具体流程为：人基于SA结论提出“目标意图”（如“1小时内将设备温度降至安全范围”）→ 机通过仿真模型（如数字孪生）预判不同策略的效果（如“方案1降温快但耗电高，方案2平稳但耗时久”）→ 人-机协同筛选最优策略（如“优先选方案1，同时调整其他设备负载平衡耗电”）→ 输出“可执行决策指令”。计算为算计提供“数据支撑”（如用设备故障概率数据辅助人判断风险），算计为计算提供“方向约束”（如用人的目标意图限

摘要以DeepSeek为代表的中国式创新，改变了AI经济学和规模定律，将会深刻影响全球AI产业格局。本文将从以下几个部分深入剖析DeepSeek现象及其对全球AI产业的深远影响：第一部分｜一个新的全球日活最高的大模型即将诞生第二部分｜DeepSeek做到了什么？第三部分｜DeepSeek是如何做到的？第四部分｜“DeepSeek现象”意味着什么？作者｜陈龙、郑凯文、士森编辑｜常娜▼第一部分一个新的

同样，“巴黎”和“法国”的向量也会很接近，因为“巴黎”是“法国”的首都，词嵌入通过大量文本数据学习到了这种语义上的共同结构，即“首都”与“国家”之间的关系。当模型生成句子“今天天气很好，我们去____”时，它会根据上下文预测下一个词的概率分布，可能“公园”的概率很高，因为“天气好”和“去公园”是常见的搭配。大语言模型“态势感知”能力的边界问题在于，把大模型的“态”与“势”重新映射到它的内部机制上，

只有技术、条令、法规、教育一齐发力，把“人”的不可预测性和“机”的不可理解性缝合成可验证、可问责的协同体，才能真正释放人机混合编队的优势，主导未来战局。人类具备的直觉、创造力和应变能力，能够迅速做出非程序化的决策，应对未知挑战，弥补机器的局限性。在发展军事智能的同时，更需要注重人的因素，防止过度依赖技术，保持人在战争中的主体地位。人机关系是军事智能体系的核心，只有实现人机的高效协同，才能充分发挥军

大金融”的概念不是传统金融的“升级版”，而是把交易所、银行、保险等“纯金融节点”与零售、出行、工业、政务、社交等泛在场景全面拉通——消费者、监管者、算法工程师、IoT设备、企业ERP、城市大脑在同一“金融语义总线”上实时交互，数据、资金与风险像空气一样跨行业循环，每一次点击、每一度电、每一公里行驶都可能即时生成信用、价格与风控信号，形成一个“人人、物物、业业皆金融”的复合生态体系。把“数据-模型-

伦理判断（“什么是善？LLM可以生成符合人类价值观的回答（如列举伦理准则、分析诗歌修辞），但无法真正“理解”价值本身——它没有“善恶”的体验，没有“美丑”的感知，只是通过数据中的语言关联模拟“正确回答”。但机器人的“体验”仍是传感器数据的统计分析（如触觉反馈的压力值、视觉识别的物体形状），与人类的“具身认知”（如触摸火焰时的“痛觉-危险”直觉关联）有本质差异。维特根斯坦认为，“语言是世界的图式”，

人机与认知实验室2025年01月25日 10:07北京北京日报客户端 2025-01-24OpenAI的智能体来了。当地时间1月23日，人工智能（AI）巨头OpenAI发布了名为Operator（操作员）的智能体（agent）。OpenAI将其描述为一个可以上网为用户执行任务的智能体，是“一种能够独立为你工作的人工智能——你给它一个任务，它就会执行”。在演示中，用户只需要输入需求，Opera...

这就靠 Transformer 架构里的“Attention”机制，模型会计算“你应该关注谁”。就像你听人说“他昨天和小李去打球，然后他受伤了”，你下意识知道第二个“他”是“小李”。整个模型只是在猜、猜、猜。识别关键词：“Python 脚本”“压缩图片”“800px”。它就要猜：“考试通过了”、“下班早了”、“吃到了好吃的”……前面只是语言模型，它只是会“说得像人”，但不一定“说得好”模型在预测“

具体地，智能算法安全的内涵依据人机融合的程度，由算法自身的一元内生性安全，延伸到算法服务于人时的人机二元应用性安全，最终拓展为人机共生的复杂社会系统中多元系统性安全，故据此提出智能算法安全层级范式（以下简称“TRC范式”），分别涵盖内生决策可信（trustworthiness）的一元安全目标、应用服务可管（regulatability）的二元安全目标和系统风险可控（controllability）

它定义了智能体如何执行其功能，包括检索合适的工具、管理内存以存储和访问必要信息、制订任务计划、调用API完成任务等。客户服务：在智能客服系统中，智能体工作流可以处理用户的复杂问题，如订单跟踪、问题解答等，提高服务效率。③ 动态调整与反馈：在任务执行过程中，智能体可以根据反馈进行自我调整和优化，以提高任务完成的质量。内容创作：用于生成符合特定风格和要求的文章、图片等，通过多步骤的优化和调整，提高内容