科研数据集一年暴增 3.9 倍：当知识生产的基础设施开始“为 Agent 而不是为论文排版”
从 Hugging Face 的 Project ProtoStar、MIT 的物理世界模型到麦格劳希尔接入 MCP，知识生产机构正在把核心交付物从“给人读的论文与电子书”，重构成“给模型和 Agent 调用的数据基础设施”。
技术与社会 · 人与 AI ARTICLES
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这里收录我关于 AI、学习与技术的观察，也记录这些变化带来的问题。
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从 CMU 数据库课程看 AI 时代的课程评价：理解、判断与迁移
从 CMU 数据库课程出发，讨论怎样围绕学生提交的成果评价理解、判断与迁移能力：既判断学生是否学会，也指引学生以 AI 参与形成的成果为起点，持续运用知识、推进工作。
教与学 · 技术与社会麦格劳希尔宣布将通过 MCP 向微软 Copilot 开放授权教材内容
教材内容、课程工具与用户入口，开始通过 Agent 重新组合。麦格劳希尔与 Intellum 的两则公告，让教育 AI 的产业分工有了更具体的样子。
教与学 · 技术与社会从 Prompt 到 Skill，再到 App：老师正在成为 AI 时代的教育软件开发者
老师开始把教学经验变成可以反复使用的工具。从一份教师 AI 培训报告出发，看具体课堂需求如何得到实现，以及教师与教育软件的关系会怎样变化。
教与学 · 技术与社会ChatGPT：从 AI Tutor 到 Student OS
从解答一道题，到推进持续的升学申请过程。College Planner 让人开始思考，教育服务如何围绕学生的目标、记录和任务组织起来。
教与学 · 技术与社会美国高校的数字课堂，由哪些工具构成？
用六张图读 Instructure 高等教育版 EdTech Top 40：美国高校 Canvas 外接工具的构成、代表产品与 AI 接入情况。
教与学 · 技术与社会爆火的 Jev，我们拿 1711 道高考题测试了它
一个不生成文本、只负责判断的模型，在 1,711 道高考客观题上答对了 90.8%；读完 17 篇作文后，它又显示出成为第二判断来源的可能。
教与学 · 人与 AIPPT Master 从 1.0.0 到 5.0.0：怎么设计 Agent 协助下的内容生成方式
PPT Master 提供了一个真实样本：Agentic 内容生产如何继承经验、选择能力、保存决定，并在人、Agent 与工具之间分配决定权。
技术与社会 · 人与 AI当我用这样的 Skill，重新打开英语
我曾以为自己认识 check、charge 和 over，直到老师让我越过中文释义，看见词义背后的核心意象。我把这种理解单词的方法萃取成了一个 Skill，也由此重新理解了怎样和 AI 学习。
教与学 · 人与 AI做一个思想实验：当 AI 不再有做不到的事，我们还该学什么？
如果 AI 能完成所有认知任务，人为什么还要学习？从教育的社会选择出发，再回到当下：当作业不再足以证明能力，学校如何通过答辩式证明和长期评价为学生背书。
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