医疗领域的智能体AI系统通常输出二元决策（例如患病/未患病），这种输出本身无法产生有意义的AUC值。AUC仍然是医学中比较风险和检测模型的标准方法，它要求使用连...

流媒体视频可能因录制、编码、打包或传输过程引入缺陷，因此大多数订阅视频服务（例如某中心 Prime Video）会持续评估其流媒体内容的质量。手动内容审查（即人...

决策树就像“20个问题”游戏——通过一系列是/否问题，一步步缩小范围，最终做出判断。

六月，Alexa宣布了一项名为“阅读伙伴”的新功能，它通过让孩子与Alexa轮流朗读来帮助他们成长为自信的读者，同时Alexa会给予鼓励和支持。为了使这一体验更...

在某中心年度机器学习主题演讲期间，该机构副总裁宣布推出Amazon HealthLake。这是一项符合HIPAA（健康保险流通与责任法案）资格的服务，使医疗机构...

机器学习的全球业务负责人致力于帮助初创公司和风险投资机构更好地理解和应用人工智能技术。其工作内容包括就如何在分布式环境中进行模型训练、如何从风险投资机构筹集资金...

可编程光子处理器凭借光在空间、频率和时间维度的固有并行性，实现了大规模并行计算与低能耗的完美结合，在机器学习张量处理和光通信领域展现出巨大潜力，成为...

量子机器学习正被广泛探索，用以评估量子资源是否能够增强学习与推断能力，然而其发展仍面临诸多重大障碍。本文讨论当前最紧迫的挑战，并勾勒通向未来实际应用的潜在路径。

谁将“在AI领域获胜”？目前已有数家大型机构渴望宣称这一头衔。另一些人则认为某个地区将占据主导，使其他地区远远落后。然而，除非出现真正的人工通用智能（AGI），...

✅ 核心思想：假设输出和输入之间存在线性关系 例如：房价 ≈ 面积 × 权重 + 房间数 × 权重 + 偏置

深度学习作为机器学习领域内新兴并且蓬勃发展的一门学科， 它不仅改变着传统的机器学习方法， 也影响着我们对人类感知的理解， 已经在图像识别和语音识别等领域取得广泛...

你给计算机一堆已经知道答案的例子（比如：“这张图是猫”、“那封邮件是垃圾邮件”），让它从这些例子中学会规律，然后用学到的规律去预测新数据的答案。

做过电力负荷预测或者交通预测朋友，大概率都处理过时间特征。这里最直接的做法通常是把时间（比如分钟或小时）直接扔进模型里。这看起来逻辑自洽，但存在这一个大坑，就是...

2023年至2025年间，计算机视觉与机器学习社区经历了一场静默而深刻的变革。根据一项最新分析，视觉语言模型已成为近一半顶级会议论文的核心，传统感知任务正被重新...

在人工智能飞速发展的今天，各种“大模型”概念层出不穷。你是否经常看到LLM、MLLM、LMM、VLM这些缩写，却搞不清楚它们之间的区别与联系？今天我们就来彻底理...

某平台最近发布了其平台上的第一个数据集：一组包含 40 万个问题对的数据集，并标注了这些问题是否请求相同的信息。这个数据集规模庞大、真实且相关——这是一种罕见的...

随着全球能源结构向清洁化转型，太阳能光伏发电已成为主流可再生能源之一。然而，在太阳能电池的生产、运输和安装过程中，微小的缺陷如划痕、裂纹、黑边等会严重影响电池的...