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AAAI 2026 Oral | 手机传感器正在泄露隐私？PATN实时守护隐私安全

因此，如何在保持传感器数据实用性的同时有效保护用户隐私，已成为移动应用生态中亟需解决的问题。在 AAAI 2026 上，西安交通大学与东京科学大学提出了移动传感器隐私保护框架 PATN。...实时扰动生成：如何在数据产生的瞬间生成未来方向的扰动，确保隐私防护能够零时延、连续地生效，而无需等待完整序列。 2....通过该策略，使生成的扰动在时间上更加一致，并能在任意攻击窗口下保持稳定的隐私防护能力。实验结果作者在两个移动设备传感器数据集上全面评估了 PATN 的隐私保护性能。...总结本文提出了 PATN，一种基于历史数据的扰动生成框架，通过利用过去的传感器信号预测未来扰动，实现对实时数据的零延迟隐私保护，同时保持原始数据的时序与语义完整性。...未来工作将拓展 PATN 在黑盒模型下的适用性，并覆盖更多敏感属性。 © THE END 转载请联系本公众号获得授权

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韩国“御龙术”？全新飞天骨骼系统突破传统飞行器局限

然后，将空中骨骼系统的运动学约束(即通过缆绳连接的两个链节之间的点约束)应用到所有链节的EKF估计结果中，以确保运动学的一致性，从而显著提高估计精度。...空中骨骼系统的出现，无疑为这个领域注入了新的活力。它打破了传统飞行器的界限，为我们展示了一种全新的飞行概念。那么，这项技术未来可能会有哪些应用呢？...，未来说不定能在月球或火星表面看到它们的身影!...当然，要实现这些美好的愿景，还有很长的路要走。比如，如何进一步提高系统的负载能力和续航时间，如何在复杂环境下实现更稳定的控制，以及如何保证长时间运行的可靠性等，都是未来需要解决的问题。...不过，正如这项研究所展示的，科学家们正在一步步攻克这些难关。相信在不久的将来，我们就能看到更多令人惊叹的空中骨骼系统应用!

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三巨头共聚AAAI：Capsule没有错，LeCun看好自监督，Bengio谈注意力

而现在到了 2019 年版 Capsule，他表示 Capsule 为一组用来表征相似形状或组成部分的神经元。如下两个正方形与椭圆组成的图形为一个 capsule 单元： ? 3....相比于强化学习，监督式学习以及自监督学习，LeCun 认为强化学习属于弱反馈，监督学习虽然可以预测一个类别或数字但是属于中等反馈，而自监督学习可预测其输入的任何一部分（如预测视频中未来的画面）则可以产生大量反馈...最后，LeCun 表示自监督学习（SSL）才是未来发展的趋势，它能在各种任务中学习到分层特征，以及现实生活中可使用的海量数据作为资源。...正如之前的一条经验法则，如果人类能在几秒内做出判断的问题，那么机器学习也有潜力来解决。而对于系统 2，它需要更多的逻辑推断、规划，它正是深度学习未来应该解决的问题。 ?...但对于更多的研究者，他们应该将眼光放远一点，关注更多的长期问题。 Hinton 接着说：「如果我们对某个过程有新想法，那么会对这个主题进行短期的研究，只要有一些进步，就可以发一篇论文。

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训练样本在大型语言模型中进行推理的强化学习

通过LIM得分，他们将训练样本数量减少六倍的同时仍保持了模型性能。然而，该研究并未探索RLVR训练数据集可被压缩到何种极端程度。...此外，我们展示了以下现象：（1）在完整数据集中的几乎所有数学样例上，单独使用每个样例进行1-shot RLVR均是可行的。...我们推测蒸馏模型可能需要更多样本来稳定强化学习过程，该问题留待未来研究。...关于格式修正的更多讨论见附录 C.2.3。 C.2.2 熵损失仅使用熵损失训练的详细结果。如第 4.2 节所述，我们在表 11 中展示了仅使用熵损失训练的完整结果。...因此，值得深入研究如何选择合适的数据，以在保持数据效率的同时更好地在强化学习阶段激活模型的潜在能力。 D.3 为何模型在训练准确率达到接近 100% 后仍能持续提升？

