AI 人工智能与大语言模型在核电运营中的应用 人工智能与大语言模型正以令人振奋的方式拓展着核电运营的技术边界。它既能接管繁琐劳务、优化系统性能，又能帮助人类获取知识、做出明智决策，从而提升核电站的安全性和经济性。当然，我们也清醒地认识到，在这样关系重大、安全第一的行业中，引入任何新技术都必须慎之又慎。AI不是核电安全的“万灵药”，而应被视为强有力的工具和助手。只有在人机优势互补、监管科学跟进的前提下，才能让这项技术真正落地生根。面向未来，随着技术的进步和应用经验的积累，我们有理由相信：人工智能将成为核电运营不可或缺的一部分，为核能的安全高效利用保驾护航，推动整个行业迈向智能化的新时代。
AI 苦涩的教训 Rich Sutton是强化学习领域的权威研究者，他在 2019 年 3 月 13 日发表了 文章 The Bitter Lesson，核心观点是计算能力的增长最终会战胜人类知识的精心设计，AI 研究的成功在于利用更大规模的计算，而非依赖人类对问题的理解。这个教训之所以“苦涩”，是因为许多研究者投入了大量精力去构建依赖人类知识的 AI 解决方案，但最终它们总是被更简单、更计算密集的系统取代。这一趋势一直在重复发生，而 AI 研究者往往需要经历失败后才会接受。本文是该文章的中文翻译版本。在DeepSeek牵起的人工智能热潮下，重温该文章让我们对未来的技术路线的发展有更深刻的理解。
Translation 智能体(Agent) 本文是Google发布的智能体（Agent）白皮书的中文版，使用GPT4o进行翻译， 主要内容包括： - 智能体是一种自主程序，能够通过观察世界并使用工具来实现特定目标 - 编排层作为智能体的认知架构，负责推理、规划和决策过程 - 工具（扩展、函数、数据存储）使智能体能够与外部世界交互 - 智能体通过组合语言模型、工具访问和自主决策能力，可完成复杂任务 - 未来发展趋势包括智能体链和专家混合体系统的应用 - 成功实施需要持续迭代优化，并根据具体业务需求定制解决方案
