<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>AI :: FlitSoft Docs</title><link>https://hill68.github.io/agi/index.html</link><description>AI文献与进展</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Wed, 23 Jul 2025 17:07:50 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://hill68.github.io/agi/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>美国的AI行动计划</title><link>https://hill68.github.io/agi/americas-ai-action-plan/index.html</link><pubDate>Wed, 23 Jul 2025 17:07:50 +0800</pubDate><guid>https://hill68.github.io/agi/americas-ai-action-plan/index.html</guid><description>白宫2025年7月23日发布了《赢得AI竞赛：美国的AI行动计划》，这是根据特朗普总统一月份关于消除美国在人工智能领导地位障碍的行政命令制定的。</description></item><item><title>LoRA</title><link>https://hill68.github.io/agi/lora/index.html</link><pubDate>Sun, 01 Jun 2025 17:07:50 +0800</pubDate><guid>https://hill68.github.io/agi/lora/index.html</guid><description>对论文《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》的研究动机、方法设计、实验验证及深入分析等方面进行了详细剖析</description></item><item><title>Why We Think</title><link>https://hill68.github.io/agi/why-we-think-ch/index.html</link><pubDate>Fri, 23 May 2025 17:07:50 +0800</pubDate><guid>https://hill68.github.io/agi/why-we-think-ch/index.html</guid><description>测试时计算（test time compute）与思维链（Chain-of-thought, CoT）已显著提升了模型性能，同时也引发了许多研究问题。本文旨在回顾关于如何有效利用测试时计算（即“思考时间”）以及为何它能带来帮助的最新进展。</description></item><item><title>基础模型与智能决策</title><link>https://hill68.github.io/agi/foundation-models-and-intelligent-decision-making.ch/index.html</link><pubDate>Fri, 23 May 2025 17:07:50 +0800</pubDate><guid>https://hill68.github.io/agi/foundation-models-and-intelligent-decision-making.ch/index.html</guid><description>基础模型与智能决策的进展、挑战与展望。决策智能从基于规则的发展为以人工智能驱动，实现了自适应和情境感知的决策。基础模型统一知识，促进在医疗及其他领域的可扩展、自适应决策。决策基础模型的进展依赖于安全、隐私以及人机伦理的保障。</description></item></channel></rss>