AI的新问题是「自信地胡说八道」：它能生成看似真实的学术文章，但作者和期刊全是假的；没有操作系统、没有C语言、没有Java、没有Python、无需再学习算法和数据结构，只要你会说「Human」语言。每一个成功的界面——从编程语言、UI设计到API接口，最终都发展出了正式结构。人类语言灵活，效率高，哪怕说「拿那个东西」，别人也能理解上下文。未来你最应该学会的是如何用Human语言来和AI沟通——不论

Datawhale干货作者：戴海琼院士，编辑：中国电子报4月20日，由赛迪顾问有限公司主办的2023 IT市场年会在京召开。会上，中国工程院院士戴琼海发表演讲。戴琼海表示，拓宽数据边界、推动算法创新、打破算力瓶颈将是未来带来应用变革、引领人工智能基础突破的必由之路。戴琼海指出，目前，我国人工智能发展现状处于应用强势、基础较为薄弱的状况，强化原始创新避免陷入“无源之水”的困境是我国人工智能发展破..

这次，我们邀请到了TVM、MXNet、XGBoost 作者，CMU 机器学习和计算机系助理教授陈天奇，他的工作，让各类硬件上原生部署任意大型语言模型成为可能，算力，还是问题么？Enjoy绿洲：请您先聊聊最近研究的方向，或者感兴趣的工作吧。陈教授：我的研究风格是问题导向。过去 5 年我们一直致力于解决的问题是如何让机器学习面向更多人群，同时可以在更多设备环境下运行。我们最近的研究重点，一是集中在机.

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老黄展示这张图中，x轴代表了生成的token，y轴代表着每秒token吞吐效率，理想情况下，图中黄色曲线应该是一个方形，即在工厂能力极限之内，非常快速生成token。但老黄认为，技术进步太快，工作负载又重，像AI工厂这样的大型项目，最好投资在最新版本的技术上，比如Blackwell，这样才能跟上潮流，避免落后。而如果降到10万token/秒，那也就是250美元。相比之下，新的Blackwell架构

通过这些图表，研究者可以直观地比较不同数据集的难度差异，以及算法在面对不同任务时的表现，从而为离线强化学习算法的性能评估提供了重要的参考。该算法结合了多智能体强化学习中的QMIX算法和保守Q学习（CQL），通过将动作空间中的每个头部视为一个独立的智能体，并在QMIX的局部Q函数中引入CQL的正则化项，从而有效地处理了复杂的动作空间结构。该数据集涵盖了单智能体（1v1）和多智能体（3v3）场景，能够

通过对比分析，详细列出了AI Agents和Agentic AI在多个维度上的关键区别，包括定义、自主性水平、任务复杂性、协作方式、学习和适应能力以及应用领域。：AI Agents在其特定任务内具有高自主性，而Agentic AI具有更高的自主性，能够管理多步骤、复杂的任务。：AI Agents是执行特定任务的自主软件程序，而Agentic AI是多个AI代理协作以实现复杂目标的系统。：AI Ag