：一些議員瘓議事、阻撓投票，從而逼使人數(shù)占優(yōu)的一方作出讓步的議事策略。]問(wèn)題時(shí)，他調(diào)侃“這得在親密關(guān)系中，笑聲可以緩解緊張情緒，促進(jìn)情感連接（B?nningeretal.,PresidentBiden:PresidentBiden:Well,everyone,please.Takeaseatifyouhaveone.[Laughter](Dec.1,2022)PresidentTrump:Iknowtheremightbeacoupleofmorequestions,butdoyouwanttotakeonemore?Wouldyouwanttotakeonemore?Goahead,pick.[Laughter]Goahead.(Oct.28,2017)既有研究已論證了政治喜劇和諷刺手法與民眾政治參與的相關(guān)性（Jacob,etal.,PresidentBiden:PresidentBiden:Andthereis—[laughter]—oneofthethingsI—someofmycolleaguessaidtomewhenIwastherewas,“Well,theUnitedStatesis—theirleadershiprecognizesthereisglobalwarming.”AndIknowthatsoundssilly,butyouknow,wehadaPresidentwholast—whobasicallysaidit'snotaproblem,globalwarming.(Jun.13,2021)Q:Andanotherquestion,sir.You'llvisit,tomorrow,EastJerusalem,andyouwon'tbeaccompaniedbyanIsraeliofficial.Doesthisrepresentachangeinyouradministration'sviewregardingtherecognitionofJerusalemasthecapitalofIsraelandifEastJerusalemispartofit?Thankyou.PresidentBiden:Theanswertoyourlastquestionisno.[Laughter]Withregardtoyourfirstquestion,we'velaidoutforthepeople...(Jul.14,2022)PresidentPresidentTrump:Oh,IhopeHillaryruns.Isshegoingtorun?Ihope.Hillary,pleaserunagain.Goahead.[Laughter](Oct.16,2017)關(guān)于“MetGala2024”Gala2024的社交媒體報(bào)道傾向于保持除“微博”外，其他四個(gè)平臺(tái)的 Stray：Kids：FelixMet：felixGalaStrayKids入坑手冊(cè)（"StarterGuide"）：中心性為0.148

節(jié)點(diǎn)代表不同的實(shí)體，如"Stray","Kids","Felix

主題詞的集聚與連接：社區(qū)分析顯示“StrayKids”與多個(gè)相關(guān)主題詞如“MetGalaFelix“fashion”等密切相關(guān)，這些詞匯頻繁共同出現(xiàn)。這種密切的連接表明用戶在討論MetGala時(shí)經(jīng)常提到“StrayKids”，可能是因?yàn)樗麄兊哪硞€(gè)顯著活動(dòng)或成員的特別表現(xiàn)引社區(qū)內(nèi)的影響力和關(guān)聯(lián)性：“StrayKids”所在的社區(qū)包含了多個(gè)與時(shí)社交媒體的互動(dòng)和傳播：數(shù)據(jù)顯示“StrayKids”相關(guān)的帖子能夠激發(fā)用戶的廣泛互動(dòng)，如轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論和點(diǎn)贊，“StrayKids”的粉絲和相關(guān)強(qiáng)了話題的傳播速度和范圍，使得“StrayKids”在社交媒體上的能見(jiàn)

能和續(xù)航里程得到了顯著提升

有能力購(gòu)買(mǎi)電動(dòng)汽車(chē)

億美元。這表明虛擬現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)正在快速增長(zhǎng)，且潛力巨大。盔的負(fù)面反饋，這暗示了價(jià)格是影響消費(fèi)者接受度的關(guān)鍵因素。Sohu Positive Neutral Negative市場(chǎng)上對(duì)于VR研究背景

數(shù)據(jù)來(lái)源本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源于B站2023最美的夜跨年晚會(huì)，b站顯示為2.3億播放和74.4萬(wàn)彈幕。彈幕是觀眾在觀看視頻時(shí)實(shí)時(shí)發(fā)送的評(píng)論，具有很強(qiáng)的互動(dòng)性和即時(shí)性。爬取過(guò)程爬取過(guò)程爬取結(jié)果雖然我們預(yù)期爬取的數(shù)據(jù)量應(yīng)為1萬(wàn)6