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三巨头共聚AAAI：Capsule没有错，LeCun看好自监督，Bengio谈注意力

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报告|Salesforce2016年营销报告（上）：客户满意度是营销成功的首选方法

企业表明他们真正了解客户，客户真希望好的接触体验。作为销售人员的我们，可以满足客户的期望。如果我们真的把客户放在心里，努力把每次销售做到最好，每次与客户接触做到最好，即使用了所有的营销工具也不行。...我们不仅将传统销售模式视为营销。也要考虑客户支持功能，销售功能，社区建设，考虑与客户的每个接触点。一句话：是完整的客户体验。...受访者包括第三方小组成员。由于四舍五入，本报告中所有百分比的总和不等于100％。所有的比较计算都是从总数（不是四舍五入的数字）。...介绍：优先项，挑战和预算营销已经进入了客户至上的时代，与过去相比客户拥有更丰富的信息、更多的选择、更大的能量。客户体验——所有品牌和客户互动的结果，现在比任何事都重要。...在未来两年，97％的营销领导者计划进一步增加或维持数字营销支出。

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ICCV 2023 SVDiff论文解读

同时，也有许多研究在探索如何更好地利用这些模型的能力进行图像编辑，以及如何释放这些模型在特定任务或根据个人用户偏好的更大潜力。然而，尽管现有的方法取得了一些成果，但仍然面临着一些挑战和问题。...通过进一步的实验，他们发现我们的光谱偏移参数空间允许我们实现类似于StyleGAN的解耦风格混合效果。插值：研究展示了光谱偏移和全权重插值的结果。...以下是对该方法的一些讨论：优点：紧凑性：提出的参数空间相对紧凑，与完整的模型相比，它只需要微调一小部分参数。这有助于保持模型的泛化能力，同时减少过度拟合的风险。...它不仅能保持生成图像的真实性和保真度，还能在多主题生成中实现与其他基线相当或更好的性能。缺点：限制性：该方法也有其限制性。例如，在增加更多主题时，Cut-Mix-Unmix的性能会下降。...作者通过一系列实验验证了该方法的有效性，实验结果表明该方法能在保持生成图像质量的同时，实现对模型的微调。

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Nemotron 3 Super：面向智能体推理的混合Mamba-Transformer MoE模型

纯SSM可能在精确的关联召回任务中遇到困难，即从长上下文中找到某个特定事实。注意力层保留了这种能力，确保即使在“大海捞针”的冲突信息中，Super也能保持高保真检索。...Super引入了潜在MoE：在做出路由决策之前，令牌嵌入被投影到一个压缩的、低秩的潜在空间中。专家计算在这个较小的维度中进行，然后将结果投影回完整的模型维度。这在实际中的意义：更多专家，相同成本。...有了更多可用的专家，模型可以进行高度专业化的路由——例如，为Python语法和SQL逻辑分别激活不同的专家，仅在严格需要时才激活。...我们如何训练Nemotron 3 SuperNemotron 3 Super的训练分为三个连续的阶段，每个阶段都建立在前一个阶段之上。预训练建立了广泛的世界知识和语言理解。...端到端训练和评估配方我们正在发布Nemotron 3 Super的完整训练和评估配方，涵盖了从预训练到对齐的完整流程。

