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Gartner预测,到2026年,75%的全球500强企业将采用决策智能实践,包括对决策进行记录以实施后续分析。到2027年,50%的业务决策将通过用于决策智能的AI智能体得到增强或实现自动化。

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2025-05-12

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2025-05-12

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想象一下,你看到一张漂亮的3D设计图片,决定自己动手做一个。但当你开始尝试时,却发现这个设计在现实世界中根本无法站立或组装。这正是目前3D生成技术面临的关键问题。

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2025-05-12

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想象一下,你正在使用一位非常聪明的私人助教来解决复杂的数学问题。这位助教擅长通过"思考过程"来逐步分析问题,但他的思考过程往往很冗长,需要写满好几页纸。虽然最终答案往往是正确的,但如果你赶时间,或者纸张有限,这种详尽的分析就会成为一种负担。

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想象一下,你有两个朋友:一个朋友每次你诉说烦恼时都会给你一大堆实用建议,但你总觉得他并没有真正理解你的感受;另一个朋友也许不会提供太多具体解决方案,但每次交谈后你都感到被理解、被支持,情绪也变得更加积极。在人际交往中,后者往往能给人带来更多心理慰藉。当今的人工智能系统也面临类似的评价难题:如何判断AI不仅能回答问题,还能真正"懂"人的情感需求?

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想象一下,如果你家里有两位外国朋友:一位只能听懂你说的话并回答问题,另一位则只能根据你的描述画画,但不能回答你的问题。虽然他们各自都很有才华,但你必须在两人之间不断切换才能完成复杂任务。这就是当今人工智能领域的现状——我们有出色的"理解型"模型(如能看图回答问题的GPT-4V)和"生成型"模型(如能画图的Stable Diffusion),但它们像两个分离的世界,很少能融为一体。

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