从贝叶斯到大语言模型:一文详解「时序点过程」近年进展
从贝叶斯到大语言模型:一文详解「时序点过程」近年进展机器学习已经习惯了处理序列:一句话中的词、视频中的帧、推荐系统中的点击、金融市场中的订单。但在很多真实场景里,数据并不是按固定步长排好队出现的。
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机器学习已经习惯了处理序列:一句话中的词、视频中的帧、推荐系统中的点击、金融市场中的订单。但在很多真实场景里,数据并不是按固定步长排好队出现的。
2026 年,会不会用 AI 不再看 Prompt(提示词)能力了,而是要看会不会设计循环。
当大模型开始控制机械臂、家用机器人时,“安全”这件事也变得不一样了。
AI 正在学着操作电脑。由清华大学计算机系博士团队创立的非十科技,最近发布了一款桌面 Agent 产品 ———Agivar。与多数产品试图优化 Prompt 不同,它选择从另一个方向切入:让 AI 主动学习用户的工作流程。
最近的 Anthropic 真是风波不断。
AlphaGo是最早的AI agent例子之一。我们需要把这种AlphaGo技术更广泛地用于行政工作、头脑风暴和日常事务,帮助人们处理那些不想花时间完成的任务,从而释放出更多时间,投入更具创造性的工作。
你有没有想过,销售这件事可能会被彻底重新定义?不是那种换个 CRM 系统或者学几个销售话术的小改进,而是从根本上改变销售人员的日常工作方式。
在一个什么都能吵翻天的国家,71%的美国人难得达成共识:AI必须有人管——但管它的,绝不能是造它的人。
导读:视觉 latent reasoning 希望让多模态模型在内部生成连续 latent token,用这些中间表示补充多模态理解和推理任务中缺失的视觉证据。但问题在于,模型生成出来的 latent token 可能并不落在它原本熟悉的视觉输入空间里;如果模型无法稳定读取这些 token,它们就很难成为有效的中间视觉证据。
在印度,消费者每天会接到大量电话,从骚扰电话、诈骗电话,到送货员和金融服务公司的联系,种类繁多。虽然有 Truecaller 等应用以及政府的来电姓名显示(CNAP)系统可以识别来电者身份,但仅知道对方姓名往往不够。因此,Equal AI 正在开发一款助手,能够代你接听电话、收集信息,并告知你对方来电的原因。