智能体作为学术术语由来已久，从上世纪的“符号、专家系统”【1】，到十年前风头无两的 强化学习（代表作 AlphaGo【3】），再到现在的 LLM，agent 底层技术经历了三个大的阶段。 符号系统的缺点在于过于依赖人工定义的“符号”和“逻辑”，强化学习苦于训练数据的匮 乏和“模态墙”，而 LLM 一次性解决这些问题。 人类语言就是一种高度抽象、跨模态、表达力充分的符号系统，同时它作为知识的载体，自 模态领域的最强模型正在向着某个世界模型认知领域 收缩【15】，AI 模型对不同概念的数字化表达（向量 表征）会逐步趋同，构建对这个世界的统一认知。这 也符合我们人类对世界的认知：人类通过语言文字这 种符号，将不同模态的信号统一地表达，并在脑中构 建了某种受限于当前科技水平的统一模型，这是人类 意识、社会沟通的前提。 从这个角度理解，多模态大模型很可能是通向真 34 / 111 正 AGI 图谱长期被诟病的构建门槛高的问题依然没有得到缓解。 以 KAG 为代表的知识推理和信息检索 2024 年 10 月蚂蚁集团发布的 OpenSPG/KAG 是知识图谱类方法中比较值得关注的，它主 张逻辑符号引导的推理和检索以提升垂直领域知识问答的逻辑性、事实性。KAG 在框架设计中 充分考虑了知识图谱、向量检索及大语言模型的能力优势，传统知识图谱被广为诟病的构建门槛 高、知识稀疏性等问题在 KAG

mspoweruser 报道，微软公司的研究人员开发了一种新的人工智能（AI）工具，利用深 度学习算法可以发现代码中的错误，帮助开发者更准确、更高效地对程序进行调试。这种 工具能够识别一些常见的错误，比如不正确的符号 “<=” 和“<”，不正确的布尔运算 符 “and” 和“or”，变量滥用等等。为了测试该系统，微软使用了 Python 代码。与 其它方法相比，经过训练后的模型发现 Bug 的概率最多可以提高

to be available (they are included with all recent versions of TeX Live): amsfonts, amsmath, lm, unicode-math, iftex, listings (if the --listings option is used), fancyvrb, longtable, booktabs, graphicx (with the dir variable set). If the mathspec variable is set, xelatex will use mathspec instead of unicode-math. The upquote and microtype packages are used if available, and csquotes will be used for typography bibtex or biber. Math rendering in HTML The default is to render TeX math as far as possible using Unicode characters. Formulas are put inside a span with class="math", so that they may be styled differently

copying this command in Microsoft Word will automatically transform the double dash in en dashes (Unicode 0x2013: –) Other cases not related to Word were also reported.So when this command does not work

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GNU 维护者， 同时还在开发 GNU Go。 Thien-Thi 特别喜欢 GNU Emacs、GNU Taler 和 GNU Go，他是 xpm, gnugo, ascii-art-to-unicode、和 hideshow GNU Emacs 软件包的作者和 维护者，并对许多其他软件包做出了重大贡献，如 vc 等其他软件包，GNU Taler 及其文档。 MegaEase 创始人兼 CEO、资深