江苏满星评测信息技术有限公司——AIGC提示工程师培训

AIGC 提示工程师项目介绍

工业和信息化部教育与考试中心

AIGC提示工程师认证介绍

认证介绍

中心简介工业和信息化部教育与考试中心，始建于1993年，是工业和信息化部直属事业单位。中心聚焦主责主业，锚定“两个强国” 建设重点领域，以“人才链”赋能“产业链” ，建立建强人才培养体系。 ▪开展人才需求预测和人才评价标准研究 ▪承担国家职业资格（专业技术资格）考试 ▪开展工业和信息化人才培养与评价。经过30余年发展积累，中心已发展成为工信领域人才培养的主力军、国家队，在人才标准制定、考试组织实施、培训资源建设、证书质量管理等方面具有明显的竞争优势和领先地位。 https://www.miiteec.org.cn/

行业资讯

国家发展改革委：人工智能、数字消费与三大科创中心将加速发展

日期：2026-01-22 11:08:41

1月20日，国家发改委国民经济综合司司长周陈在国新办新闻发布会上表示，从2025年经济社会发展统计数据看，我国经济呈现出基础稳、优势多、韧性强、潜能大的特点。展望2026年，经济结构将持续优化，发展动能不断更新，新质生产力稳步发展，消费与投资、科技与产业、城乡与区域将释放巨大潜能。周陈从点、线、面三个角度进行了分析。点：新技术新产品新场景蔚然成势。新能源、新材料、航空航天、量子科技、生物制造、具身智能等新经济增长点正蓄势待发。截至去年，我国新型储能装机规模已突破1亿千瓦，占全球比重超40%。人工智能与实体经济深度融合，正推动高端制造、新兴消费和新业态爆发式增长。2025年高技术制造业增加值占规模以上工业比重已超17%，目前正谋划推进“十五五”期间一批标志性引领性高技术产业重大工程。线：创新链产业链人才链加速融合。我国拥有完整的产业体系、超大规模市场以及规模宏大的人才资源，每年科学、技术、工程和数学专业毕业生超过500万人，具备推动创新成果从实验室走向市场的全链条优势。数字经济表现尤为突出，数字消费、数字贸易、微短剧等融合创新快速发展。2025年数字经济增加值有望达49万亿元，占GDP比重约35%，未来市场空间广阔。面：三大科技创新中心引领全球。当前，我国共有24个全球百强创新集群，数量连续三年居世界第一，其中“深圳—香港—广州”集群跃居全球首位。在全球排名前15位的百强创新集群中，我国占据5席。近期设立的三个区域创业投资引导基金将进一步放大科创资源，加速打造全球科技创新高地和新兴产业策源地。国际科技创新中心建设正迈入深化阶段。

工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》

日期：2026-01-16 09:51:03

近日，工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委、教育部、商务部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（以下简称《意见》）。《意见》提出，到2027年，我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列。推动3—5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。培育2—3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商，选树1000家标杆企业。建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升，为人工智能发展贡献中国方案。《意见》围绕创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作等7大重点任务，细化21项具体措施，促进人工智能技术与制造业应用“双向赋能”，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展，有力支撑制造强国、网络强国和数字中国建设。

到2027年我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给

日期：2026-01-08 16:37:00

据工信部网站消息，工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委、教育部、商务部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》。到2027年，我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列。推动3－5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。培育2－3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商，选树1000家标杆企业。建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升，为人工智能发展贡献中国方案。

人工智能与认知科学交叉领域取得进展

日期：2025-12-31 17:13:20

人民网北京12月31日电（记者赵竹青）据国家自然科学基金委员会网站消息，复旦大学智能复杂体系基础理论与关键技术实验室、现代语言学研究院张梦翰团队与计算与智能创新学院邱锡鹏、黄萱菁团队合作，揭示了仅通过预测训练大语言模型能够自发涌现出类人的概念表征及其组织结构。研究成果以“语言预测揭示涌现的类人概念表征”为题，于2025年10月31日发表于《美国科学院院刊》。仅依赖下一个token预测训练的大语言模型（LLMs）是否形成了类似于人类的概念是人工智能与认知科学共同关注的科学问题。研究团队将“反向词典”任务重构为概念探针，结合表征相似性分析（RSA）等计算方法，系统探究了LLMs在不同语境下构建概念表征的能力。研究团队提出的模型能够根据语言描述灵活推导概念，且其表征逐渐收敛于一种共享的、独立于具体语境的关系结构。这些关系结构不仅能可靠预测模型在各项理解与推理任务中的表现，还与SimLex-999、THINGS等人类心理行为数据高度一致。研究发现该表征与人脑视觉皮层等区域的神经活动模式呈现显著的对齐关系，这一发现验证了表征模型与组织结构的生物学合理性。研究表明，结构化的类人概念表征可以单纯通过语言预测机制涌现。该研究不仅为利用大语言模型探索人类概念本质提供了新窗口，也为推进人工智能与人类智能的深度对齐奠定了基础