面向企业流程的世界模型
MIT News AI · rss · 2026-07-15
这篇 MIT News 介绍了 Devavrat Shah 的研究方向：如何让 AI 在**结构化数据**和**实时决策**场景中更有效。 ### 核心思路 - 传统 AI 多聚焦文本和图像，但企业里大量关键数据是表格、时间序列等结构化数据 - 他的目标是设计能在**有限计算资源**下做秒级决策的方法 - 他把这类方法类比为“从稀疏信号中重建精确信息”的图模型 ### Ikigai 与 Celonis - Shah 在 2019 年共同创办了 **Ikigai Labs** - Ikigai 基于他实验室长期研究，做了一个面向企业表格/时序数据的 foundation model - 这个模型后来被 **Celonis** 收购，Shah 现在也担任其首席科学家 - 目标是让企业接入自身数据和流程后，进行预测、模拟不同策略并优化决策 ### 观点 - 他们关注的是“结构化/时间域数据”这一相对被忽视的领域 - 作者认为这类聚焦会带来更窄但更强、且很有价值的技术路线