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#AI决策
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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
1天前
再到行为驱动。 A𝕀² ·ℙarad𝕚g𝕞范式如何从一个“理论框架”落地为一个“决策工具”。我们利用AI强大的预测能力来描绘可能性空间,但我们真正依赖的,是它在“具身本体论”的引导下,通过模拟行为所揭示的、对复杂人性价值进行动态平衡后的那个“选择”。 这个“选择”及其背后的因果解释,就是AI为人类决策者点亮的那座最亮的灯塔。它将决策从一门“拍脑袋的艺术”,变成了一门“可计算、可推演、人机共生的科学”。
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#具身本体论
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#可计算决策
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Geek
3天前
如果未来 AI 能帮我避免80%的错误,我愿意将人生决策完全交给AI处理。。。 Absolutelyright 一个用来科学严谨地追踪 Claude Code 认可作者人生选择次数的系统,统计 Claude Code 在会话中说 “you are absolutely right” 的次数,并以可视化方式展示这些统计。
AI编程工具激战:Claude Code、Gemini Cli崛起· 770 条信息
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#技术信任
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ginobefun
1个月前
#BestBlogs 安筱鹏:大模型应用走向“深水区”的四个风向标 | 阿里研究院 文章深度剖析大模型应用进入高价值“深水区”的四大关键风向标,并结合企业案例阐释 AI 如何从工具跃升至智能决策。 摘要: 本文由阿里云智能副总裁安筱鹏基于其在世界人工智能大会的演讲内容整理,深入探讨了人工智能应用如何从通用能力展示转向产业纵深,并提出了衡量 AI 是否进入高价值“深水区”的四个核心风向标:高价值领域数据的 Token 化、基于强化学习的后训练构建企业专属模型、构建多 Agent 协同网络形成数据飞轮,以及功能实现从“工具”到“决策”的跃升。 文章进一步将大模型应用分为 L1-L4 四个阶段,从基础模型的工具助理到结合强化学习的智能决策,层层递进。通过 Palantir、夸克高考志愿、电力负载调度和 Cursor 编程助手等多个典型案例,文章具体展示了这些风向标和阶段如何在实际企业应用中创造确定性的高价值,强调了 AI 从辅助性工具向核心决策引擎转化的重要性,为企业在大模型时代实现高增长提供了战略性指引。 主要内容: 1. AI 应用进入深水区的核心在于数据 Token 化、强化学习后训练、多 Agent 协作及功能从工具向决策跃升。 -- 这四大风向标构成了企业 AI 实现高价值增长的关键路径,强调了数据基础、模型优化、智能体协同和价值实现方式的全面升级。 2. 企业 AI 应用可分为四个渐进阶段,从“工具”到“决策”,结合基础模型与强化学习。 -- L1 至 L4 的划分清晰描绘了 AI 在企业中从辅助性 Copilot 向自主决策 Autopilot 演进的路径,指导企业逐步深化 AI 应用。 3. 多个企业案例共同印证了 AI 在复杂业务场景中创造的确定性高价值。 -- Palantir、夸克、电力调度和 Cursor 的实践表明,遵循上述风向标能有效推动 AI 深度嵌入业务,实现显著的商业回报。 文章链接:
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#AI决策
#企业案例
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henu王凯
1个月前
延伸下:前两天看到桥水基金的瑞达里欧说自己对AI的看法——AI最重要的不是问问题(找信息),而是能协助你并行做出决策(他说的意思是从了解你的背景信息作为AI的上下文,然后根据你的信息做出决策从而更多的解放人类)。
#AI浪潮:重塑就业,风险暗涌?· 102 条信息
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#瑞达里欧
#AI决策
#解放人类
#背景信息
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