「决策预测」共找到 736 篇相关文章
Ilya最新证词：谋划一年、52页黑材料、阅后即焚邮件，以及与宿敌Anthropic的合并
Ilya在马斯克起诉Sam Altman案中的62页证词曝光，围绕罢免Altman事件展开。涉及Ilya写的52页秘密备忘录、对Altman的指控、董事会决策情况，还有与Anthropic的合并谈判及Ilya财务利益审查。
黄仁勋曝英伟达养了61个CEO、从不炒犯错员工：CEO是最脆弱群体
黄仁勋在访谈表示英伟达有61个“CEO”，犯错不炒人，称CEO是公司最脆弱群体。他还谈及英伟达发展、用人哲学，预测五年后AI将改变计算机模式，增加工作机会，他本人不喜演讲但为公司尽力。
中山大学HCP Lab联合拓元智慧提出高效世界模型DDP-WM，机器人规划效率提升9倍
中山大学人机物智能融合实验室联合拓元智慧提出新型高效世界模型框架DDP - WM。它解耦动态预测，在提升推理速度同时，提高规划成功率，如Push - T任务规划速度提9倍、成功率从90%升至98%。
架构师困境：选择已被验证的道路，还是自行开辟一条新路？
开发软件时，团队要做产品功能和架构决策，面临选已验证路径还是自辟新路的困境。使用平台和框架虽能加快开发，但有副作用。团队需通过实验判断何时扩展或替换平台。
LLM记忆管理终于不用“手把手教”了，新框架让智能体自主管理记忆系统
加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学研究人员提出强化学习框架Mem-α，用于训练LLM智能体自主管理记忆系统。它将记忆构建转为序列决策问题，采用多维度奖励函数，实验显示其全面超越现有方法。
为什么大模型会产生幻觉？OpenAI最新研究终于搞清楚了
OpenAI发布研究论文剖析LLM幻觉根源，指出当前主流训练与评估体系是核心驱动因素之一。现行评估奖励猜测行为，幻觉起源于预训练的‘下一词预测’，论文还澄清五大误区，建议改革评估体系。
挑战ReAct！MetaGPT团队提出ReCode智能体新范式
DeepWisdom研究员指出当前主流智能体框架受固定决策粒度束缚，提出ReCode新范式。它统一规划与执行，能在不同粒度间自由切换，实验显示其性能、成本和训练效率均有提升，引发广泛关注。
谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估，得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异，还指出工具使用瓶颈等问题，且开发预测模型辅助架构选择。
2026年OpenAI最看好的3个方向
OpenAI首席财务官与投资人聊2026年AI趋势，涉及多智能体登场、算力换收入、大模型能力突破等。还谈到对医疗、具身智能行业变革影响，破除AI泡沫说法，预测机器人行业前景等。
Anthropic 哲学家首次 AMA：关于 AI 哲学与伦理边界
Anthropic的哲学家Amanda Askell在首次AMA中，就AI哲学与伦理边界等诸多问题作答，涉及AI道德决策、模型特点、理论与实践、模型福祉等内容，还谈及对各类问题的看法及解决思路。