讲座标题：Deep Dive into LLMs like ChatGPT视频作者：Andrej Karpathy原作链接：https://www.youtube.com/watch?近年来，大模型技术迅猛发展，已成为人工智能领域最受关注的研究方向之一。从科研机构到科技公司，从程序员到普通用户，越来越多的人开始使用 ChatGPT 等大语言模型进行翻译、编程、学习与创作。

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流体模型的主要局限在于其本质是一种确定性的平均近似方法，它通过连续的“流”来替代原本离散且具有随机性的系统，因此无法刻画系统中的随机波动和不确定性。在这种情况下，流体模型（fluid frameworks）能够提供一种准确且可处理的近似方法，用于优化系统性能，从而帮助我们提炼出系统的结构性运营洞见，并设计出易于实施的策略。第一种是将其作为分析随机系统的工具，即把流体模型视为原始随机排队系统在某种极

它还展示了对动态决策的强大适用性，在1小时的规划期内获得了大多数场景的最优解，并在仅几秒钟内针对2小时规划期生成了优于有时间限制的数学优化模型的解。最后，我们在基准社交网络和无标度网络上进行了计算实验，将获得的结果与两种最先进的方法产生的结果进行了比较，并进行了实例空间分析，以识别最影响公式性能的特征。在周期性盘点库存系统中，我们证明了最优库存策略是状态依赖的基础库存策略，其中目标库存水平（ord

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本次解读的文章发表于Management Science, 原文信息Baldauf, Christoph, Fredrik Eng-Larsson, and Olov Isaksson. “Where to cut the long tail?在线零售的一项重要优势在于，企业能够以较低成本在线展示大量商品。然而，线上可展示的商品范围并不等于都适合实际备货，零售商仍需在“库存商品”和“接单后采购商品

需求信息的共享问题研究，最早可以追溯至上世纪80年代，Gal-Or（1985）和Li（1985）研究在需求不确定的寡头垄断市场下下游企业观察到私人需求信号的情况下的纵向信息共享策略。在传统的零售渠道下，需求信息共享由于会加剧供应链上下游间的双重边际效应，降低零售商甚至整个供应链的利润，因此零售商将永远不会主动共享需求信息。我们考察了三种信息共享形式：不共享信息（即制造商事前承诺不共享其预测）、自愿

在前一系列的文献综述推文中，我们介绍了供应链需求信息共享的故事背景以及10篇经典文献，在本次推文中，我们将继续按照发表时间顺序介绍需求信息共享在电商平台、纵向/横向共享机制背景下的相关研究。在当今的商业模式中，由于制造成本的上升、产品生命周期的缩短和市场经济的全球化，供应链应运而生。 通过将原材料转化为最终产品，然后将其交付给客户，供应链成员间的合作已经十分普遍。 事实证明，协作不仅有利于供应链的

总体来看，供应链中的信息泄漏效应在信息优势方先手决策时便会产生，此时可使用一些激励机制来弥补信息泄露给分享方带来的损失。有趣的是，在某些情况下，信息泄露反而对分享方有利，甚至出现双赢的局面。虽然与制造商的垂直信息共享总是有负面影响，但向其他零售商的水平信息泄露可能会产生积极或消极的影响，而这些影响的强度取决于许多因素。🔎。

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