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包冉提示,即使人工智能功能再强大,也难免会出现“幻觉”——也就是生成看似合理但实际有误的内容,所以对其生成的内容,务必要加以鉴别。


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我最近在想,因为 AI+ 汽车的组合,做机器人,做飞机,难度都大幅下降,但你要花时间学习怎么做,如果只是在别人做出来后拆解、对标、挖人,可能更快,但你还是有很多问题。所以 2025 年,我要深刻地反思, AI 怎么可以驱动我们整个体系,而不只是驱动其中一个技术。


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其中在美国,大部分地区的流感活跃程度维持在高水平并持续上升,流感病毒检测阳性百分比上升至29.4%;加拿大大部分流感活跃程度指标上升,流感病毒检测阳性百分比上升至16.7%;英国流感指标整体下降,流感活跃程度处于中度水平。


主要思路是优化 (Op-How) 的算法 A_θ(x)∈A_c,类似于强化学习中的自适应策略,它使用额外的 token 预算来实现某种算法策略来解决输入问题 x。有了这个联系,我们可以从类似问题通常的解决方式中获得启发:通过元学习的视角来看待 (Op-How),具体来说是元强化学习:「元」是因为我们希望学习算法而不是直接回答给定问题,而「强化学习」是因为 (Op-How) 是一个奖励最大化问题。


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