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1. 引言

仿人机械手作为机器人领域的重要分支,因其高度灵活的关节设计和模仿人类手部精细操作的潜力,在工业制造、医疗康复、服务机器人以及辅助日常生活等多个领域展现出广阔的应用前景[37,38,44]。

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1. 引言

随着技术飞速发展,洗钱活动呈现出日益复杂和隐蔽的特征,例如利用在线支付、移动支付以及虚拟货币等新技术进行非法资金转移 [6,10,17,30,33]。这使得金融机构面临前所未有的挑战,同时也伴随着全球金融监管压力的持续增强,监管机构不断调整策略以应对新的犯罪模式,例如欧洲银行管理局认可机器学习作为重要的反制技术,以及《金融科技发展规划(2022-2025年)》强调智能技术的伦理治理 [4,6,23]。

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1. 引言

人工智能(AI)技术正以前所未有的速度发展,并在全球范围内得到广泛应用,深刻改变着社会生产和生活方式[5,15,26,34,37]。这项技术带来了巨大的机遇,显著提升了生产效率、优化了资源配置并催生了新的经济增长点[26,37]。然而,伴随技术的快速迭代与应用场景的不断拓展,人工智能也带来了诸多风险与挑战,例如技术滥用、虚假信息传播、数据隐私泄露、算法偏见以及系统失控等问题日益凸显[4,8,10,12,21,30]。在这些挑战中,人工智能系统引发的责任归属问题尤为突出,并被视为人工智能治理的核心难题之一[9,11,20,40,41]。

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1. 引言

人工智能(AI)技术的快速发展催生了具备自主学习、推理和决策能力的智能实体——即 AI Agent [33]。AI Agent 通常被定义为能够在数字或物理环境中感知环境、处理信息、做出决策并采取行动的自主或半自主系统 [21,29,40]。其核心能力包括感知、决策、自主行动以及高效执行任务 [8,10,20],同时展现出卓越的适应性和学习能力,能够根据用户需求以及环境变化灵活应对复杂任务 [8,29]。AI Agent 的演进历程已从基于简单规则的系统,发展到由深度学习、神经网络及大模型驱动的复杂智能体,极大地拓展了其多功能性和应用范围 [29,34]。学思文汇ifamilygp.com

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1. 引言

人工智能(AI)技术的快速发展及其在各领域的广泛渗透正在重塑社会生产力与生活方式[25]。作为人工智能领域的重要演进方向,AI Agent(人工智能智能体)正日益受到关注[4,10]。AI Agent被定义为一种能够自主感知环境、进行决策并执行行动的智能实体[8,10,37],具备通过独立思考和调用工具逐步完成给定目标的能力[8,10]。它们与传统AI系统存在显著区别,后者通常依赖预先定义的规则和有限的状态转换,缺乏处理复杂和未知场景的能力,自主性和适应性受限[4]。AI Agent通过协同工作实现对用户需求的精准理解和高效响应[4,16],展现出更强的自主性和适应性。

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1. Introduction

The contemporary media landscape is characterized by an overabundance of information, a phenomenon that has given rise to the attention economy [20,38]. In this environment, attention has become a scarce and valuable resource, functioning increasingly as a form of currency that shapes individual engagement and economic exchanges [13,43]. The dynamics of the attention economy, driven by platforms and algorithms that compete intensely for user engagement, significantly influence content creation, dissemination, and consumption across various media [6,31]. Understanding how to effectively capture and sustain this scarce resource is paramount for creators and communicators.

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1. 引言

近年来,人工智能(AI)技术取得了显著进展,尤其以AI大模型为代表的新一代技术,正以前所未有的速度渗透并深刻改变着数据分析的范式 [8,9,12,17,26,39]。与传统依赖预设规则或浅层统计模型的数据分析方法相比,AI大模型凭借其强大的学习能力、复杂的架构以及处理海量数据的潜力,在多个领域展现出提升精确度和时效性的巨大潜力,例如金融风险评估、量化交易、销售预测、工业应用以及生成式报告等 [13,14,15,17,28,31,34,39,40]。这种技术变革促使业界和学界的关注点从“是否引入大模型”转向“如何有效且可靠地应用大模型”,特别是在对精度和可靠性要求极高的金融等关键领域 [8,13]。

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