产品背后的核心能力是利用人工智能模型进行信贷风险评估，为消费者提供贷款，策略是持续扩展其 AI 模型的能力，从最初的个人贷款，逐步扩展到其他信贷产品。Upstart 的产品策略是从单一的个人无抵押贷款，逐步拓展到汽车贷款、小额贷款和房屋净值信贷额度，目标是覆盖更广泛的信贷市场，并持续通过AI提升各产品的自动化水平和风险评估能力。：尽管 Upstart 的目标是作为撮合平台，但在其资产负债表上持有的

这种游戏规则已经运作了数十年，并激发了改变世界的想法和突破，这些突破通过在各个领域不断提高的基准测试性能表现出来。我们显然需要长期记忆方法（而且确实有），但学术界没有适当的基准测试来证明这种需求，甚至没有足够的勇气去质疑机器学习的基础假设。通用配方会压倒你的渐进式方法，除非你创造新的假设来打破配方。现在，我的直观解释是：即使你增加了无数个空箱子，你在一生中见过各种游戏中的它们，选择这些箱子可以让你

当有新的具体任务的时候，除了当前已有的数据，可以将数据输入数据喂给大模型，通过大模型输出一些相关领域的特征值（专家特征）或者通过大模型给出一个初步的预测结果（专家经验），这个结果可以与传统机器学习模型的预测结果融合，或者作为增强特征用于传统机器学习模型的训练。编写prompt，输入任务、已知数据集的描述，按模版输出（特征，特征有用的解释，特征计算的代码），添加特征后run出新的结果，加入到prom

在开发的圈子里，开源渐已成势，无论公司大小都在开源；个人开发者更不必说，github 已是标配。而开源与使用 NodeJS 一样，对待这件事，对个人而言是潮流，而对团...

因果推理的工作原理基于观察数据或实验结果，通过使用统计和数学模型来推断变量间的因果关系，通常涉及构建因果图或利用潜在结果模型来表示变量间的相互作用。这种集成是通过基于 LLM 的 MAPE-K（监控、分析、规划、执行和知识）模型[155, 540] 实现的，该模型使智能体能够根据从 LLM 获得的知识和见解来调整和调整其行为。逻辑推理是指通过逻辑规则和形式化方法进行的推理。例如，著名的三段论，已知

导致在推理阶段，注意力机制尝试将稀疏区域的输入映射到已知的、但可能不合适的模式（称为流形外推），生成不准确的上下文嵌入，将注意力分配给不相关的token，导致生成虚构内容。LLM 的架构和训练方法、推理机制不鼓励表达不确定性（如回答“我不知道”），被优化为始终生成一个“合理”的输出，即使面对未知领域，或者缺少必要信息，LLM 会自动『脑补』。在训练数据不足的情况下，LLM 做推理的时候，尽可能组合

随着 LLM 的出现，技术实现也从早期的检索式（构建一个闲聊库，根据用户的提问，检索类似的QA返回给用户）；在2022年之前，业界的这类ChatBot创建可以通过Raza、Microsoft Bot Framework、Google Dialogflow等厂商提供的平台来完成，彼时这些ChatBot的任务处理能力主要是通过 关键字规则 + 一些神经网络小模型或者统计模型来实现的，用户在使用的过程会

当有新的具体任务的时候，除了当前已有的数据，可以将数据输入数据喂给大模型，通过大模型输出一些相关领域的特征值（专家特征）或者通过大模型给出一个初步的预测结果（专家经验），这个结果可以与传统机器学习模型的预测结果融合，或者作为增强特征用于传统机器学习模型的训练。编写prompt，输入任务、已知数据集的描述，按模版输出（特征，特征有用的解释，特征计算的代码），添加特征后run出新的结果，加入到prom

这种游戏规则已经运作了数十年，并激发了改变世界的想法和突破，这些突破通过在各个领域不断提高的基准测试性能表现出来。我们显然需要长期记忆方法（而且确实有），但学术界没有适当的基准测试来证明这种需求，甚至没有足够的勇气去质疑机器学习的基础假设。通用配方会压倒你的渐进式方法，除非你创造新的假设来打破配方。现在，我的直观解释是：即使你增加了无数个空箱子，你在一生中见过各种游戏中的它们，选择这些箱子可以让你

这种游戏规则已经运作了数十年，并激发了改变世界的想法和突破，这些突破通过在各个领域不断提高的基准测试性能表现出来。我们显然需要长期记忆方法（而且确实有），但学术界没有适当的基准测试来证明这种需求，甚至没有足够的勇气去质疑机器学习的基础假设。通用配方会压倒你的渐进式方法，除非你创造新的假设来打破配方。现在，我的直观解释是：即使你增加了无数个空箱子，你在一生中见过各种游戏中的它们，选择这些箱子可以让你