feasibility

OR-License 是一个端到端基准，评估 LLM 智能体能否直接从真实客户原始材料中解决运筹优化问题；结果显示部分模型目标质量很高，但没有一个达到专家级的可行性与部署调整后质量。

本文提出了FCx，一种通过使用改进的Variational Autoencoder和因果推断来生成可行反事实解释的算法，以确保修改是现实的、低成本的，并与现实世界的变化兼容。

一位机器人技术从业者解释说，机器人部署的瓶颈不是硬件或模型，而是能否预判部署能否持续运行，关键在于可行性、可靠性和经济性。

Mark Cuban 分享了一种利用 AI 创建商业模拟器的方法，该模拟器帮助创始人通过生成草稿计划、成本结构、供应商列表和专利大纲来测试假设，从而缩小了灵感与可行性测试之间的距离。

提出了一种变分图自编码器（VGAE），用于检测电力网络中的潮流解可行性，采用IEEE 118节点算例。该方法能够区分问题不可行性与算法不收敛。

探讨AI驱动交易的可行性与安全性，并分析潜在风险与收益。

本文探讨了使用本地运行模型是否能够现实地达到与Claude或Codex相当的人工智能能力，并分析了开源替代方案的现状及其局限性。