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InfoQ 2025 年趋势报告：文化与方法

我们努力识别符合 Moore 所说的早期市场的创意，在早期市场领域，“客户群是由技术爱好者和有远见的人组成的，他们希望能够抓住机遇或解决迫在敏捷的问题”。...在一家企业的 AI 黑客周上，团队完成了从实现暗模式到创建解释数据库查询的工具或从其他供应商导入仪表盘的所有工作。各团队在短时间内完成工作的范围和深度均令人叹为观止。...也就是说，由于 AI 允许受访者在相同的时间内生成更多的代码，因此变更列表的规模有可能，甚至很可能在不断扩大。DORA 一直表明，较大的变更会导致速度更慢，也更容易造成不稳定。...虽然一些更成熟的组织正在突破界限，但许多其他组织才刚刚摸索出如何以敏捷的方式来开展工作。如果没有坚实的既有实践作为基础，增加新技术和新方法的风险就会越来越大。这种分歧可能会继续扩大。...“人们在 AI 上问了更多的问题，然后看着 AI 产生的结果，会觉得‘好吧，我们现在已经得到了答案，所以不需要再去找组织里的其他人了’”。

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从工具选择到团队沟通，看ML工程师一步步打造生产级机器学习

同时，你还可以通过 DVC 文件的引用功能在你的 Git 项目代码库中跟踪较大的数据文件。DVC 的一大优势是仅需要少量类 Git 的命令，让你不至于与已有的 Git 工作流程脱节。...为笔记文件使用清晰明了的命名规则和排序方式能为你的团队（以及未来的你）提供很大的帮助，让他们能快速了解你究竟是如何做实验的。...测试框架在某个指标上得到更好的分数并不意味着你的模型能在真实世界样例上取得更好推理结果。此外，在生产级机器学习系统中，机器学习模型通常并不单独工作。...只需一行命令就可以测试所有对话，如果有任何测试不过关，我们就会以人工方式更新该测试或评估我们的「更好」模型是否真的能更好地应对生产环境。...举个例子，最好删除那些在第一轮训练迭代之前就已经失败的实验。为了团队的未来，我们应当尽己所能地保持实验记录的整洁干净。

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BiTCN：基于卷积网络的多元时间序列预测

基于mlp的模型，如N-HiTS, TiDE和TSMixer，可以在保持快速训练的同时获得非常好的预测性能。...通过利用两个时间卷积网络(TCN)，该模型可以编码过去和未来的协变量，同时保持计算效率。 BiTCN BiTCN使用了两个时间卷积网络，因此被称为BiTCN。...我们可以简单的增加核的大小，或者堆叠更多的卷积层。但增加内核大小并不是最好的选择，因为可能会丢失信息，并且模型可能无法学习数据中的有用关系。那么叠加更多的卷积如何呢？...但是以这种方式增加接受野将导致非常深的网络，所以就出现了使用扩展卷积，它可以在增加感受野，同时避免向模型添加太多层在上图中，我们可以看到运行扩展卷积的结果。每两个元素都会生成一个输出。...为反向传播提供了更丰富的梯度，并且我们可以保持模型能力的完整性。 BiTCN完整架构现在我们了解了BiTCN中临时块的内部工作原理，让我们看看它是如何在模型中组合在一起的。

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2024年2月前端资讯动态：JSR新仓库革新及Set方法等全新特性

Set.prototype.intersection(other): 返回两个集合的交集，即同时存在于两个集合中的元素组成的新集合。...这意味着我们可以轻松实现数组元素的更新，同时保持原数组不变，非常适合实现不可变数据模式。...Promise.race() 会解决或拒绝与数组中第一个解决或拒绝的 Promise 相同的结果。...应用场景示例 Promise.all()：在客户端应用中，你可能需要同时发起多个API请求，并且只有当所有请求都成功返回时才更新UI。...随着技术的不断进步，我们有理由相信，前端开发的未来将更加多彩，能够创造出更加丰富和高效的用户体验。让我们共同期待并探索这一切新技术带来的更多惊喜和机遇。

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清华、华为等提出iVideoGPT：专攻交互式世界模型

这些世界模型有望积累关于世界如何运作的常识性知识，从而能够基于智能体的行为预测潜在的未来结果。...相比之下，互联网规模的视频生成模型可以合成逼真的长视频，这些视频可以通过文本描述或未来动作序列进行控制。...，才需要被编码。...这一特性对于将类似 GPT 的 transformer 扩展到大型尺寸尤为重要，能够在保持 transformer 完整的同时实现跨领域的轻量级对齐。...了解更多结果，请参考原论文。 © THE END 转载请联系本公众号获得授权投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com

