एआई के बारे में अधिक जानने के लिए आपको एक नया अनुभव प्राप्त करना होगा। ，挑战不再是说服组织相信AI具有潜力,而是确保那些影响运营एआई से संपर्क करें और अधिक पढ़ें अधिक पढ़ें流程的一部分,他们仍能保持控制。在许多组织中,这种控制感仍मेरे पास अभी भी कोई विकल्प नहीं है। अधिक पढ़ें境中的决策相互关联,错误会迅速升级。当AI输出缺乏上下文और देखें अधिक पढ़ें变革的抗拒。实际上,它反映了高风险运营环境中的职业责任感。 एआई के बारे में और पढ़ें信但最终被证明是错误的输出时，损害很少仅由雄心造成，其根源在于不透明性。如果无人能解释结论是如何得出的, 那么即使系अधिक पढ़ें और अधिक पढ़ें अधिक पढ़ें ，这种不平衡会产生摩擦。AI虽然存在,但其价值受到限制。 एआई के बारे में अधिक जानें入自动化决策来解决这个问题。可解释的AI并不意味着暴露每一个内部计算。它意味着提供与人类操作者相关的洞察：哪些数据影响了决策,哪些条件权重最大,以及置信度是如何评估的。这एआई से संपर्क करें ，可解释AI创建了一种解释层，说明AI决策是如何做出的，而不是将其过程和逻辑隐藏在视野之外。这不仅意味着AI系统可मेरे पास अभी भी कोई विकल्प नहीं है, इसलिए मुझे कोई समस्या नहीं है।工作原理。这也意味着能够识别AI模型的漏洞并防范偏见。至关重要的是,可解释性意味着当出现问题时,团队可以追溯推理路और देखें复发生,要么通过禁用自动化来完全避免。实践中的可解释性以एआई के बारे में अधिक जानें एक बार फिर से, एक बार फिर से इस पर विचार करें अधिक पढ़ें अधिक पढ़ें अधिक पढ़ें अधिक पढ़ें और अधिक पढ़ें यह एक अच्छा विचार है क्योंकि यह आपके लिए बहुत अच्छा है।用它们的人共同进化。相比之下,黑盒系统一旦信心下降,往往会एक बार फिर से आपको एक नया अनुभव प्राप्त करने की आवश्यकता है। अधिक पढ़ें 。仍然必须有人对结果负责。当AI能够解释自身时，问责制变अधिक पढ़ें诸防御性的变通方法。这也有治理方面的好处,尽管在内部这很मैं आपको यह बताना चाहता हूं कि यह कैसे काम करता है एआई के साथ काम करने के बारे में जानें度的系统可能会使组织面临不必要的风险。然而,可解释性的更大价值在于韧性而非合规。了解其系统的团队恢复得更快。他们更अधिक पढ़ें अधिक पढ़ें और अधिक पढ़ें मेरे पास एक अच्छा विचार है, मेरे पास एक अच्छा विचार है, एक अच्छा विचार है। मुझे लगता है कि मैं एआई के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकता हूं। अधिक पढ़ें员工。它的扩展速度可能不如纯粹为速度或新颖性优化的不透明模उत्तर: ，其停滞的计划更少,影子决策也更少。自动化成为运营中可信赖的一层,而非孤立运行的平行实验。价值实现时间得以改善,并非因为系统更快,而是因为团队愿意充分使用它们。负责任地扩展एआई के बारे में अधिक जानकारी के लिए, मुझे एक नया अनुभव प्राप्त करने की आवश्यकता है। अधिक पढ़ें अधिक पढ़ें营环境中,只有当理解与自动化同步发展时,智能才能有效扩展。
