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企业在设计和优化供应链时面临着各种复杂挑战，提升应变能力、降低成本和提高规划质量只是其中几个方面。过去几十年里，信息技术的进步使企业决策从依靠直觉和经验，转向了更加自动化和数据驱动的方法，从而提高了效率，大幅降低成本，并提升了客户服务。
AI搜索加广告，是必然吗？
本文深入解析一项开创性研究——"Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning"，该研究通过基于规则的强化学习技术显著提升了语言模型的推理能力。微软亚洲的研究团队受DeepSeek-R1成功经验的启发，利用结构化的逻辑谜题作为训练场，为模型创建了一个可以系统学习和改进推理技能的环境。
人工智能（AI）系统或将逃脱人类控制，欺骗人类，甚至给全人类带来灾难性的后果。
AI开源潮涌现，推理模型成主流。
谷歌首席科学家Jeff Dean与Transformer作者Noam Shazeer在一场访谈中不仅揭秘了让模型速度提升三倍的低精度计算技术，分享了「猫神经元」等早期AI突破的背后故事，还大胆畅想了AI处理万亿级别Token、实现「1000万倍工程师」的可能性。
在创始人、已故CEO乔布斯诞辰70周年之际，苹果宣布未来4年在本土投资5000亿美元，加速AI和半导体投资进度，将新建24家工厂，创造2万个就业岗位。
自动形式化数学定理证明，是人工智能在数学推理领域的重要应用方向。此类任务需要将数学命题和证明步骤转化为计算机可验证的代码，这不仅能确保推理过程的绝对严谨性，还能构建可复用的数学知识库，为科学研究提供坚实基础。
当很多 AI 公司还就是否该走开源路线而感到左右为难时，阿里的技术团队又开源了一个新的模型 —— 万相（Wan）视频生成大模型（包括全部推理代码和权重，最宽松的开源协议）。
前阵子，我那年过半百的老爸也开始问我这个问题了。别以为AI只是个高级玩具，它跟以前我们用的所有工具都不一样。想想以前的计算机，让我们算数更快；互联网，让我们查资料更快。它们都是工具，帮我们提高效率。