扩展形式博弈中相关均衡的样本有效学习
宋子昂、宋梅、白宇
我们设计了用于学习扩展形式博弈中的相关均衡的新算法，在完全收敛速度，在强盗反馈下实现了第一个样本有效的学习结果。
Salesforce AI 研究的职业机会
2023 年研究实习生 – Salesforce/Tableau 研究
加利福尼亚州 – 帕洛阿尔托、华盛顿州 – 西雅图 (Tableau)、新加坡（链接在此处）
作为一名研究实习生，您将与一个研究科学家和工程师团队合作开展一个项目，理想 手机号数据库列表 情况下该项目可以提交给顶级会议。
人工智能研究驻场研究员 – Salesforce 研究
加利福尼亚州——帕洛阿尔托
这是一个为期12个月的研究培训项目，旨在帮助学员开启或提升人工智 如何清洁你的家？ 能研究经验。学员将与Salesforce的研究人员紧密合作，获得宝贵的基础和应用人工智能研究实践经验。该项目将于2023年8月启动。
可预测的增长是游戏的名称，您需要正确的工具、技巧和技术来实现它。
正如我们的超越配额思考
视频系列所揭示的，旧的销售方式——激进的配额、冗长的渠道评审、孤立的销售努力——已经不再有效。
因此，我们邀请一线销售领导者来帮助我们规划新的成功之路。他们关于如何寻找（并留住）顶尖人才、管理远程团队以及利用数据获取巨大成功的建议，正是您现在需要的秘诀。
告别困境。现在正是充分利用现有资源、最大化投资回报率并确保可预测收入的 基於數據 好时机，即使在艰难时期也是如此。一切始于这些战术洞察。