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通过收敛条件加速人机交互以实现法学硕士解释
本文探讨了使用大型语言模型 (LLM) 加速人机交互的问题。它通过考虑 LLM 的难以形式化的认知语义解释，超越了可解释人工智能 (XAI) 的传统逻辑范式。XAI 沉浸在一个混合空间中，在交互过程的数字化过程中，人类和机器具有关键的区别。作者的收敛方法确保了使 XAI 有目的性和可持续性的条件。该方法基于逆问题解决方法、认知建模、遗传算法、神经网络、因果循环动力学和特征形式实现。事实证明，决策者需要为信息处理创建独特的结构条件，使用 LLM 来加速集体问题解决的收敛。这些实施已在情境中心的集体战略规划期间进行。这项研究有助于在经济、科学和技术领域的许多分支中推进可解释的 LLM。
飞机设计优化的几何规划
我们建议将概念阶段的飞机设计问题制定为几何规划 (GP)，这是一种特殊类型的凸优化问题。凸优化的最新进展与飞机设计中通常使用的一般非线性优化方法相比具有显著优势。现代 GP 求解器速度极快，即使在大型问题上也是如此，不需要初始猜测或调整求解器参数，并保证全局最优解。这些好处是有代价的：所有目标和约束函数 - 描述飞机设计关系的数学模型 - 都必须在 GP 的受限函数形式内表达。也许令人惊讶的是，这种受限的函数形式集一次又一次地出现在流行的基于物理的飞机系统模型中。此外，我们表明，对于无法通过代数操作转换为 GP 所需形式的各种模型，我们通常可以拟合紧凑的 GP 模型，这些模型可以准确近似原始模型。GP 解决方法的速度和可靠性使其成为解决概念阶段飞机设计问题的一种有前途的方法。
媒体解决方案：利用生成式人工智能实现自动定位
德勤人工智能研究院帮助组织连接强大、高度动态和快速发展的人工智能生态系统的各个方面。人工智能研究院以前沿见解引领跨行业应用人工智能创新对话，促进“协同时代”的人机协作。德勤人工智能研究院旨在促进人工智能的对话和发展，激发创新，并研究人工智能实施面临的挑战及其解决方法。人工智能研究院与由学术研究团体、初创企业、企业家、创新者、成熟的人工智能产品领导者和人工智能远见者组成的生态系统合作，探索人工智能的关键领域，包括风险、政策、道德、工作和人才的未来以及应用人工智能用例。结合德勤在人工智能应用方面的深厚知识和经验，该研究院帮助理解这个复杂的生态系统，并因此提供有影响力的观点，帮助组织通过明智的人工智能决策取得成功。
值得信赖的人工智能实践
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德勤人工智能研究院帮助组织连接强大、高度动态和快速发展的人工智能生态系统的各个不同维度。人工智能研究院以前沿见解引领跨行业应用人工智能创新对话，促进“共同时代”的人机协作。德勤人工智能研究院旨在促进人工智能的对话和发展，激发创新，并研究人工智能实施面临的挑战及其解决方法。人工智能研究院与由学术研究团体、初创企业、企业家、创新者、成熟的人工智能产品领导者和人工智能远见者组成的生态系统合作，探索人工智能的关键领域，包括风险、政策、道德、工作和人才的未来以及应用人工智能用例。结合德勤在人工智能应用方面的深厚知识和经验，该研究院帮助理解这个复杂的生态系统，并因此提供有影响力的观点，帮助组织通过做出明智的人工智能决策取得成功。
人工智能驱动世界中审计师的心态
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生成式 AI 时代的出版业的未来
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飞机设计优化的几何规划
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全面质量管理实践对汽车行业供应链绩效的影响
美国的国防官员指出，“总质量管理（TQM）利用定量（技术）方法和人力资源（行为）实践来改善材料和服务投入，间和内部组织过程，并加强满足客户需求的过程”（Forker，1997; Senarath等，199; Senarath等，2020）。一般而言，TQM实践是一系列技术，这些技术强调不断进展，持续监视结果，满足客户的期望，解决问题的方法解决方法，竞争性基准测试，降低工作时间表，战略思维和与供应商的长期关系（Bagodi等，2020; Feigenbaum，1991年）。总质量管理（TQM）的主要目标是提高效率并优化制造组织中使用的程序（Zatzick等，2012）。此外，过去几十年来，总体方法和供应链物流的质量保证和控制被认为是有效的有效方法。这些方法的实践在通过回收成本，提高交付效率并提供优质商品来发展运营效率方面起着至关重要的作用（Sila等，2006）。
深入加固学习的邀请
培训深层神经网络以最大程度地提高目标，已成为过去十年来成功机器学习的标准配方。如果目标目标是可区分的，则可以通过有监督的学习对这些网络进行操作。但是，许多有趣的问题并非如此。共同的目标，例如联合（IOU）的交集以及双语评估研究（BLEU）分数或奖励，无法通过有监督的学习来优化。一个常见的解决方法是定义可区分的替代损失，从而导致相对于实际目标的次优解决方案。强化学习（RL）已成为一种有前途的替代方法，用于优化深度神经网络，以最大程度地提高非差异性目标。示例包括通过人类反馈，代码生成，对象检测或控制问题对齐大语言模型。这使得RL技术与较大的机器学习受众相关。然而，由于大量方法以及通常高度理论上的表现，该主题是在很密集的时间。该专着采用了一种与经典RL教科书不同的替代方法。而不是专注于表格