过去几年，我们见证了智能体AI系统展示出令人印象深刻的演示。它们编写的代码能通过测试用例。它们搜索网络并回答复杂问题。它们以惊人的准确性操作软件界面。每一次会议演示、每一次新闻发布、每一次基准测试报告都强调着智能体AI的崛起。但在这类令人印象深刻的演示之下，隐藏着一个问题。当这些相同的系统从受控环境转移到现实世界部署时，它们常常以基准测试从未预测到的方式失败。在100个精选示例上完美运行的代码生成器，在遇到从未见过的边缘情况时开始产生错误。在实验室中达到85%准确率的网络搜索代理，随着用户行为的变化，检索到的结果越来越不相关。在测试中能完美协调十个API调用的规划系统，在遇到意外的API响应格式时就会崩溃。这些系统失败并非因为缺乏智能，而是因为缺乏适应性。问题在于AI智能体如何学习和调整。虽然尖端系统建立在庞大的基础模型之上，但仅凭原始智能是不够的。要执行专门任务，智能体必须具备适应能力。当前的智能体AI系统由于设计和训练上的结构性限制，无法做到这一点。在本文中，我们将探讨这些限制及其持续存在的原因。演示中的能力幻觉现代AI中最危险的故障模式是能力幻觉。简短的演示常常掩盖了真正的复杂性。它们在干净的数据集、可预测的API和狭窄的任务范围内运行。生产环境则恰恰相反。数据库不完整，模式在无通知的情况下更改，服务超时，权限冲突，用户提出的问题违反了系统的基本假设。这正是生产复杂性显著增加之处。在演示中出现一次的单个边缘情况，在部署中可能每天出现数千次。微小的概率性错误会累积。一个“基本正确”的智能体在真实操作中会迅速变得不可靠。问题的核心在于对冻结的基础模型的依赖。这些模型擅长模式补全，但智能体行为是顺序性和有状态的。每个动作都依赖于前一个动作的结果。在这种设定下，统计不确定性会迅速复合。任务早期的一个小错误可能会在后期级联成循环、死胡同或破坏性操作。这就是为什么在评估中显得能力出众的智能体，一旦部署后性能往往会迅速下降。问题不在于缺少某个功能。而在于通用模型被要求表现得像领域专家，却不被允许从其环境中学习。从通用智能到情境能力基础模型本质上是通才。它们编码了广泛的知识和灵活的推理模式。然而，生产环境中的智能体必须是情境化的。它们需要理解特定组织及其工具的具体规则、约束和故障模式。没有这一点，它们就像读遍了所有手册却从未上过一天班的人。弥合这一差距需要重新思考适应性本身。当前的方法大致分为两个有缺陷的阵营：重新训练核心AI智能体本身，或者调整其使用的外部工具。每种方法在解决一个问题的同时，都会产生其他问题。这导致我们得到的系统要么过于僵化，要么成本过高，要么过于不稳定，无法满足生产环境对一致性和成本的要求。单体智能体陷阱第一种方法，智能体适应，试图让核心LLM更聪明地使用工具。它本质上是教授AI使用工具所需的特定技能。研究人员进一步将其分为两类。一些方法利用来自工具的直接反馈（如代码编译器的成功或搜索引擎的结果）来训练智能体。另一些则根据最终输出的正确性（如答案的对错）来训练它。像DeepSeek-R1和Search-R1这样的系统表明，智能体可以学习复杂、多步骤的工具使用策略。然而，这种能力伴随着巨大的成本。训练拥有数十亿参数的模型在计算上是极其昂贵的。更重要的是，它创造了一种僵化、脆弱的智能。通过将智能体的知识和工具使用规则结合在一起，这种方法使得更新缓慢、风险高，不适合快速变化的业务需求。让智能体适应新任务或新工具，可能会引发“灾难性遗忘”，即失去先前掌握的技能。这就像每次想添加一个新部件时，都需要重建整个工厂装配线。脆弱的工具箱问题认识到这些限制后，第二种主要方法——工具适应——将核心智能体保持冻结状态，转而优化其生态系统中的工具。这更具模块化和成本效益。一些工具是通用训练的，如标准搜索检索器，然后被接入系统。另一些则专门针对冻结的智能体进行调整，从其输出中学习，成为更好的助手。这种范式在效率方面前景广阔。一项关于名为s3系统的里程碑式研究展示了这种方法的潜力。它训练了一个小型、专门的“搜索器”工具来支持一个冻结的LLM，实现了与像Search-R1这样完全重新训练的智能体相当的性能，但使用的训练数据却少了70倍。