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营销中的AI代理：导航炒作，风险和机会
•企业采用率正在增长，但谨慎。不到1％的企业评估/追求代理AI•大多数组织仍然专注于基本的Genai教育•供应商营销与现实之间的差距•超过80％的企业在某种程度上接受了AI作为核心技术（Vention Teams）。•29％的企业领导团队对企业范围内的AI采用具有近期愿景（1 - 3年），而46％的企业领导团队则预计长期采用（3岁以上）7。
公司会思考和感受吗？对组织的思想感知
人们如何看待组织的思想？在组织思想上的现有工作概念强调了两个主要辩论：组织群体是否归因于代理，而不是经验，以及人们是否真的在组织群体中真正感知到思想。我们当前的论文及其数据在这些辩论中的影响，并建议组织确实可以归因于体验思维。我们提出了一个“成员和目标”框架，以系统地了解组织的思想感知。这个框架表明，人们可以通过其元素构建基础来感知组织的思想：成员（组成组织的人）和目标（其目的）。四项研究表明，人们将代理机构和经验归因于组织的成员以及组织的目标是否以代理或经验为特征。研究1发现，过去的思想感知经常检查涉及公司的公司，这些公司由代理成员（公司专业人员）和代理目标（市场竞争）组成。研究2和3表明，当一个成员和目标高（与低）的组织中（与经验较低）时，人们将其思想充满感知的经验（与一个人的经验相等），即使情绪低落（即愤怒）也可以使组织充满这种看法。研究4显示了强调经验的道德后果：在组织不当行为之后，看到体验式组织会提出更真诚的道歉，并受到更加宽恕。
Deloitte在企业季度四报告中的生成AI状态
随着Genai技术的发展，新兴的AI代理是可以完成复杂任务并实现几乎没有人为干预的目标的软件系统。他们之所以被称为“代理人”，是因为他们具有独立行动，计划和执行行动以实现指定目标的机构。相关的是，代理AI的愿景是，自主AI代理将能够通过获取和处理多模式数据，使用各种工具来完成任务，并与其他AI代理协调，同时记住他们过去所做的事情并从经验中学习。
现在决定下一步：生成新的未来
随着Genai技术的发展，新兴的AI代理是可以完成复杂任务并实现几乎没有人为干预的目标的软件系统。他们之所以被称为“代理人”，是因为他们具有独立行动，计划和执行行动以实现指定目标的机构。相关的是，代理AI的愿景是，自主AI代理将能够通过获取和处理多模式数据，使用各种工具来完成任务，并与其他AI代理协调，同时记住他们过去所做的事情并从经验中学习。
AI：智能技术可以提高政府效率吗？ 世界税务顾问 - 2025年2月14日 通往常绿价值的清晰途径 2024全球人力资本趋势 TMT季度更新 2024年夏季财富/德勤首席执行官调查 技术信任道德领导，治理和劳动力对道德AI的决策：C-Suite观点 重新想象医疗保健交付：伙伴关系推动新护理模型 Google数据中心和泰国的云影响 ach vs即时付款 泰国 结束云战略，技术和创新差距 从MedTech制造和质量运营中拿出费用 您的数据现代化途径 那么，您仍然想在2024年成为银行吗？ 德勤技术快速50中欧2024 2024先进治疗行业报告 2024媒体和娱乐前景：用户生成的内容 b'' 全球商业服务中的扩展现实 2030年的世界：
使用AI（从Genai到代理AI）自动化任务并创造效率。尽管大多数政府系统都旨在自动化核心业务流程，但传统技术和复杂的代理任务仍需要大量的手动努力。更广泛地使用基于AI的系统可以通过假设繁重的，重复的，低级的任务来帮助优化资源，以便政府员工可以专注于解释数据，批判性思维和服务提供。将AI部署用于适当的任务也可以节省无数小时。Deloitte研究估计，智能技术从起草新技术的起草报告到路由文档到适当的专家进行审查的任务节省了75％至95％。4
新生市场类别顾问的时间工作
摘要市场类别和临时工作的文献需要有限的关注中介机构在新生市场类别中的代理作用。通过对量子计算的归纳分析，我们探讨了管理咨询公司如何在这种情况下执行时间工作。我们发现，管理咨询公司通过从事三种类型的时间工作来构建知识市场。首先，它们将未来的市场类别带入了当前的存在，从而使其成为行动的对象。第二，他们构建了最终的不确定性和歧义，因此需要外部知识。第三，它们为立即市场参与创造了紧迫感。 我们的发现阐明了管理咨询公司在新生市场类别中的积极中间角色，使他们能够很早就利用新颖的市场。第三，它们为立即市场参与创造了紧迫感。我们的发现阐明了管理咨询公司在新生市场类别中的积极中间角色，使他们能够很早就利用新颖的市场。
自主代理人fra
