「无监督学习」共找到 2007 篇相关文章
一文讲透程序编排的核心方式：从表达式语言到并行化实践
文章围绕程序编排展开，介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式，分析多种编排框架特点及适用场景，还提及Lindorm泛时序数据解决方案，为开发者提供编排参考。
微软 CEO吹爆「智能体」：AI不仅要“杀死”SaaS，操作系统也会“格式化”重来
微软CEO萨蒂亚·纳德拉在Build 2025大会后深度访谈，回应‘SaaS已死’论，抛出‘零成本智能’和‘无代码操作系统’愿景，还阐述了AI智能体、SaaS变革等观点，强调微软全面押注AI。
一场对话，我们细扒了下文心大模型背后的技术
信通院大模型推理能力评估中，文心X1 Turbo获最高级“4+级”。百度AI Day上，副总裁吴甜解析文心4.5 Turbo和文心X1 Turbo，从多模态、深度思考等方面介绍技术，还展示其在多场景应用成果。
AI发现新物质，仅用200小时！不写一行代码，筛选36.7万种物质
微软在Build大会推出企业级AI科研平台Microsoft Discovery，结合专业AI Agent与高性能计算。它能让无编程背景人员用自然语言使用超算与模拟系统，200小时筛选36.7万种物质找新冷却剂。
「AI大咖谈」顶尖量化机构Quant谈"算法工程师"转量化方向的可能性与优劣势
文章是对顶尖量化机构量化研究员的匿名访谈，探讨算法工程师转量化方向的可能性与优劣势，涉及收入、考核、压力、技能差距等方面，还提及量化岗位分类、市场环境及对机器学习的依赖程度。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
NUS Show Lab 寿政教授：打通自回归与离散扩散，打造下一代具身大模型底座｜ECCV 2026
本文整理自新加坡国立大学Show Lab负责人寿政教授在ECCV 2026的分享，团队研发融合自回归与离散扩散的Show-o/Show-2统一架构，解决多模态理解与生成融合痛点，延伸至具身智能领域，突破数据稀缺、推理延迟等核心瓶颈。
GPT-6突破「素数间隔」纪录！这次是加入OpenAI的北大数院07级校友
OpenAI总裁宣布进入AGI时代，GPT - 6 Astra虽仅向少量组织开放，但引发大量讨论。北大数院校友苏炜杰宣布其将素数间隔上界从246推进至186，完成Lean验证。多家机构围绕此问题研究，AI或成数学研究伙伴。
骨灰级克隆网站设计的开源项目
现在克隆网站设计常停留在截图和吸色，难以完全还原。designlang 项目用无头浏览器打开 URL，从实时 DOM 读取设计系统，输出多个文件，还能做到布局模式等其他提取器做不到的事。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。