「机器学习会议」共找到 1657 篇相关文章
AMS | 西工大董戴玮、张伟伟等:求解偏微分方程的残差级联极限学习机
本文设计残差级联极限学习机(RC - ELM)缓解极限学习机(ELM)求解偏微分方程的病态问题。将多个ELM块级联,配备相同隐藏层,传递残差求解。实验显示,相比经典ELM,RC - ELM精度优势显著,误差降约4个数量级。
从工具到生命形式:OpenClaw 引发的 Agent 再思考
InfoQ《极客有约》X QCon 直播聚焦 OpenClaw 落地难点。嘉宾探讨其验证的价值、生产级形态、落地难题等,还谈及 AI 与人类共生关系、记忆系统问题及解决方案,最后分享企业落地经验和会议信息。
人形机器人「网球运动员」来了!不靠预编程,银河通用×清华破解长程打网球难题
银河通用与清华联合提出LATENT研究,使人形机器人通过深度强化学习自主习得网球对打能力,实现从“机械复刻”到“智能决策”跨越。该研究提出新运动学习方法,构建“运动小脑”等,经实验验证性能优越。
万字拆解:Manus 的 PMF 到底是什么,以及谁在为它一直买单?
本文深入剖析 Manus,探讨其 PMF。分析其使用场景、产品价值,对比与 ChatGPT 差异,勾勒核心用户画像,还发现 AI 工具分工、用户消费特点等,指出 AI 竞争关键,阐明 Manus 边界与行业机会方向。
美团智能体SOTA模型LongCat-Flash-Thinking-2601开源
美团龙猫团队开源智能体推理模型LongCat - Flash - Thinking - 2601,总参数5600亿。该模型在多方面有卓越表现,团队通过构建数据、模拟环境、采用强化学习策略及设计高效架构等,使其比肩闭源模型。
Meta&UIUC大发现:无需标注,Agent复杂的工具使用和搜索能力,是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现,无需标注,Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家,用HRPO提效,设计难度导向奖励,实验表现佳,但也存在局限。
智元首发SOP系统:打破离线训练瓶颈,让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性,但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统,融合在线学习等,使机器人在真实环境持续进化,实验显示其能提升性能、效率,突破VLA瓶颈。
NeurIPS 2025 Best Paper | 扩散模型不为人知的“时间差”:为什么先学会创作,后学会抄袭?
深度学习中,扩散模型能生成新图像且抗过拟合。巴黎高师和博科尼大学研究团队论文指出,这源于隐含的动力学正则化,训练分两阶段,数据量增加会拉开‘泛化窗口’,还给出数学解释。
LeCun离职前的吐槽太猛了
年底将离开Meta的LeCun在播客直言,不看好大语言模型通往AGI,也吐槽Meta封闭。他将创办开源公司AMI研究世界模型,认为其与LLM本质不同,还回顾AI学习史引出JEPA架构。
打破确定性魔咒!北航团队提出VBF++:用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架,将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成,在多个数据集上刷新SOTA。