17 SWIFT: A Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning Friday 98 A Multi-Style Chinese Characters Writing Intelligent Tool Based on Small-scale Training Data 60 Agent Trajectory Explorer: Visualizing and providing feedback on agent trajectories 12 Agentic AI for Digital Twin 40 ECLAIR: Enhanced Clarification for Interactive Responses in an Enterprise AI Assistant 59 EvalAssist: LLM-as-a-judge simplified 27 Incident基于检索的增强大语模型63 MathMistake检查器的诊断和报告系统：逐步的数学问题错误的全面演示通过迅速指导的LLMS 32 MATWA查找发现：一种用于匹配的网络工具包51微生物搜索：微生物搜索的应用程序：用于检测watefore section的应用程序，以最高的固定量为基于CREFERIST的固定型58 NEUROSING， Probabilistic Logic Shields 69 Speech is not enough: Interpreting nonverbal indicators of common knowledge and engagement 71 TRACE-CS: A Synergistic Approach to Explainable Course Scheduling Using LLMs and Logic 72 TRANSFORMER EXPLAINER: Interactive Learning of Text-Generative Models 57 Usage Governance Advisor: from Intent to AI Governance Saturday 122 Accessible Hardware Implementation for Multi-Agent Collective Construction
人机交互的 AI 工作设计模型
如果不做出改变，就无法恢复控制感。在信息系统文献中，这种变化通常被研究为使技术适应用户的需求或使自我适应技术。然而，这种适应性视角并不能完全解释与人工智能环境相关的变化。就前者而言，与传统信息系统不同，人工智能具有动态规则和启发式性质，几乎不允许通过定制和个性化对工件进行确定性更改。至于后一种适应，人工智能工件的代理性质以及它所取代的任务的复杂性增加表明人类工作发生了根本性变化，不仅改变了任务，还改变了工作设计。因此，人类适应技术的被动视角已经不够了。相反，更相关的是研究如何在人与人工智能共享任务的背景下调整工作设计以更好地满足人类需求 [17]。
人工智能词汇表
人工智能 (AI) 4 大型语言模型 (LLM) 4 代理 AI 4 AI 安全 4 AI 系统 5 算法 5 对齐 5 应用程序编程接口 (API) 5 自动化偏差 5 基准 6 偏差 6 聊天机器人 6 ChatGPT 6 Claude 6 云计算 6 认知偏差 7 计算 7 计算机视觉 7 上下文窗口 7 Copilot for Microsoft 365 7 数据 8 数据科学 8 可解释 AI (XAI) 8 微调 8 基础模型 8 生成 AI 8 GPT 9 护栏 9 幻觉 9 人在环 9 机器学习 9 模态 10 模型 10 多模态 10 自然语言处理 (NLP) 10 预训练 10 提示 10 提示工程 11 强化学习 11 负责任的 AI 11 检索增强生成 (RAG) 11监督学习 12 Token 12 训练数据 12 Transformer 模型 12 无监督学习 12 用例 12
HIPEAC-Vision-2025.pdf
仅针对大型语言模型（LLM）推断的筹码越来越多，例如Groq，Sambanova，Amazon Web Services（AWS）推论（他们还开发了Trainium Chip Specialized用于培训）。每个主要玩家都试图开发自己的硬件加速器，由Google凭借其张量处理单元（TPU）（现在是Trillium，第六代Google Cloud TPU）率先开发，例如。aws，Meta及其下一个Genmtia [meta-mtia]等。拥有一个专门的推理芯片不仅允许提高效率（在为训练大型型号的一项大型任务中提供了不同的要求，以提供大量的用户的推理），而且还会降低延迟，这对聊天机器人来说不是一个真正的问题（用户不能更快地写或读取），但对于代理商AI非常有用，而对于代理AI非常有用。