其理念是：为什么要重新教一位天才物理学家如何使用图书馆目录？不如直接训练一个更了解物理学家需求的图书管理员。然而，工具箱模型也有其自身的局限性。整个系统的能力最终受限于冻结LLM固有的推理能力。你可以给外科医生一把更锋利的手术刀，但无法让一个非外科医生进行心脏手术。此外，协调日益增长的适应性工具套件成为一个复杂的集成挑战。工具A可能针对某个指标进行了优化，但这违反了工具B的输入要求。系统的性能随后依赖于相互关联组件之间脆弱的平衡。协同适应挑战这让我们触及了当前智能体AI范式中适应性缺陷的核心。我们要么适应智能体，要么适应工具，但无法以同步、稳定的方式同时适应两者。生产环境不是静态的。新数据、新用户需求和新工具不断涌现。一个无法平稳、安全地同时进化其“大脑”和“双手”的AI系统，最终必然会崩溃。研究人员指出，这种协同适应的需求是下一个前沿领域。然而，这是一个复杂的挑战。如果智能体和它的工具同时学习，失败的责任归咎于谁？如何防止不稳定的反馈循环，即智能体和工具相互追逐变化，却未能提高整体性能？早期的尝试，例如将智能体-工具关系视为一个协作多智能体系统，揭示了其中的困难。如果没有稳健的信用分配和稳定性解决方案，即使是我们最先进的智能体AI，也仍然只是一组令人印象深刻但互不关联的能力。内存作为一等系统适应性缺陷最明显的迹象之一是静态内存。许多已部署的智能体不会随着时间的推移而改进。它们重复同样的错误，因为它们无法内化经验。每次交互都被当作是第一次。生产环境需要适应性内存。智能体需要情景记忆来处理长视野任务，需要策略性记忆来完善计划，需要操作性记忆以避免重复失败。没有这些，智能体会显得脆弱且不可信。内存应被视为一个可调组件，而非被动日志。能够回顾经验、从错误中学习并调整行为的系统要稳定得多。适应性系统带来的新风险适应性本身也带来了新的风险。智能体可能学会优化指标而非目标，这种现象被称为寄生性适应。它们可能在表面上看起来成功，却损害了根本目标。在多智能体系统中，被攻破的工具可以通过微妙的提示注入或误导性数据来操纵智能体。为了缓解这些风险，智能体需要强大的验证机制。行动必须是可测试、可逆和可审计的。智能体与工具之间的安全层可以确保错误不会无声地传播。核心要点要让智能体AI在现实世界中发挥作用，它不能仅仅是智能的；它必须能够适应。如今大多数智能体失败，是因为它们在时间上是“冻结”的，而现实世界是复杂且不断变化的。如果一个AI无法更新其内存并从错误中改进，它最终会崩溃。可靠性并非来自完美的演示；它来自于适应的能力。
牛津大学领导的一项新研究得出结论，女性使用生成式AI的程度远低于男性——并非因为缺乏技能，而是因为她们更担心AI对就业、隐私、心理健康和社会本身的危害。 作为未经授权的主要目标，女性在过去七年中一直与围绕生成式AI这一争议分支的深度伪造内容密切相关，并在近期取得了一些显著胜利。然而，牛津大学领导的一项新研究认为，这种对女性AI关切的描述过于狭隘。研究发现，女性使用各类生成式AI的程度都远低于男性——并非由于获取渠道或技能差距，而是因为她们更可能认为AI对心理健康、就业、隐私和环境有害。该论文指出：‘我们使用[2023–2024年]英国全国代表性调查数据表明，女性采用生成式AI的频率远低于男性，因为她们对其社会风险的感知不同。‘我们编制的综合指数涵盖了关于心理健康、隐私、气候影响和劳动力市场扰动的担忧，该指数解释了9-18%的采用率差异，并且是所有年龄段女性中最强的预测因素之一——对于年轻女性而言，其预测力超过了数字素养和教育水平。’根据研究人员的说法，最大的差距出现在那些数字素养高、对AI社会风险表示强烈担忧的年轻用户中，个人使用方面的性别差异超过45个百分点：通过在连续调查轮次中匹配相似的受访者，构建合成双胞胎面板，该研究发现，当年轻女性对AI的社会影响变得更加乐观时，她们使用生成式AI的比例从13%上升到33%，显著缩小了差距。在那些担忧气候危害的人群中，生成式AI使用的性别差距扩大到9.3个百分点；在那些担忧心理健康危害的人群中，差距则扩大到16.8个百分点，这并非由于男性使用增加，而是由于女性使用率显著下降。