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Addy Osmani 反思了在以AI驱动的世界中品味和判断力的作用，认为尽管AI可以习得品味，但植根于责任感和主人翁意识的人类判断力仍然不可替代。

探讨人类为何创造了自身尚未完全理解的数字智能，深入其哲学与技术内涵。

本文研究了一个包含自动聊天机器人和人工坐席的人-AI服务系统，提出了一种UCB-DPP策略，该策略学习未知参数，在稳定队列的同时实现了Õ(K√T)的遗憾值。

本文介绍了一个玩具框架，将好奇心建模为单智能体和多智能体设置下的生态系统，探讨智能体如何权衡即时不确定性减少、成本、延迟回报以及保持问题开放的价值。其目标是为未来的多智能体人工智能发现系统提供参考。

Jerry Liu 同意代理和软件都有价值，但指出它们的界面不同——代理使用简单的通信界面（如聊天），而软件工具需要针对特定任务定制界面。

一种新的过程级潜变量模型（PLVM）通过跨任务的部分过程轨迹预测未来行为策略，并在PowerWash Simulator游戏数据中进行了验证。