Miro founder and CEO Andrey Khusid discusses the inspiration behind what started as a digital whiteboard and has evolved to become an AI innovation workspace.

To integrate agentic AI into credit-related workflows and realize improvements, risk teams must identify critical, scalable use cases and convene cross-functional teams to develop solutions.

在Linux系统中，僵尸进程是已终止但未被父进程回收的进程。它们不占用CPU资源，但大量积累会耗尽系统资源。预防措施包括父进程处理SIGCHLD信号、使用SA_NOCLDWAIT标志或双叉机制。可通过ps或top命令识别僵尸进程，处理方法是终止父进程或修复代码。理解僵尸进程有助于维护系统稳定性。

Process intelligence gives organizations a clear view of how work really happens, helping them uncover inefficiencies, streamline operations, and lay the foundation for success in an AI-powered future.

Discover how to use transactions in MySQL to keep your data safe and organized—just like a diligent librarian! This beginner-friendly post explains what transactions are, why they matter, and how...

Microsoft Semantic Kernel 的流程框架旨在优化 AI 与业务流程的集成，提升工作效率和决策能力。它采用事件驱动管理任务，支持模块化和可复用性，适用于开户、外卖配送等多种场景，提供灵活的步骤管理和审计功能，支持本地与云端部署。

本研究提出了一种新方法SCOPE，通过压缩数学推理步骤，显著降低过程注释的计算成本。该方法将自然语言推理转化为代码并归一化，构建压缩前缀树，从而提升性能并节约资源。

本研究提出了一种新颖的数据标注方法，解决了现有过程奖励模型在长链推理中仅关注初始错误的问题。通过引入错误传播和终止概念，显著提升了模型在自我纠正和推理方面的性能，实验结果优于现有模型。

本研究提出了一种混合自适应建模方法，结合序列编码器和物理引导神经网络，解决了传统模型在参数和条件变化时需重新训练的问题。该方法在动态系统的实时监测中表现出色，具有重要的应用潜力。

本研究提出了CoT-Kinetics能量方程，旨在解决大规模推理模型在评估输出质量时忽视推理过程合理性的问题。通过量化推理阶段，提升模型在复杂任务中的推理能力。

本研究提出了一种创新的缺失值填补框架，结合主成分分析与量子辅助旋转，显著提升了临床数据缺失值重构的可靠性，对医疗和人工智能领域的数据处理具有重要意义。

本研究提出了一种新的离散时间高斯过程混合模型（MiDiGap），用于机器人策略学习。该模型仅需五个演示和摄像头观察即可快速学习，在多项复杂任务中表现出色，显著提高了策略成功率和样本效率，具有重要的实用价值。

本研究提出了一种新的高斯过程回归库GPRat，结合异步运行时模型HPX与Python API，解决了人工智能软件开发中CPU并行化导致的性能下降问题。实验结果表明，GPRat在多核处理器上的训练和预测速度显著优于现有库，展示了异步任务的潜力。

本研究探讨大型语言模型在语义感知中的不足，通过比较上下文学习与监督微调，发现微调后的LLMs在多项任务中表现优异，能够有效处理过程发现和异常检测问题。

WP Statistics数据库迁移已成功完成，感谢用户的持续关注。迁移过程从23号开始，历时近48小时，最终顺利结束。

本研究探讨了人工智能在保险行业业务流程自动化中的应用，特别是大语言模型在自动化索赔识别中的效果。研究表明，虽然大语言模型提高了操作能力，但也带来了新的流程动态，需进一步改进。

本研究探讨了过程奖励模型(PRM)在强化微调中的奖励黑客问题，提出了PURE方法，通过最小化信用分配来减轻奖励黑客现象。实验证明，该方法的推理表现与传统方法相当，并降低了训练失败的风险。