因此，作者们发现了一种与性别相关的明显文化效应*：‘平均而言，女性表现出更多的社会同情心、传统的道德关切和对[公平]的追求。同时，研究发现道德和社会关切在技术接受度中扮演着角色。‘关于教育领域生成式AI的新兴研究表明，女性更可能认为在课程作业或作业中使用AI是不道德的，等同于作弊、助长剽窃或传播错误信息。‘对社会福祉的更大关切可能部分解释了女性对生成式AI的较低采用率。’他们认为，研究中观察到的女性的这种看法是合理的：‘[女性]对环境、社会和伦理影响的高度敏感性并非错位：生成式AI系统目前确实具有显著的能源需求、不均衡的劳动实践，以及有据可查的偏见和错误信息风险。‘这表明，缩小性别差距不仅关乎改变观念，也关乎改进底层技术本身。因此，激励低碳模型开发、加强对偏见和健康危害的保障措施、提高供应链和训练数据实践透明度的政策，将能解决这些合理的关切——同时确保女性的风险意识成为技术改进的杠杆，而非采用的障碍。’他们进一步指出，虽然该研究清楚地表明…他指出了采用差距，其研究结果在英国以外地区可能更高（新研究的所在地是英国）。这篇新论文题为《女性担忧，男性采用：性别化认知如何塑造生成式AI的使用》，由牛津互联网研究所、比利时新经济思维研究所和柏林洪堡互联网与社会研究所的研究人员共同完成。数据与方法最近的一项新研究趋势表明，尽管能力和访问权限没有差异，但女性使用各类生成式AI的频率低于男性——这一不足据估计是近期性别工资差距的一个促成因素，这与先前关于女性互联网使用率较低与较低薪资相关的趋势一致：在这项新研究中，作者利用英国政府《公众对数据和AI的态度：追踪调查》倡议中提供的逐年研究信息，分析了AI相关风险的认知如何影响不同性别的采用模式，并将风险敏感性分离出来，作为女性使用率降低的一个关键因素。当风险担忧与其他特质结合时，生成式AI的性别差距会变得更大。如下图所示，最大的差距（5.3个百分点）出现在那些拥有高数字技能、并将AI视为心理健康风险的女性中：心理健康担忧往往会放大大多数群体中的性别差距，这种效应在年轻和数字素养更高的用户中最为强烈，而隐私担忧也会扩大差距，在某些工作环境中甚至将差距推高至22.6个百分点。即使在那些对AI气候影响表示担忧的年长受访者中，差距仍然高达17.9个百分点，这表明对危害的认知对女性影响更重——包括在整体AI使用率相对较低的群体中也是如此。风险认知为了确定风险认知对采用的影响程度，研究人员基于对AI在心理健康、气候、隐私和就业方面影响的担忧，构建了一个综合指数。然后，他们使用按年龄和性别划分的随机森林模型，将该指数与教育、职业和数字素养一起进行测试，发现在所有人生阶段中，AI相关的风险认知始终能预测生成式AI的使用——其排名常常高于技能或教育，尤其对女性而言：随机森林模型（按年龄和性别分层）显示，与男性相比，AI相关风险感知是女性使用生成式AI更强的预测因素，在所有女性年龄组中均位列前两大特征，其影响力超过了数字素养和教育。对于男性，数字素养占主导地位，而风险感知排名较低且作用不那么一致。模型表明，社会关切对女性AI采用的影响远强于传统技能或人口因素。请参阅源PDF以获得更好的可读性和整体分辨率。[/caption]在所有年龄组中，对AI社会风险的关切预测女性使用生成式AI的程度均强于男性。对于35岁以下的女性，风险感知是影响使用行为的第二大因素，而男性中则排名第六；在中老年群体中，风险感知对女性排名第一，对男性排名第二。在所有模型中，风险感知占预测重要性的9%至18%，超过了教育和数字技能指标。根据论文，这些结果表明，女性对生成式AI的采用率较低，较少源于对个人风险的担忧，更多是出于更广泛的伦理和社会关切。在这种情况下，犹豫似乎是由对AI可能对他人或社会（而非自身）造成伤害的更强烈意识所驱动。合成双胞胎为了测试改变对这些主题的态度是否能改变行为，研究人员采用了合成双胞胎设计，将两轮调查中相似的受访者进行配对。将较早一轮的每个人与较晚一轮中年龄、性别、教育和职业相同的受访者进行匹配。然后，团队比较了那些数字技能有所提高或对AI社会影响变得更加乐观的受访者在生成式AI使用上的变化，从而能够分离出更高的数字素养或减少的担忧是否真的能提高采用率，尤其是在年轻人中：提升数字素养提高了两性对生成式AI的使用，但也扩大了性别差距，男性受益更多。