蔡若蓮杭州出席世界數字教育大會 介紹本港藉五環節推進相關發展

教育局局長蔡若蓮12日在浙江杭州出席2026世界數字教育大會，發表專題演講，介紹香港推進數字教育的策略以及實踐情況。

教育局局長蔡若蓮5月12日在杭州與出席2026世界數字教育大會的香港代表合照。政府新聞處圖片

蔡若蓮表示，配合國家的科教興國戰略，以及建設香港成為國際創新科技中心的目標，教育局成立了數字教育策略發展督導委員會，並支持課程發展議會編訂《中小學數字教育藍圖》，制訂數字教育的方向和策略。教育局又訂立《人工智能素養學習架構》，全方位提升學生的人工智能（AI）素養。

蔡若蓮在平行會議發表題為「香港中小學數字教育轉型的實踐」專題演講。 政府新聞處圖片

她指出，教育局持續提供分層式、多元化的數字教育專業發展活動和校本支援服務，以增強學校帶領變革與教學創新的專業能力。教育局也通過優質教育基金預留20億元支援中小學數字教育，其中5億元用於「『智』啟學教」撥款計劃，為每所公帑資助學校提供50萬元撥款，讓學校採購AI工具及舉辦培養學生AI素養活動。

教育局局長蔡若蓮5月11日在杭州到訪人工智能教育應用試點學校杭州市春暉小學，聽取學校代表介紹人工智能賦能教學，以及數據如何驅動教學與學校管理改進。政府新聞處圖片

教育局局長蔡若蓮5月11日在杭州到訪人工智能教育應用試點學校杭州市春暉小學，聽取學校代表介紹人工智能賦能教學，以及數據如何驅動教學與學校管理改進。政府新聞處圖片

教育局局長蔡若蓮5月11日在杭州到訪人工智能教育應用試點學校杭州市春暉小學，了解學生接受人工智能教育的情況。政府新聞處圖片

蔡若蓮強調：「數字時代的教育重構是一場系統性變革，我們將繼續通過學、教、評、管、研各環節的協同推進，促進數字教育高質量發展。」

教育局局長蔡若蓮在杭州與浙江省教育廳廳長陳春雷（左五）簽署數字教育合作備忘錄。政府新聞處圖片

隨後，蔡若蓮出席世界數字教育大會閉幕式，並代表教育局與浙江省教育廳簽署數字教育合作備忘錄。備忘錄旨在充分發揮浙港雙方在數字教育資源、技術及人才等方面的優勢，共同構建數字教育協同創新共同體，為世界數字教育發展作出貢獻。

教育局局長蔡若蓮5月11日參觀杭州市具身智能展示中心，親身體驗智能機械人在不同場景的應用。政府新聞處圖片

教育局局長蔡若蓮5月11日參觀杭州市具身智能展示中心，親身體驗智能機械人在不同場景的應用。政府新聞處圖片

另外，她周一(11日)出席了世界數字教育大會全體會議，又到訪杭州的學校和創新科技應用推廣基地，了解AI賦能教學和數據如何驅動教學與學校管理改進，以及親身體驗智能機械人在不同場景的應用。

教育局局長蔡若蓮5月11日參觀杭州市具身智能展示中心，與杭州市教育局副局長蔣峰（右）合照。政府新聞處圖片

教育局局長蔡若蓮5月11日在杭州與烏茲別克學前和中小學教育部部長Ezozkhon Karimova會面。政府新聞處圖片

教育局局長蔡若蓮在杭州出席2026世界數字教育大會，並與教育部港澳台辦公室主任、國際合作與交流司司長楊丹會面。政府新聞處圖片

教育局局長蔡若蓮在杭州出席2026世界數字教育大會，並與經濟合作及發展組織教育與技能總監Andreas Schleicher會面。政府新聞處圖片

蔡若蓮這兩日亦與出席會議的教育官員及組織代表會面，商討加強教育合作交流，並預計將於明日（13日）返港。

教育局局長蔡若蓮5月12日在杭州與出席2026世界數字教育大會，發表專題演講。政府新聞處圖片

AI專用雲端服務供應商CoreWeave公司 (Nasdaq: CRWV) 今日宣布推出CoreWeave Sandboxes，這是一個執行層，為AI研究人員及平台團隊提供安全、獨立的環境，以運行強化學習 (RL)、代理工具應用及模型評估。這項新服務可於客戶自身的CoreWeave基礎設施上使用，或透過Weights & Biases (W&B) 作為無伺服器運行時提供。

隨著人工智能系統由生成輸出發展至採取行動，訓練它們所需的不僅是運算能力。進階AI工作流程，例如強化學習及評估，需要獨立的執行環境，以安全地運行代碼、在不同步驟中保持資訊，並擴展至並行工作負載。

