在我们的两部分系列的第一部分中，您将学习如何针对生成式 AI 工作负载改进现有的 DevOps 架构并实施 GenAIOps 实践。我们将展示不同生成式人工智能采用级别的实际实施策略，重点关注消费基础模型。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 15: SVM in Excel
本文不是从边距和几何形状开始，而是从熟悉的模型逐步构建支持向量机。通过改变损失函数并重新使用正则化，SVM 自然地表现为经过优化训练的线性分类器。这种观点将逻辑回归、SVM 和其他线性模型统一到一个单一的、连贯的框架中。机器学习“降临日历”第 15 天：Excel 中的 SVM 帖子首先出现在走向数据科学上。
Why it’s time to reset our expectations for AI
我可以问你一个问题：你现在对人工智能有何看法？你还兴奋吗？当您听说 OpenAI 或 Google 刚刚推出了新模型时，您还会感到兴奋吗？或者它的光泽是否已经消失，也许只是一点点？来吧，你可以诚实地面对……
OpenAI’s 10th Anniversary, Its New Model, and the Race to Superintelligence
OpenAI 刚刚迎来了 10 周年大新闻：GPT-5.2 的发布，这是一个旨在掌握知识工作的模型，并且首席执行官 Sam Altman 大胆预测，超级智能在未来十年几乎是不可避免的。
Chinese firms to share excess Mau road toll fees with State
内罗毕高速公路自开通以来尚未盈利，运营成本超过了通行费收入。然而，根据需求风险模型，这不会影响预先商定的 27-30 年特许权期限。
The confident falsehoods of economists and the Nobel Prize
来自 Lars Syll 面对经济理论明显无法解决实际经济和金融问题，经济学家退回到奇妙的模型世界。他们不是根据经验事实来构建理论，而是放弃现实世界并证明想象中的事情。如果目标是了解现实世界，那么 [...]
December 16 - The representative agent in macroeconomics
代表主体长期以来一直是现代宏观经济学的核心工具，通过将数百万人的多样化决策分解为单个“替代”参与者的选择来简化经济行为。它的根源在于新古典经济学，其中一般均衡理论需要易于处理的消费者和生产者行为模型。通过假设一个家庭和一个公司，理论家可以施加合理的优化和均衡条件，而无需考虑异质代理人和机构的复杂性。这种抽象在战后时代得到了重视，特别是通过动态随机一般均衡（DSGE）模型的发展，该模型以代表代理人为核心行为假设而具体化。
A Strategic And Insightful 2025 Learning Transformation Roundup
2025 年顶级 L&D 见解的精选综述，从 AI 采用挑战和快速视频创建到设计中的 ChatGPT、全球 AI 准备情况以及选择正确的 L&D 支持模型。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Skills, AI, and the Transformation of Education with Josh Jones, CEO of QuantHub
主持人 Mike Palmer 采访了专注于教育和技能开发的人工智能公司 QuantHub 的首席执行官兼创始人 Joshua Jones。琼斯曾是数据科学咨询公司 StrategyWise 的联合创始人，他解释说，QuantHub 最初是一种内部工具，后来发展为专注于提供针对个人学习者特定需求的微学习块。琼斯对人工智能革命提出了敏锐的见解：他认为，重点已经从数据科学转向技术素养，包括人工智能素养，以及理解“可能的艺术”。他强调，成功的人工智能实施需要人为因素和变革管理，并指出，如果没有适当的“脚踏实地”支持，智能模型就会失败。在深入研究不断加快的变革步伐时，琼斯引用了世界经济论坛的数据，显示
Wrong Again PBS, UN Is Pushing Another False Climate Crisis Report
通过忽略联合国气候声明的失败，忽视与气候相关的死亡人数的急剧下降，并将推测模型的输出视为不可避免的未来，公共广播公司和美联社严重误导了观众关于地球真实状况的看法。一个真正具有公共意识的广播公司会仔细审查联合国的记录和可用数据，而不是不加批判地重复其最新的虚假警报报告。
Could Future Mars Habitats Be Made of Ice?
