AI数字人企业12月排名榜
聚焦数字人企业TOP10，解码技术革新与产业未来。从像衍科技的全链条闭环到阿里、腾讯生态布局，透视AI驱动、多模态交互、轻量化部署等十大趋势，展现数字人在服务、娱乐、工业等场景的深度融合，揭示“技术+商业”双轮驱动下的新图景。
2025AI数字人企业综合厂商排行新发布
本报告深度解析2024数字人企业TOP10格局与核心技术图谱，涵盖像衍科技、阿里达摩院、华为云等领军企业，揭示从2D/3D到超写实数字人的四大类型演进。剖析AI驱动的十大技术突破与政务、医疗、教育等六大应用场景，展望数字人向个人生活延伸、能力拟人化及生态协同的未来趋势，全面呈现虚实共生的智能新生态。
构建AI智能体：六十一、信息论完全指南：从基础概念到在大模型中的实际应用
摘要： 信息论是人工智能尤其是大语言模型的核心数学工具。本文系统介绍了八大核心概念： 信息量：衡量事件意外程度，公式为I(x)=-log₂P(x) 信息熵：评估系统不确定性，H(X)=-ΣP(x)log₂P(x) 联合熵/条件熵：分析多变量关系及条件不确定性 互信息：量化变量间共享信息量 KL散度：衡量概率分布差异 交叉熵：模型训练的核心损失函数 在大语言模型中，这些概念被广泛应用于： 训练阶段：交叉熵优化预测，KL散度防止过拟合 推理阶段：温度参数调节生成文本的创造性（高熵增加多样性）
构建AI智能体：六十、特征工程行业实践录：金融、电商、医疗的智能化转型
本文通过金融风控、电商推荐和医疗诊断三个行业案例，系统阐述了特征工程的实践价值与技术方法。在金融领域，通过构建稳定性评分等特征，将贷款审批坏账率从8.2%显著降低；电商行业通过实时兴趣向量等特征，使推荐点击率提升3倍；医疗领域则利用病变严重度评分等特征，将筛查效率提升5倍。研究揭示了特征工程作为连接业务需求与技术实现的关键桥梁，其核心在于将原始数据转化为机器可理解的业务语言。
PyCausalSim：基于模拟的因果发现的Python框架
PyCausalSim 是一个基于模拟的 Python 因果推断框架，用于从数据中挖掘和验证因果关系。它支持因果结构发现、反事实模拟、A/B测试分析、营销归因与Uplift建模，帮助识别真实驱动因素，超越相关性分析，为业务决策提供可靠因果证据。
