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在现实世界的机器学习部署中，一个长期存在的挑战是模型在面对与训练数据分布不同的样本时的行为不可预测性。这种分布外（Out-of-Distribution, OO...
在人工智能决策日益影响人类生活的今天，模型可解释性已从"锦上添花"变为"不可或缺"。然而，当前最流行的Shapley值解释方法正面临深刻的数学危机——其核心公理...
在人工智能系统日益渗透我们生活的今天，AI对齐问题——即如何确保AI系统的目标与人类价值观保持一致——已成为该领域最紧迫的挑战之一。传统方法往往将人类价值观视为...
在大语言模型(LLM)时代，推理阶段的计算效率已成为制约其广泛应用的关键瓶颈。传统的自回归解码方式虽然简单可靠，但其串行生成特性严重限制了推理速度。投机解码(S...
神经架构搜索(NAS)作为自动化机器学习的重要分支，近年来在深度学习领域引起了广泛关注。在众多NAS方法中，可微分架构搜索(DARTS)因其高效性而备受推崇。然...
在自监督学习的革命浪潮中，掩码图像建模（Masked Image Modeling, MIM）已然成为计算机视觉领域最具影响力的预训练范式之一。从自然语言处理中...
在信息论与深度学习的交叉领域，一场关于压缩本质的革命正在悄然发生。自1948年香农提出率失真理论以来，我们一直相信在给定比特率下，压缩的保真度存在一个不可逾越的...
在人工智能与量子计算的交叉领域，一个根本性问题日益凸显：量子机器学习算法究竟能否提供经典方法无法实现的优势？ 核方法是机器学习中最强大且应用广泛的技术之一，从支...
在医疗、金融和自动驾驶等关键领域，人工智能系统正日益成为决策的核心。然而，这些“黑箱”模型如何让人信任？当AI告诉你不应该批准贷款或患有癌症时，你如何知道这个决...
在人工智能领域，因果推断和强化学习作为两个重要的研究方向，近年来呈现出日益紧密的联系。传统强化学习算法依赖于大量的环境交互数据，但在许多现实场景中，收集数据成本...
大模型“幻觉”像幽灵：参数量越大，一本正经胡说八道的可信度越高。微调（Fine-tune）能缓解，却要 GPU 土豪 + 数据标注民工；提示工程（Prompt ...
2025 年 7 月，OpenAI 内部实验模型「IMO-Gold」（非官方代号）在真实赛题、完全 human-equivalent 规则下交出 35/42 分...
2025 年巴黎奥运会备战周期里，中国田径队短跑组把“起跑反应时间”缩短了 0.03 s，同时将损伤率降低 20%，幕后功臣不是外教，而是一套基于深度强化学习的...
2025年，全球抑郁障碍患者已达3.8亿，而持证心理咨询师不足80万。供需缺口让AI聊天机器人——Woebot、Wysa、Replika——迅速渗透进临床与消费...
在传统游戏中，NPC（非玩家角色）的行为通常由有限状态机（FSM）或行为树（Behavior Trees）驱动。这些方法逻辑清晰、易于调试，但在复杂交互和动态环...
在抖音、快手、TikTok 等平台中，用户平均停留时长超过 60% 由推荐系统决定。一个优秀的推荐系统不仅要“猜你喜欢”，更要在冷启动、多样性、实时性、用户长期...
2025 年，虚拟偶像已经从“二次元彩蛋”进化为“品牌数字资产”。Gartner 预测，虚拟网红将占营销预算 20% 以上。本文聚焦语音与动作合成两大核心模块，...
人工智能（AI）生成音乐已经从实验性技术走向商业化应用，其中AIVA（Artificial Intelligence Virtual Artist）是最具代表性...
凌晨3点，某仓库的监控摄像头突然捕捉到一名工作人员在禁烟区域点燃打火机。0.3秒内，边缘计算盒子发出警报，值班保安的手机收到带定位的推送——这不是科幻电影，而是...
人脸识别技术作为人工智能领域的重要分支，在公共安全领域的应用日益广泛。从追捕逃犯到寻找失踪人员，从大型活动安保到日常治安巡逻，人脸识别技术都发挥着重要作用。然而...
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