从追求确定性到接纳不确定性:重塑认知与成长

邓宁-克鲁格效应证明了绝对确定性的荒谬性。那些对自己错误的信念充满信心的人,不太可能去寻找新的信息或考虑其他观点,这使他们更容易在判断中出现错误。因此,确定性虽然能带来暂时的心理安慰,却可能导致错误的决策,错失成长的机会。#04拥抱不确定性尽管不确定性带来的不适是自然而然的,但学会接受甚至拥抱不确定...

冯术杰 | 非传统商标的显著性认定:重视个案事实,克服认知偏见

这是把申请商标具有显著性的举证责任转移给了商标申请人,即要求申请人证明其商标具有显著性否则就不能获得注册,而不是要求商标局对其驳回申请的行政行为承担举证责任,与行政诉讼法的要求不符。(二)固有显著性认定中的个案事实认定要解决目前非传统商标固有显著性认定中存在的问题,一是要摒弃偏见,即不能一刀切的认为...

诺奖得主斯宾塞:推进人工智能在国家内部和全球经济中的可获得性和...

4月29日,诺贝尔经济学奖获得者MichaelSpence(迈克尔·斯宾塞)出席了“2024中关村论坛——金融科技平行论坛”,并通过视频录像发表了主题为“人工智能对世界经济的变革性影响”的演讲。斯宾塞教授提出,生成式人工智能是人工智能发展的重大阶段,能够与人类进行更自然的交流,是一种超级通用技术。人类可以通过人工...

专访可汗学院创始人:AI教育赛道,中美之间最大的区别是什么?

萨尔曼·可汗:AI的好处在于处理敏感问题的中立性和可审计性。确实有记者怀疑AI能否做到这一点,因为至少在美国,教室里的老师很少真正不带偏见,或者不带某种政治倾向。举个例子,关于枪支控制的讨论在美国社会中极为分化,加利福尼亚州和得克萨斯州老师的说法可能会大相径庭,而且不断强化各自的偏见。但Khanmigo不会直接...

从不确定性中获得胜算

“无限猴子”的说法来自数学家埃米尔·博雷尔。博雷尔曾举了一个经典的例子:猴子随意敲击打字机的键盘,碰巧创作出了莎士比亚全集。他写道:“尽管这类事件发生的可能性无法得到合理的论证,但由于其发生的概率极小,以至于任何理智的人都会毫不犹豫地认为它是不可能发生的。”...

Perplexity增长负责人谈最大AI搜索的增长尝试|Bolt 荐阅

20VC:我想到Facebook,他们希望你能获得5个好友,然后你就有更高的留存可能性(www.e993.com)2024年11月29日。你们内部有没有一个特定的指标表明:"嘿,过了这个点,我们就有更高的留存可能性"?RamanMalik:是的,我称这些为里程碑指标。我们可以看看任何在30天、60天留存的用户,然后回看他们最初几次会话,问:"好,他们做了什么不...

对话可汗学院创始人:中美AI教育最大区别是什么?-虎嗅网

萨尔曼·可汗:AI的好处在于处理敏感问题的中立性和可审计性。确实有记者怀疑AI能否做到这一点,因为至少在美国,教室里的老师很少真正不带偏见,或者不带某种政治倾向。举个例子,关于枪支控制的讨论在美国社会中极为分化,加利福尼亚州和得克萨斯州老师的说法可能会大相径庭,而且不断强化各自的偏见。

要获得可持续绩效,必须洞察和激活员工潜能

采用遵循多特征、多方法原则的评估策略。通过使用多个指标评估员工潜能，并围绕这些指标收集多方意见（包括同事和员工的意见），企业可以减少偏见，更全面、准确地了解员工的潜能。利用可靠的评估工具来衡量这些指标，将能够提高评估准确性，减少评估过程中的主观性，并有助于企业在解释评估结果时阐明存在歧义之处。将人才...

对话可汗学院创始人:中美AI教育最大区别是什么?

萨尔曼·可汗:AI的好处在于处理敏感问题的中立性和可审计性。确实有记者怀疑AI能否做到这一点,因为至少在美国,教室里的老师很少真正不带偏见,或者不带某种政治倾向。举个例子,关于枪支控制的讨论在美国社会中极为分化,加利福尼亚州和得克萨斯州老师的说法可能会大相径庭,而且不断强化各自的偏见。

专访可汗学院创始人:AI教育赛道,中美之间最大的区别是什么?|甲子...

萨尔曼·可汗:AI的好处在于处理敏感问题的中立性和可审计性。确实有记者怀疑AI能否做到这一点,因为至少在美国,教室里的老师很少真正不带偏见,或者不带某种政治倾向。举个例子,关于枪支控制的讨论在美国社会中极为分化,加利福尼亚州和得克萨斯州老师的说法可能会大相径庭,而且不断强化各自的偏见。