CoreWeave Sandboxes推出，旨在加速強化學習、代理工具應用及模型評估。 AP圖片

此外，大多數機構缺乏統一的執行層來處理強化學習、代理工具應用及模型評估。相反，它們依賴自訂系統、鬆散整合的工具，或位於其核心基礎設施之外的第三方沙盒產品。隨著規模、並行性及工作流程複雜性增加，這些脫節的方法變得更難管理、可靠性降低，且更難以治理。

CoreWeave Sandboxes透過兩種存取模式提供統一的執行層：針對在CoreWeave Kubernetes服務 (CKS) 上運行訓練的平台團隊，提供叢集內模式；針對希望獲得企業級隔離而無需基礎設施開銷的研究人員及應用AI團隊，則透過W&B提供無伺服器模式。

CoreWeave Sandboxes專為規模、簡潔及控制而設計，現已透過雲端控制台及Python SDK提供，直接在客戶的CKS叢集內運行，讓團隊能夠在不增加獨立執行堆棧的情況下，將強化學習、代理工具應用及模型評估工作負載與其AI任務一同運行。推出時，它包含一個Python SDK，用於創建及管理獨立、安全的環境，可處理複雜的來回任務並同時運行多個作業。內置會話管理、儲存整合及監控工具協助團隊以更少的操作開銷運行這些工作流程。

對於沒有現有CoreWeave叢集的團隊，或希望擴展其現有運算能力的團隊，CoreWeave Sandboxes亦可透過Weights & Biases作為無伺服器運行時提供。研究人員可使用現有的W&B API金鑰進行身份驗證，安裝Python客戶端，並在數分鐘內開始運行沙盒，無需叢集配置或基礎設施決策。每個沙盒預設在其完全獨立的虛擬環境中運行——這意味著一個沙盒中的故障、記憶體峰值或失控進程不會影響其他沙盒。當出現問題時，團隊無需在不同系統中尋找原因：沙盒活動直接在與訓練指標相同的W&B運行視圖中捕獲，因此調試可在上下文中進行，而非跨工具進行。

IBM研究部AI/ML系統高級技術人員Brian Belgodere指出：「CoreWeave Sandboxes解決了我們AI研究堆棧中的一個真正空白：在我們現有運算中實現大規模安全、獨立的代碼執行。我們的強化學習工作流程在每個訓練步驟中並行啟動數千個沙盒，每個沙盒都有自己的容器映像和資源邊界。研究人員只需幾分鐘即可透過pip install cwsandbox運行沙盒，無需任何基礎設施知識。」

CoreWeave產品及工程執行副總裁Chen Goldberg表示：「隨著代理工具應用及評估邁向生產規模，團隊需要一個執行層，其行為方式與其餘基礎設施一致——受治理、可觀察，並貼近已在CoreWeave上運行的工作流程。CoreWeave Sandboxes彌補了強化學習及代理工作流程中的執行空白，無需團隊圍繞它們構建自訂執行系統。對於希望獲得這些功能而無需管理自身叢集的團隊，透過Weights & Biases的無伺服器路徑可在數分鐘內提供相同的執行層。」

Mistral人工智能科學家Roman Soletskyi形容：「管理獨立叢集並在不同節點類型上調度沙盒缺乏統一解決方案，耗費我們時間及資源。CoreWeave Sandboxes消除了這個問題。我們現在透過單一設置，在CPU節點上運行數百個並行沙盒，並與GPU節點上的Slurm訓練作業一同運行。Python SDK讓我們的研究人員能夠立即開始使用，而CoreWeave團隊亦與我們緊密合作，調整開源SDK以無縫融入我們的代碼庫。」

Constellation Research副總裁兼首席分析師Holger Mueller指出：「企業面臨盡快構建代理式AI自動化的壓力，因此他們正在尋求任何幫助，以加速從構思到實時代理的過程。隨著他們進入代理式AI自動化的下一階段，他們需要支援獎勵驗證及評估，而無需在其已運行的環境中添加自訂基礎設施。專用執行層保留在現有訓練基礎設施內，可減少操作擴展，並消除自建沙盒系統的脆弱性，這是通用及僅限CPU的沙盒供應商無法解決的空白。」

建基於經驗證的AI基礎設施，CoreWeave持續提供業界領先的基礎設施性能，透過破紀錄的MLPerf基準測試結果證明，其作為唯一在SemiAnalysis ClusterMAX™ 1.0及2.0中均獲得最高白金評級的AI雲端服務供應商，以及在Artificial Analysis進行的獨立推理基準測試中，其在Moonshot AI的Kimi K2.6推理速度及性價比方面排名第一。

關於CoreWeave：CoreWeave是AI專用雲端服務供應商。由先驅為先驅而建，CoreWeave提供一個技術、工具及團隊平台，使創新者能夠以創新速度前進，自信地構建及擴展AI。CoreWeave受到領先AI實驗室、初創企業及全球企業的信賴，透過結合卓越的基礎設施性能與深厚的技術專業知識，加速突破，發揮倍增效應。CoreWeave於2017年成立，並於2025年3月在納斯達克 (CRWV) 完成公開上市。

（美聯社）