至顶网软件频道消息: 2018年3月6日,北京——中华人民共和国教育部教育管理信息中心与微软中国在微软Center One 创新演示中心,共同宣布将在全国范围内针对高校及中高职院校启动虚拟现实技术(VR)教学应用培训及实验室建设项目。该项目主要围绕新技术技能人才培养,教育教学实验室建设,围绕虚拟现实技术、“互联网+”、《中国制造2025》等国家战略的实施,以及虚拟现实技术等新技术、新模式在教育行业的应用。
教育部教育管理信息中心携手微软共建虚拟现实实验室启动仪式
教育部田学军副部长在2017年会见微软高层领导时曾表示:“人才培养是教育事业的第一要义。在虚拟现实等新技术蓬勃发展的浪潮中,想要抓住其带来的机遇,新技术人才的培养更显重要。这次与微软中国的合作,我们双方将本着诚信务实、创新发展、共赢未来的合作原则,按照政府引导、企业支持、校企双向选择的合作思路,为新技术人才培养添砖加瓦。”
参与此次活动的教育部信息中心服务部马亮处长表示:“我们一直致力于推动信息技术和教育实践的深度融合,在教育部实施教育信息化2.0的大背景下,未来我们也将在创新发展方面,推动提升教师及学生的信息技术应用能力,结合企业的领先技术,在虚拟现实、人工智能、大数据及物联网等领域,推动培养‘互联网+ ’的新型人才。”
该部门信息技术培训负责人王正言表示:“ 在针对全国高校及中高职院校的教师及学生的培训中,信息化领域的需求也逐渐从基础架构领域转向由信息化新技术推动教育教学的发展,满足新型创新人才培养的需求,我们也一直与像微软这样领先的IT公司保持合作,引进前沿技术,推动创新。”
参加此次活动的中国高等教育协会事业发展部主任吴英策表示:“中国高等教育学会日前成立了教育创新校企合作研究分会,致力于搭建一个汇聚高校(包括清华大学、北京大学等)和企业(包括微软、腾讯等)的跨界合作平台,共同探索高等教育人才培养的创新变革之路,为高校和企业构建一个开放、长效的交流、研讨、实践和合作机制。”
微软公司副总裁、中国区首席运营官邹作基表示:“作为一家平台与生产力公司,微软一直不遗余力地将先进的技术带到中国,为中国各行业的发展服务。自进入中国20多年来,微软始终高度重视在教育领域的投入与合作,与教育部、各大院校及众多教育教学机构都保持着亲密的合作关系。随着“互联网+”、《中国制造2025》等国家战略的实施,微软认为掌握新技术的人才,将是决胜未来的关键。通过此次与教育部的合作,以微软技术平台,特别是HoloLens技术平台开发应用为基础,微软将为教育教学开创更为广阔的创新空间。”
双方将在教育行业共同推进的虚拟现实技术教学应用培训项目主要包括构建满足实验室建设需求的软硬件环境,针对受众群体的课程课件,以及现场的培训内容。
虚拟现实技术教学应用培训项目将结合当前虚拟现实、增强现实技术的推出和广泛的市场应用前景,通过在全国范围内选择适合学校建设多个虚拟现实技术实验室和组织虚拟现实技术相关培训,帮助学校教师了解虚拟现实技术最新进展,快速掌握虚拟现实基本技术理论,实践微软HoloLens应用场景,帮助老师结合日常教学活动,将教学从二维枯燥的文字描述、平面的黑板幻灯片讲解模式转变成丰富的三维可视化教学新模式,让学习变得更加直观、生动、有趣和有效率。
根据规划,教育部教育管理信息中心将做好在全国范围内选择适合学校建设多个虚拟现实技术实验室的组织协调、宣传和引导工作;微软中国将基于教育合作伙伴与相关合作协议,在虚拟现实技术实验室软硬件建设、培训课程课件制作、培训师资、微软相关认证等方面提供必要的资源,为项目实施提供保障。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。