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AI 客户支持应用程序如何节省 50% 的开发时间并让用户更长久地满意

How AI Customer Support Apps Save 50% of Dev Time and Keep Users Happy Longer

AI 客户支持应用程序:缩短开发时间并提高保留率帖子《AI 客户支持应用程序如何节省 50% 的开发时间并让用户更长久地保持快乐》一文首先出现在 Spritle 软件上。

如何赢得贸易战:新书发布会以及鲍恩和凯恩斯的讨论

How to Win a Trade War: Book launch and discussion with Bown and Keynes

请加入我们,与 Soumaya Keynes 和 Chad P. Bown 在线讨论他们的新书《如何赢得贸易战》,现已开放预订。贸易战将持续下去,拒绝参与战斗已不再是一种选择。唐纳德·特朗普总统的关税公告可能会导致市场崩溃,并破坏长达数十年的联盟。中国对稀土的出口限制可能会导致西方汽车生产陷入停滞。对尖端芯片贸易的限制可能决定谁会赢得人工智能(AI)竞赛。从识别供应链漏洞到安装……

欧盟-南方共同市场贸易协定终于达成

The EU-Mercosur trade agreement is finally happening

经过20多年的酝酿,南方共同市场国家(巴西、阿根廷、巴拉圭、乌拉圭)与欧盟之间的临时贸易协定终于于5月1日起暂时实施。这形成了一个拥有约7亿消费者的贸易区,为投资、贸易和合作提供了便利。此外,这是一个明确的地缘政治信号,表明这两个区块希望通过一项透明的、具有法律约束力的协议来加深彼此的联系。该协议将在经济和政治上产生什么影响?为什么如此难以达成一致,接下来会发生什么?这是……

StereoFoley:从视频生成对象感知立体声音频

StereoFoley: Object-Aware Stereo Audio Generation from Video

我们推出了 StereoFoley,这是一种视频到音频生成框架,可在 48 kHz 下产生语义对齐、时间同步和空间精确的立体声。虽然最近的生成视频到音频模型实现了强大的语义和时间保真度,但由于缺乏专业混合、空间精确的视频到音频数据集,它们在很大程度上仍然局限于单声道或无法提供对象感知的立体成像。首先,我们开发和训练一个从视频生成立体声音频的基本模型,在语义准确性和同步方面实现了最先进的水平。下一步...

自适应思维:大型语言模型知道何时在潜在空间中思考

Adaptive Thinking: Large Language Models Know When to Think in Latent Space

大型语言模型 (LLM) 测试时计算的最新进展引入了在生成答案之前执行中间思想链 (CoT) 推理(思考)的功能。虽然增加思维预算可以在推理时实现平稳的性能改进,但对于实现计算最优推理,LLM 能力、查询复杂性和最佳预算分配之间的关系仍然知之甚少。为了应对这一挑战,我们利用自我一致性,即多个推理路径之间的一致性,作为思考必要性的代理。我们首先确定...

条件扩散中组合泛化的局部机制

Local Mechanisms of Compositional Generalization in Conditional Diffusion

条件扩散模型似乎能够进行成分泛化,即为调节器的分布外组合生成令人信服的样本,但这种能力背后的机制仍不清楚。为了使这一点具体化,我们研究了长度泛化,即生成具有比训练期间看到的更多对象的图像的能力。在受控的 CLEVR 设置中(Johnson 等人,2017),我们发现在某些情况下可以实现长度泛化,但在其他情况下则不能,这表明模型有时只能学习底层的组成结构。然后我们调查......

