北京
當大多數人認為人工智能必須吞噬海量文本和圖像才能理解世界時，麻省理工學院的研究者們卻把目光投向了一個被嚴重低估的數據金礦——電子表格。德瓦夫拉特·沙阿（Devavrat Shah），這位身兼信息與決策系統實驗室首席研究員、電氣工程與計算機科學系教員以及數據、系統與社會研究所成員的教授，從2005年起就在思考一個看似樸素的問題：如何用極有限的計算資源，從企業每天產生的結構化表格數據里榨取出實時決策的智慧。
他的探索最終凝結成一家名為Ikigai Labs的公司，以及一個專為表格與時間序列數據設計的基礎模型。這個模型直接讀取企業中那些整齊排列在行與列之間的數字，持續吸收來自不同來源的信息，并在不斷比較預測與實際結果的過程中自我迭代。它試圖回答的，是那些在文本與圖像的喧囂中被長期忽視的疑問：下個季度每個區域的銷量會是多少？如果調整價格或推出促銷，需求會怎樣變？
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