在全部样本中，女性的使用率从9%上升到29%，而男性则从11%上升到36%。在年轻人中，数字素养的提升使男性的使用率从19%大幅上升至43%，而女性的使用率从17%上升到29%，增幅不大且无统计学意义。相比之下，对AI社会影响的更大乐观情绪产生了更均衡的变化，女性从13%上升到33%，男性从21%上升到35%。在全部样本中，女性从8%上升到20%，男性从12%上升到25%。因此，论文指出，虽然数字技能提升总体上提高了采用率，但也倾向于扩大性别差距——而重塑对AI更广泛影响的看法，似乎在提高女性使用率方面更为有效，且不会不成比例地提升男性的采用率。结论这些发现的意义似乎在论文展开过程中出现了分歧；如前文所引，作者起初对女性更广泛的全球关切和伦理立场表示赞许。接近尾声时，出现了一种更为勉强和务实的观点——也许是出于当前的时代精神——作者们担心女性是否会因其道德警惕和疑虑而”落后”：‘[我们的]研究结果指向更广泛的制度和劳动力市场动态。如果男性在规范、期望和能力仍在形成的时期以不成比例的高速度采用AI，这些早期优势可能会随着时间的推移而复合，影响生产力、技能发展和职业进展。’ * 我将作者文内引注转换为超链接。首次发布于周四，
anthropic 100 से अधिक वर्षों के लिए भुगतान प्राप्त करें, 3500 से अधिक भुगतान प्राप्त करें, और अधिक पढ़ें अधिक पढ़ें和新加坡主权财富基金 GIC 正在领投此轮融资,交易可能在数周内完成。这将是 मानवविज्ञान 在十二个月内的第三轮巨额融资,此前在2025年3月以615亿美元估值完成了35亿美元的E轮融资,并在9月以1830亿美元估值完成了130亿美元的F轮融资。这一增长轨迹引人注目。自3月以来，Anthropic अधिक पढ़ें中典型的泡沫性倍数。以3500亿美元的估值计算，Anthropic 将跻身全球市值最高的二十家公司之列——与那些花费数十年才达到类似规模的成熟科技巨头并肩。收入增长支撑估值这一估值反映了极少有科技公司曾实现过的收入增长. मानवशास्त्रीय F轮融资公告,其年化收入从2025年初的约10 अधिक पढ़ें了五倍。该公司拥有超过30万企业客户,其中年收入超क्लाउड 10 साल पहले 7 साल का था। कोड在2025年5月全面上市后的六个月内,年化收入达到了10亿美अधिक पढ़ें Netflix, Spotify, KPMG, Salesforce और अधिक पढ़ें एंथ्रोपिक 总收入的20%。该公司也积极推出产品,并且Anthropic 对 开放标准（位为基础设施提供商,而不仅仅是模型供应商。独立于微软-Nvidia交易此轮新融资与微软和英伟达在2025年11月宣布的 150 वर्ष से अधिक आयु के लोग, एंथ्रोपिक Azure के साथ 300 से अधिक मॉडलों की तस्वीरें ली जा सकती हैं...
अली सर्राफी, कोवंत अधिक पढ़ें अधिक पढ़ें 2024 年底创立 कोवंत 以来,他借鉴了在企业人工智能战略,市场进अधिक पढ़ें साइलो एआई या एएमडी अधिक पढ़ें मेरे पास अभी भी कोई विकल्प नहीं है। कॉम्बिएंट मिक्स, 领导公司实现快速增长并被 साइलो एआई अधिक पढ़ें了他始终专注于将先进人工智能转化为现实世界商业影响的理念。Kovant अधिक पढ़ें अधिक पढ़ें अधिक पढ़ें अधिक पढ़ें अधिक पढ़ें अधिक पढ़ें स्पॉटिफाई करें 领导重大人工智能计划,发展并成功退出了Combient Mix,随后在 Silo AI...
