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Harrison
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新型高阶柯西网络提高高维布朗运动计算效率
研究人员开发了高阶柯西网络（HCNs），以解决高维反射布朗运动（RBMs）平稳尾部计算的计算挑战。这些网络利用共享坐标基本伴随关系（BAR）框架和原生的复值有理柯西子网络来强制执行全纯性，从而消除了对采样柯西-黎曼惩罚的需求。与之前的NN4MGF等方法相比，HCNs在内存使用和更新时间方面显示出显著的改进，30维配置使用的峰值内存减少了十倍，并实现了预计58.2倍的全调度更新时间。HCNs还显示出有希望的准确性，在笔记本电脑GPU上达…
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AI领导力需要质疑问题，而不仅仅是寻找答案
文章认为，在AI提供大量答案的时代，领导力必须从寻找解决方案转向质疑问题本身。文章以制作人乔治·马丁与披头士乐队的合作为例，提出最有价值的贡献不是拥有所有答案，而是识别他人忽略的可能性并挑战现有假设。领导者应利用AI来质疑他们正在使用的“地图”，而不是仅仅找到通往预定目的地的最快路线。
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Kalshi 部署 AI 代理 Harrison 使用 Anthropic 的 Claude 进行合约审查
Kalshi 开发了一个名为 Harrison 的内部 AI 代理，用于审查预测市场合约。该代理使用 Anthropic 的 Claude 构建，已审查了 500 多个市场模板。此举凸显了 AI 在受监管的金融领域实现自动化合规的潜力。