模型表明，在火星上采集和蒸馏的透明冰可以为建造稳定的地外结构提供可行的替代方案。
Googleの生成AIとオンラインコンテンツ－対価なしの利用は認められるか
■摘要 欧盟委员会已启动正式调查，以评估谷歌的人工智能使用实践是否使竞争性人工智能模型处于不公平的竞争劣势并违反竞争法。一是人工智能在没有适当补偿或拒绝使用机会的情况下使用在线内容是否可以说是施加了不公平的条件。另一个问题是，仅对一家公司有利的条款，例如独家使用YouTube视频用于谷歌的人工智能学习，是否违反竞争法。 2025 年 12 月 9 日，欧盟委员会宣布将对谷歌将文章和视频等在线内容用于人工智能目的的行为进行调查，是否可能违反欧洲竞争法1。特别是，它审查了谷歌可能通过对内容创作者施加不公平条款或给予自己公司优先访问权来抑制竞争的可能性。欧盟委员会认为以下两点特别有问题。首先，在搜索
■概要 - 尽管地缘政治风险和美国政策的不确定性增加，但在人工智能相关产业高速增长的预期背景下，股价仍保持稳定走势，“这是泡沫”的观点越来越多。 ・本文在确认了近期泡沫破灭案例与实体经济之间的关系后，还考虑了当前的股市状况。主要内容如下。 ・与日本和欧洲相比，美国的股价表现出色。从历史上看，美国股市尤其被高估，与利润水平（PER）和名义GDP（巴菲特指数）相比，目前处于近年来的最高水平。 ・另一方面，与金价相比，美国股市似乎不像过去极端过热时期那么昂贵。 - 近年来泡沫及其破裂的典型例子是“日本房地产泡沫”、“IT泡沫”和“次贷泡沫”，其对实体经济的影响程度受到（1）泡沫资产的规模和分布以及（
Decentralized Computation: The Hidden Principle Behind Deep Learning
深度学习的大多数突破——从简单的神经网络到大型语言模型——都建立在比人工智能本身更古老的原则之上：去中心化。现代基于深度学习的人工智能模型之所以成功，是因为许多简单的单元在本地进行交互，而不是依赖强大的“中央规划器”来协调和指挥其他组件的行为。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 14: Softmax Regression in Excel
Softmax 回归只是扩展到多个类别的 Logistic 回归。通过计算每个类别的一个线性分数并使用 Softmax 对其进行归一化，我们在不改变核心逻辑的情况下获得多类别概率。损失、梯度和优化保持不变。只是并行分数的数量增加。在 Excel 中实现，模型变得透明：您可以看到分数、概率以及系数如何随时间变化。机器学习“降临日历”日帖子14：Excel 中的 Softmax 回归首先出现在《Towards Data Science》上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 13: LASSO and Ridge Regression in Excel
岭回归和套索回归通常被认为是线性回归的更复杂版本。事实上，预测模型保持完全相同。改变的是训练目标。通过对系数添加惩罚，正则化迫使模型选择更稳定的解决方案，尤其是当特征相关时。在 Excel 中逐步实现 Ridge 和 Lasso 使这个想法变得明确：正则化不会增加复杂性，它会增加偏好。机器学习“降临日历”第 13 天：Excel 中的 LASSO 和 Ridge 回归一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 12: Logistic Regression in Excel
在本文中，我们直接在 Excel 中一步步重建逻辑回归。从二进制数据集开始，我们探讨线性回归作为分类器为何举步维艰，逻辑函数如何解决这些问题，以及对数损失如何自然地从似然中出现。借助透明的梯度下降表，您可以在每次迭代中观察模型的学习情况，从而使整个过程直观、直观且令人惊讶地令人满意。机器学习“降临日历”第 12 天：Excel 中的逻辑回归首先出现在走向数据科学。
OpenAI lanserar GPT-5.2 med bättre kontextförståelse
OpenAI 不喜欢谷歌在新的 Gemini 3 上表现得那么阳光，所以现在他们拼凑了 ChatGPT 的更新。 OpenAI 今天推出了 GPT-5.2，这是其 AI 模型的最新更新，它具有三种不同的变体，适应不同的使用需求。此次更新是为了应对来自 Google Gemini 3 的激烈竞争，并且 […]OpenAI 推出具有更好上下文理解功能的 GPT-5.2 的帖子首次出现在 AI 新闻中。