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从MiniMax到DeepSeek：为何头部大模型都在押注「交错思维」？

我用 M2 构建了一个深度研究 Agent，交错思维确实不一般，它能在工具调用之间保留完整的内容块（思考 + 文本 + 工具调用），实现持续推理。这对自我改进的 Agent 非常有帮助。」...不禁好奇，Interleaved Thinking 在背后是如何驱动大模型变得「更能干活」的？带着这些疑问，我们对这项技术进行了一番深入探究。...在复杂的 Agent 任务（如编写一个完整的游戏模组或进行深度行业调研）中，交互往往长达数十轮。如果模型在每一轮交互中丢弃了上一轮的推理过程，只保留工具的输出结果，模型就会陷入「失忆」状态。...图源：https://x.com/koylanai/status/1990692277723734153 在这个演示中，传统模型试图「一口吃成胖子」，一次性调用所有工具，容易导致结果偏差。...随着包括 MiniMax M2 在内的大模型展现出了高效稳定的 Agentic 能力，未来可能有更多厂商采用类似技术，并将推动更多 API 平台和编程工具完善相应的支持与适配。

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黄仁勋CES 2026主旨演讲【完整中文实录】

因为这些AI模型分布在不同平台，它同时也是混合云架构——尤其对企业用户而言。无论是机器人还是其他设备，可能部署在边缘节点、无线电基站，也可能在企业内部或医院——需要实时数据处理的场所。...无论应用场景如何，我们已经看清未来AI应用的形态。或者可以这样理解：未来的应用都将构建在AI体系之上。这就是未来智能体的基础框架——这种具备自主行动能力的AI基本架构。...因此我们的防护措施是部署另一套完整的自动驾驶软件栈作为底层保障。这套完整的自动驾驶系统具备完全可追溯性，我们花了约五六年时间——确切说是六七年才建成这第二套系统。...这个转型很可能在未来十年内完成，我敢说普及率会非常高。全球大部分汽车将实现自动驾驶或高度自动化，但刚才我描述的基础技术—— 通过三台计算机配合合成数据生成与仿真——这套技术适用于所有机器人系统。...我知道你们最关心的是——是如何实现这个未来。而航空业将是全球最重要的产业之一。即将被物理AI和AI物理学颠覆的产业，正是我们NVIDIA所有人创业的起点。

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波士顿动力遭遇狂奔机器人，猎豹式腿部设计告别传感器

【新智元导读】波士顿动力这回遇到了强劲的挑战者。美国 IHMC 研究院开发的狂奔机器人不用传感器，而是凭借自身的机械设计来保持奔跑时的动态稳定性。这一设计理念可能会引入到未来更多的系统中。...除了平衡和流动性，IHMC 也一直在寻求推动腿式机器人速度和敏捷性的进步。他们从研究动物如何走动，尝试分析是什么让他们保持平衡和稳定。...FastRunner 目前还只能在传送带上或研究者手扶的情况下奔跑 ? 注意！...仔细观察研究者松手的一瞬间，FastRunner 是往前跑了两步才失去平衡的，这预示着无限可能 “它并不使用传感器和计算机来保持平衡，而是凭借自身的机械设计来保持奔跑时的动态稳定性。...所有的智能都体现在机器人本身的物理设计中。”研发团队的负责人 Jerry Pratt 说。Pratt 的团队现正进行多款机器人的研发。这一设计理念可能会引入到未来更多的系统中。

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Airbnb团队负责人：硅谷新兴的产品内容策略分析师是什么

