从文本模态到多模态 其他讨论： Over-Thinking 过度思考等 未来方向分析探讨 模态穿透赋能推理边界拓展： Align-DS-V 合成数据及 Test-Time Scaling: 突破数据再生产陷阱 强推理下的安全：形式化验证 Formal Verification \ 审计对齐 Deliberative Alignment Outline

试想法。再次强调，学习循环将继续让人们能够专注 于以下方面： 广泛的知识被限制在他们特定的技能集或工作参数中， 而埃森哲人才脉搏调查发现，掌握技能的最大障碍是缺 乏时间。 员工第二个优势是规避低参与度的陷阱。企业很容易 认识到员工的价值。 通过将人与人工智能更紧密地结合在一 起，领导者可以转变这一范式——今天 的不断增长的工具集可以让人们获得他 们个人不具备的技能。 新学习循环51 当你为人们提供扩展其技能集的工具，让他们决定在工