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AI & Enterprise

AI智能体走热,企业自动化落地仍不及预期

随着模型能力持续提升,企业对可独立执行任务的AI智能体热情升温,但自动化在真实业务中的落地速度仍低于预期。多位业内人士指出,基于RLHF训练的大语言模型更擅长辅助人,而非承担无人值守的自动化任务。与此同时,TypeSafe AI推出决策型模型Jev,主打速度与成本优势;多项调查则显示,核验和修正AI输出,正在抵消部分效率收益。

AI & Enterprise

KAIST联手Microsoft Research Asia推出NVA技术:AI可借脑电(EEG)识别意图并实时校正行为

KAIST研究团队与Microsoft Research Asia联合开发出基于脑电(EEG)的脑机接口技术“神经价值对齐(NVA)”。该技术无需依赖语言或动作提示,即可识别人类意图,并区分AI在目标理解上出现偏差,还是执行方式不符合预期,从而实时调整行为,提升对意图变化的响应速度。

AI & Enterprise

KAIST邀Jeff Dean首尔开讲:人机协作效果更佳

KAIST与韩国国家AI研究枢纽8月13日在首尔AI Hub举办特别讲座,邀请Discovery Loop联合创始人Jeff Dean出席并发表演讲。Jeff Dean系统回顾了过去15年的AI发展脉络,并表示,算力、数据和大模型持续推动技术进步,人类与AI协同工作往往能取得更好效果。

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