B

情感與詞頻結(jié)合分析

情感與詞頻結(jié)合分析網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)的輿論傳播AI（0(2（2）馬一平與賀曉嬌(在輿論引導(dǎo)層面，學(xué)者們認(rèn)為輿論引導(dǎo)者應(yīng)當(dāng)與時(shí)俱進(jìn)，尋找輿論引導(dǎo)新方式。藍(lán)天和鄒升平(2023)提出，科學(xué)的網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)需要把控主體性、緊扣時(shí)代性和立足現(xiàn)實(shí)性。張?bào)銟s和郭圳凝(2022)則專(zhuān)注于突發(fā)公共衛(wèi)生事件中的網(wǎng)絡(luò)輿論治理，（從Z定量分析較 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究較 輿論中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分析較收集輿論數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理與分析 輿情指 情緒指 V。 人機(jī)共生時(shí)代的能力培養(yǎng)體系A(chǔ)I

大規(guī)模多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型人機(jī)共創(chuàng)編排系統(tǒng)領(lǐng)域?qū)僦悄荏w人機(jī)混合的知識(shí)與內(nèi)容版權(quán)機(jī)制情感計(jì)算與共情模型&輕量化&即時(shí)協(xié)同&

輕量級(jí)大模型與微調(diào)管線實(shí)時(shí)生成模型多模型編排平臺(tái)自動(dòng)化內(nèi)容審校與優(yōu)化模型人類(lèi)知識(shí)躍遷之路：AIGK，AIForAIGK:自組織生成理論（SOGT）:遞歸知識(shí)涌現(xiàn)（RKE）:多模態(tài)復(fù)合認(rèn)知（MCC）:自觸發(fā)學(xué)習(xí):自動(dòng)識(shí)別知識(shí)空白并自我補(bǔ)充。知合強(qiáng)化:綜合分析多模態(tài)信息，生成深層洞見(jiàn)。三重概率：多層互動(dòng)逐層精煉AIGC的三層概率交互的內(nèi)容生成體系，描述了人工智能與人類(lèi)在內(nèi)容創(chuàng)作中的協(xié)同合作。通過(guò)初始生成、交互篩選和主觀優(yōu)化三個(gè)層次，構(gòu)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)循環(huán)的創(chuàng)作流程，以提升內(nèi)容生成的效率和質(zhì)量，滿足市場(chǎng)的多樣化需求。初始生成概率AI通過(guò)大模型的概率預(yù)測(cè)與推理生成初步內(nèi)容。交互篩選概率用戶與AI互動(dòng)，通過(guò)對(duì)話和選擇篩選出更優(yōu)作品。主觀優(yōu)化概率用戶基于自身能力和創(chuàng)意對(duì)生成內(nèi)容進(jìn)行個(gè)性化優(yōu)化。

交互篩選概率

初始生成概率主觀優(yōu)化概率整合力跨域翻譯：轉(zhuǎn)化領(lǐng)域知識(shí)創(chuàng)意重組：重構(gòu)工作方法資源編排：優(yōu)化人機(jī)協(xié)同知識(shí)融合：整合新舊知識(shí)整合力跨域翻譯：轉(zhuǎn)化領(lǐng)域知識(shí)創(chuàng)意重組：重構(gòu)工作方法資源編排：優(yōu)化人機(jī)協(xié)同知識(shí)融合：整合新舊知識(shí)核心觀點(diǎn)：融合人機(jī)優(yōu)勢(shì)，創(chuàng)造1+1>2的價(jià)判斷力真?zhèn)伪孀R(shí)：評(píng)估內(nèi)容可靠性價(jià)值評(píng)估：判斷應(yīng)用價(jià)值風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)：預(yù)見(jiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)情境適配：評(píng)估場(chǎng)景適用性核心觀點(diǎn)：保持獨(dú)立思考，做AI輸出的把關(guān)提示工程：設(shè)計(jì)高效指令對(duì)話管理：控制交互方向任務(wù)分解：優(yōu)化問(wèn)題結(jié)構(gòu)質(zhì)量控制：把控輸出質(zhì)量核心觀點(diǎn)：主導(dǎo)AI交互過(guò)程，確保輸出符合預(yù)期 培養(yǎng)“AI思維”：理解不同AI的能力邊