「决策预测」共找到 736 篇相关文章
基于 Gemini 模型做 SEO Agent 简单实战
作者参加 Google I/O 大会后，受 James 用 AI 做 SEO 启发，尝试基于 Google 的 Gemini 2.5 Pro 模型制作 SEO 智能体。介绍数据获取方法，构建 3 个 Agent 进行分析、提建议和输出报告，Gemini 负责理解决策，适合出海企业。
一图看透全球大模型！新智元十周年钜献，2025 ASI前沿趋势报告37页首发
新智元十周年峰会发布《2025新智元ASI前沿趋势报告》与《2025新智元ASI产业图谱》，预测2027达ASI临界，智能体全面爆发。报告展示全球大模型格局，中国开源模型表现亮眼，还揭晓了创新大奖。
年营收5.5亿美元、美国Top 3的约会应用创始人：AI虚拟陪伴是「垃圾应用」
Hinge CEO Justin McLeod在访谈中分享经验。他认为AI虚拟伴侣是「垃圾应用」，Hinge以促成真实约会为核心指标，用AI实现个性化匹配和有效指导，还介绍组织架构、决策原则等内容。
实测GPT-5：写作坠入谷底，编程一骑绝尘。
GPT-5发布，它是统一系统，含多种模型。性能上减少事实幻觉、应对谄媚有进展，跑分强且节能，但无新功能特性。写作不如GPT 4.5，编程表现出色，发布后OpenAI与Google预测交叉跳水。
HBM之父：HBM的终点是HBF
韩国SK海力士宣布完成HBM4开发，它将成数据中心和AI芯片首选。HBM4有出色数据处理速度和能效，应用后AI服务性能或提升69%。HBM之父金正浩教授预测，未来HBF将取代HBM，还提出金氏定律指导行业发展。
AIAA J | 西工大翟凯宇、李楠等：膨胀拐角影响下入射激波/边界层干扰的标度律分析
高超声速进气道肩部区域的激波 - 膨胀波 - 边界层干扰影响大，传统标度律有误差。本研究结合实验与理论，研究膨胀拐角影响下的入射激波/边界层干扰，提出改进标度律，还构建混合监测框架实现准确预测。
VLA统一架构新突破：自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。
POF|清华大学张宇飞团队：采用数据驱动湍流模型的三维增升装置模拟
传统RANS方法预测分离流动有挑战，数据驱动湍流模型泛化性能有局限。清华大学张宇飞团队研究其在复杂三维增升装置应用，验证SST - CND模型泛化能力及修正项迁移能力，证明其可用于真实工程流动问题。
Theory of Agent：构造知行合一的智能体
当前AI（如ChatGPT）存在行为随机性、效率黑洞等问题，论文指出AI缺乏认知地基，需明确认知框架。还提出革命性等式“推理 = 行动”，分析了知识与决策边界，给出最优行为四象限，介绍落地路径和未来发展方向。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。