LaDiR:潜在扩散增强了文本推理的法学硕士

LaDiR: Latent Diffusion Enhances LLMs for Text Reasoning

大型语言模型 (LLM) 通过思想链 (CoT) 生成展示其推理能力。然而,LLM 的自回归解码可能会限制以整体方式重新审视和完善早期代币的能力,这也可能导致对不同解决方案的低效探索。在本文中,我们提出了LaDiR(潜在扩散推理器),这是一种新颖的推理框架,它将连续潜在表示的表达能力与现有法学硕士潜在扩散模型的迭代细化能力相结合。我们首先构建一个结构化的潜在推理空间……

印第安人每年在大麻上的花费估计为 18 亿美元

Hoosiers Spend an Estimated $1.8 Billion a Year on Cannabis

兰德公司的两项新研究调查了印第安纳州的大麻使用、支出、执法和政策选择,印第安纳州是少数几个大麻仍然完全非法的州之一,即使用于医疗目的也是如此。

了解执法人员配置的趋势

Understanding Trends in Law Enforcement Staffing

在疫情大流行、经济不确定性和警察观念不断变化的情况下,执法机构在招聘和保留方面遇到了挑战。该报告提供了了解加州官员人员配置的主要趋势和背景,并强调了各机构前进的几个障碍。

政策简介:了解执法人员配置趋势

Policy Brief: Understanding Trends in Law Enforcement Staffing

由于全州雇用了大量警官,并且大量资金用于执法,因此了解警官人员配置的趋势至关重要。近年来,由于大流行、经济不确定性和警察观念的变化,各机构在招聘和保留方面遇到了挑战。

飞行过程中的重心偏移:每个飞行员都必须了解的无声威胁

CG Shift During Flight: The Silent Threat Every Pilot Must Understand

飞行过程中的重心偏移是现代航空中最被低估的风险之一。无论您是一名飞行学员还是经验丰富的飞行员,了解飞行过程中重心如何移动可能是安全着陆和灾难性失控之间的区别。飞机平衡点不保持...阅读更多

处在十字路口:马来西亚联邦制与沙巴和砂拉越的特殊财政权利

At a Crossroads: Malaysian Federalism and Special Fiscal Rights of Sabah and Sarawak

出版物作者: 出版日期: 2026 年 4 月 28 日概要 马来西亚联邦的一个独特之处在于,东马沙巴州和砂拉越州享有比马来西亚半岛 11 个姐妹州属更大的“不对称”权力。平衡联邦与州关系中日益增长的公平和效率问题对于国家凝聚力和进步至关重要。评论 […]《十字路口:马来西亚联邦制和沙巴和砂拉越的特殊财政权利》一文首次出现在 RSIS 上。

祝贺伊戈尔·柴卡 (Igor Chaika) 被任命为俄罗斯联邦通讯社 (Rossotrudnichestvo) 负责人!

Поздравляем Игоря Чайку с назначением на должность руководителя Россотрудничества!

在日常设备上启用保护隐私的人工智能训练

Enabling privacy-preserving AI training on everyday devices

一种新方法可以为医疗保健和金融等高风险应用带来更准确、更高效的人工智能模型,即使在资源贫乏的环境中也是如此。

MIT-IBM 计算研究实验室成立,塑造人工智能和量子计算的未来

The MIT-IBM Computing Research Lab launches to shape the future of AI and quantum computing

在 MIT 与 IBM 长期合作的基础上,新实验室将绘制人工智能、算法和量子计算的融合图。

解决“打地鼠困境”:消除 AI 视觉模型偏差的更智能方法

Solving the “Whac-a-mole dilemma”: A smarter way to debias AI vision models

一种名为 WRING 的新去偏技术可避免产生或放大现有去偏方法中可能出现的偏差。

全球化总是胜利:Parag Khanna 谈新兴世界秩序、伊朗和亚洲的多极未来

Globalisation always wins: Parag Khanna on the emerging world order, Iran, and Asia's multipolar future

在乌克兰武装部队无人机发生事件后,芬兰将拨款 4400 万欧元打击无人机

Финляндия после инцидентов с дронами ВСУ выделит 44 млн. евро на борьбу с БЛА

据芬兰内政部报道,在乌克兰武装部队无人机坠入该国的事件发生后,芬兰当局向边防部队拨款 4400 万欧元,用于反无人机手段。