OpenAI’s Bonnie Xu discusses Kepler, an internal AI data analyst agent built to query 600+ petabytes of data. She explains how they overcome context window limits using MCP, automated code...

We need to do the front-end with spa. The question is whether to use a full-stack framework like next.js, but only the front-end part, without server-side components. If I don't use them, could...

Aviation industry experts remain skeptical amid high costs and technical feasibility challenges.

本研究提出了“网络感知”概念，以解决情感计算中准确识别用户情感的挑战。实验结果表明，用户情感相关的“开启”行为频率显著影响情感效价，推动情感意识应用的发展。

本文介绍了一种新系统HDM-2，用于检测企业环境中大语言模型输出的幻觉，填补了研究空白。HDM-2结合上下文和知识验证，实验结果表明其优于现有方法，具有良好的实用潜力。

本研究分析了62种大型语言模型自我生成解释的真实性，发现更大规模的模型在真实性上表现更佳。提出的phi-CCT测试表明，指令调优的解释受冗长度影响，未能显著提高真实性。

本研究针对低资源语言在词义消歧义（WSD）和词义引导（WSI）任务中缺乏大型数据集的问题，提出利用生成的句子对和字典示例来有效区分词义。结果显示，该方法在WSD和WSI任务上优于现有模型，显著提升了低资源语言的处理能力。

本研究探讨了FRIDA模型在灾难响应中的有效性，解决了小型语言模型在复杂常识知识上的不足。FRIDA通过结合专家知识生成合成数据，经过微调后表现优于基础模型，但在特定领域知识的检索能力上仍需改进。

本研究评估了大语言模型在常识理解和抽象推理中的不足，并提出了两种提示方法。实验结果显示，使用示例指导选择关系时准确性有所提高，但在限制预测单一关系时表现下降。这表明，尽管模型在常识推理方面仍存在差距，设计良好的提示方法能够提升其性能。

本研究结合常识推理模型与图像数据，以提升自动驾驶系统的推理能力，重点在于提高推理准确性，增强系统的可调性、可解释性和伦理性，推动自动驾驶技术的发展。

US consumers’ sentiment and their spending patterns have been out of sync. Here’s how executives can make sense of the mixed signals.

US consumers’ sentiment and their spending patterns have been out of sync. Here’s how executives can make sense of the mixed signals.

TreeMatch是一个完全无监督的词义消歧系统，利用特定领域知识库和依赖知识，显著提高了消歧精度，测试结果优于最频繁选择基线。

本研究提出了一种基于注意力的多站信息框架SENSE，以提高地震早期预警的准确性。该框架整合多个站点的数据，学习站点间关系，能够更快地发出预警，尤其对远地区有效。实验结果表明，SENSE在台湾和日本的数据集上表现优越。

本研究探讨了词义消歧（WSD）在实际文本中的应用难题，提出了词义链接（WSL）任务，并采用基于变换器的架构以提升消歧义效果，研究表明该方法有助于更好地整合词汇语义于下游应用。

本文提出了一种新方法，通过谱密度矩阵和$ ext{l}_1$正则化的Whittle最大似然估计器，从时间相关样本中恢复复杂网络的稀疏边结构。研究表明，该方法在高维样本少于网络规模时仍能有效恢复真实网络的边连接性，具有重要应用潜力。

本研究探讨了大型语言模型在现代数字通信中处理词义歧义的问题。通过结合系统性提示增强机制与意义解释知识库，研究发现少量示例的思维链提示策略显著提高了模型在社交媒体和数字交流中的词义准确性。