机器学习（Machine Learning，ML)是实现人工智能的核心方法，是从有限的观测数据中“学习”(or“猜测”)出一个具有一般性的规律，并利用这些规律对未知数据进行预测的方法。 　　传统的机器学习主要关注如何学习一个预测模型，一般需要首先将数据表示为一组特征(Feature)，特征的表示形式可以是连续的数值/离散的符号等形式。 　　而后将这些特征输入到预测模型，并输出预测结果。这类机器学习可以看作是浅层学习(Shallow Learning)，其重要特点是不涉及特征学习，其特征主要靠人工经验或者特征转换方法来提取。

　　8月20日至22日，2025年电力信息通信新技术大会举办。远光软件高级副总裁曾增出席大会并分享了AI赋能企业价值创造的创新实践与前瞻思考。远光软件人工智能业务专家则聚焦生成式AI在推动流程“超自动化”与提升业务洞察能力方面的应用，详细介绍了其实践路径和成效。两位专家的分享，系统呈现了远光软件依托AI技术推动电力企业实现流程深度智能化——从感知、决策到执行的闭环自动化管理，全面支撑企业数智化转型的战略布局与技术落地。

　　9月11日上午，2025 Inclusion·外滩大会在上海黄浦世博园区开幕。2024年图灵奖得主、“强化学习之父”理查德·萨顿Richard Sutton）发表主旨演讲，他认为，人类数据红利正逼近极限，人工智能正在进入以持续学习为核心的“经验时代”，潜力将远超以往。 　　萨顿在发言中表示，今天大多数机器学习的目标，是把人类已有的知识转移到静态、缺乏自主学习能力的 AI 上。“我们逐渐达到人类数据的极限，现有的方法不能生成新的知识，不适合持续学习，而持续学习对智能的效用至关重要。”他认为，我们正进入“经验时代”，需要一种新的数据源，由智能体与世界直接交互中生成。这正是人类和其他动物的学习方式，是AlphaGo自我博弈下的“第37手”，也是近期AlphaProof在国际数学奥林匹克斩获银牌的路径。

　　我指的大语言模型的说谎问题，还不是传统分析式AI的结果不准确那么简单。而是它会一本正经的瞎编。 当你在使用大语言模型试图完成一个长文本输出的过程中，会发现大语言模型在完成创作时所引入的很多案例、数据， 　　除车企外，行业技术公司的自研芯片成果也在逐步落地。 据 36 氪报道，Momenta 自研的辅助驾驶芯片已经成功点亮（通电跑起来），且已进入装车测试阶段。 过往，Momenta 给行业的印象多聚焦于软 　　近年来，随着ChatGPT、Claude、文心一言等大语言模型在生成文本、对话交互等领域的惊艳表现，“Transformer架构是否正在取代传统深度学习”这一话题一直被持续讨论。特别是在自动驾驶领域，

　　今天，英伟达发布了截至2024年1月28日的2024财年第四季度及全年财务业绩，全年净利润增长近6倍。财报显示，在2024财年第四季度，英伟达营收为221.03亿美元，同比增长265%；净利润为122… 　　根据 Phoronix 提供的消息，新版 GNU 编译器集合（GCC）已经为即将到来的 AMD Zen 5 架构提供了初步支持，并确认 Zen 5 处理器至少引入 5 个全新的指令集，包括 AVXVN… 　　随着人工智能(AI)在2023年的爆发式增长，对AI芯片尤其是HBM内存的需求激增，导致HBM芯片的平均售价暴涨500%。