法学硕士关键词检索结果

Sayd Agzamkhodjaev:“用户不相信系统永远不会出错;他们相信系统可以安全地恢复。”

Sayd Agzamkhodjaev: “Users don’t trust that the system never makes mistakes; they trust that it can safely recover.”

Treater 的创始工程师知道基于人工智能代理的正确组织的管道和分析如何将复杂的法学硕士转变为实用且可靠的业务工具。 2025年,世界各地的公司都在积极采用生成式人工智能技术和大语言模型(LLM)。大约 72% 的企业计划增加对这些技术的投资 [...]

10 个最受欢迎的 AI 学习 GitHub 存储库

10 Most Popular GitHub Repositories for Learning AI

最受欢迎的 GitHub 存储库,可帮助您学习 AI,从基础知识和数学到法学硕士、代理、计算机视觉和实际生产系统。

根据设计师反馈改进用户界面生成模型

Improving User Interface Generation Models from Designer Feedback

尽管接受过大量数据的培训,大多数法学硕士仍无法可靠地生成设计良好的 UI。设计师的反馈对于提高 UI 生成的性能至关重要;然而,我们发现现有的基于评级或排名的 RLHF 方法与设计师的工作流程并不一致,并且忽略了用于批评和改进 UI 设计的丰富原理。在本文中,我们研究了设计师使用评论、草图和直接操作等熟悉的交互方式向 UI 生成模型提供反馈的几种方法。我们首先对 21 进行了一项研究...

即将举行的机器学习和人工智能研讨会:2026 年 1 月版

Forthcoming machine learning and AI seminars: January 2026 edition

本文包含计划于 2026 年 1 月 5 日至 2 月 28 日期间举行的人工智能相关研讨会的列表。此处详细介绍的所有活动都是免费开放的,任何人都可以通过虚拟方式参加。 2026 年 1 月 9 日法学硕士反思演讲者:Murray Shanahan 组织者:伦敦帝国理工学院 在此加入。 2026 年 1 月 14 日解开地区 [...]

DeepSeek 训练高级 AI 模型的新方法如何再次颠覆一切

How DeepSeek's new way to train advanced AI models could disrupt everything - again

中国人工智能实验室可能刚刚找到了一种既实用又可扩展的前沿法学硕士培训方法,甚至对于资金短缺的开发人员来说也是如此。

获得法律学位后的替代职业道路

Alternative Career Paths After a Law Degree

法学硕士可以打开远远超出传统实践的大门,从网络法律和政策到新闻、外交、环境倡导和司法职业。将法律作为职业可能会令人兴奋。您可以处理复杂的案件、制定法律并在国家司法系统中发挥关键作用。但是,如果您想从事非传统的职业怎么办?如果您……获得法律学位后的替代职业道路一文首先出现在 CMR 博客上,该怎么办?

通过强化学习实施 Vibe 证明

Implementing Vibe Proving with Reinforcement Learning

如何让法学硕士通过可验证的、逐步的逻辑进行推理(第 2 部分)这篇文章《利用强化学习实现 Vibe 证明》首先出现在《走向数据科学》上。

一半的英国小说家相信人工智能可能完全取代他们的作品

Half of UK novelists believe AI is likely to replace their work entirely

作者 Fred Lewsey 一份涉及英国小说出版行业数百名文学创意人员的新报告揭示了随着生成式人工智能工具和法学硕士创作的书籍涌入市场,人们对版权侵犯、收入损失和艺术形式的未来普遍感到担忧。英国超过一半 (51%) 的出版小说家表示 [...]

了解 Vibe 证明

Understanding Vibe Proving

如何让法学硕士通过可验证的、逐步的逻辑进行推理(第 1 部分)《理解氛围证明》一文首先出现在《走向数据科学》上。

增强大型语言模型功能的新方法

A new way to increase the capabilities of large language models

MIT-IBM Watson AI 实验室的研究人员开发了一种表达架构,可以在法学硕士中针对长文本提供更好的状态跟踪和顺序推理。

DataRobot 第四季度更新:推动整个代理 AI 生命周期的成功

DataRobot Q4 update: driving success across the full agentic AI lifecycle

展望 2026 年及以后,从原型设计到代理投入生产是人工智能团队面临的挑战。构建一个很酷的原型很容易:联系一个法学硕士,给它一些工具,看看它是否有效。生产系统,现在很难了。脆弱的集成。治理噩梦。基础设施不是……DataRobot 第四季度更新后:在整个代理 AI 生命周期中推动成功首先出现在 DataRobot 上。

语音推测解码的原则性粗粒度接受

Principled Coarse-Grained Acceptance for Speculative Decoding in Speech

推测性解码通过让快速草稿模型提出由更大的目标模型验证的标记来加速自回归语音生成。然而,对于生成声学标记的语音法学硕士来说,精确的标记匹配过于严格:许多离散标记在声学或语义上是可互换的,从而降低了接受率并限制了加速。我们引入了原则性粗粒度(PCG),它在从目标模型的嵌入空间派生的声学相似性组(ASG)级别验证建议。通过将每个标记的概率质量分布在...