作为产品内容策略分析师，我们认为，我们每个人的工作，都是这个完整的产品内容体系的一部分：所有产品功能的语言都要有一致性。...塑造我们的文案风格我们的受众是一个广泛的群体，写作所针对的产品阶段也多种多样，包含行程规划、旅行、房屋出租，但文风却要保持统一。最近，我们的团队也为如何选择文风办了一系列的工作坊。...我们希望能为一个完整的用户体验做出贡献：我们可以把 Airbnb 推荐给从未使用过它的人；引导他们在应用程序上一步步操作；为他们出租房屋或旅行提供建议；如果他们需要帮助，我们也可以给出一个简单明了的解决办法...我们认为我们是「Airbnb 的声音」，在与公司使命和价值观保持一致的同时，我们希望在这个体验中能为用户提供清晰、友善的指引，能让他们安心。...我们希望能给房客带来启发，让房东成为我们真正的合作伙伴，保证每个人都能在我们的社区中有归属感。这是一个巨大的责任，但也是一个激动人心的机遇，从很多方面来说，我们才刚刚开始。

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好SaaS有一条标准就够了

因为SaaS符合这三个要求，所以它才受到追捧。订阅业务不但要求保持交易的连续性，还必须保持收入的稳定性增长。国外SaaS快速增长，就是因为把订阅的优势发挥到极致。...简而言之，就是你的订阅用户每年预期为你带来的确定性收入。我们用软件和SaaS做个比较。...假定一笔软件交易，能一次性收入30万；而按照SaaS服务合约，未来的5年或10年间，每年都有10万的年度经常性收入。你认为哪种生意的变现能力更好？...对于SaaS公司来说，现在的问题成了：如何保证客户能在未来10年间，持续订阅？即预期收入的确定性问题。这就涉及到订阅的底层逻辑，即订阅的本质。...SaaS要是也这样干（事实上真有），结果不会比软件更好。换一个角度看，因为SaaS是服务，所以其增长策略不同于软件。不过也是三点，即获得更多的客户，提升这些客户的价值，更长久地拥有这些客户。

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Python超越R，为何Python攀上数据科学巅峰？

Python 用户的未来看起来一片光明，但我们预期 R 和其他平台在未来会保持住一定比重，因为它们巨大的嵌入式基础。...是否是我们首先为科学计算、数据科学以及机器学习开发出优秀的开源的数据库才推动了大家选择 Python 作为他们的工具，或是因为越来越多的人在使用 Python 我们才把这些开发出来。...未来的框架：我们应该关注什么工具、框架和数据库 Python 开发了许多有趣的库。作为一名数据科学家或机器学习从业者，我时常从 Python 核心科学堆栈中重点关注维护良好的工具。...尽管在这里，我们主要从数据科学和机器学习的角度谈论 Python，但我们也会经常听说其他领域的人们也认为 Python 是一种功能丰富的语言，拥有大量的库和完整的生态系统。...对于我们来说，Python 可以成为非常重要的工具，我希望它的用户们能够多考虑帮助开源社区的发展，不论文档修改、bug 修复还是新代码、新特性或新库，所有贡献都将帮助整个社区向前发展。

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为何Python攀上数据科学巅峰？KDnuggets2017调查Python超越R

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训练样本在大型语言模型中进行推理的强化学习

三巨头共聚AAAI：Capsule没有错，LeCun看好自监督，Bengio谈注意力

报告|Salesforce2016年营销报告（上）：客户满意度是营销成功的首选方法

ICCV 2023 SVDiff论文解读

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从工具选择到团队沟通，看ML工程师一步步打造生产级机器学习

BiTCN：基于卷积网络的多元时间序列预测

2024年2月前端资讯动态：JSR新仓库革新及Set方法等全新特性

清华、华为等提出iVideoGPT：专攻交互式世界模型

从MiniMax到DeepSeek：为何头部大模型都在押注「交错思维」？

黄仁勋CES 2026主旨演讲【完整中文实录】

波士顿动力遭遇狂奔机器人，猎豹式腿部设计告别传感器

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好SaaS有一条标准就够了

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