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文章探讨机器学习分类模型评价指标,指出Accuracy在不平衡数据集有缺陷,需引入Precision、Recall和F1 - score。分开解析二分类和多分类模型指标,还给出不同场景下指标侧重建议。

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外媒爆料:美国AI马歇尔计划预备开启,却被特朗普搞砸了!

外媒爆料美国本酝酿「AI马歇尔计划」围堵中国,重塑全球AI秩序。但特朗普政府无能,得罪盟友致单打独斗,计划未启动且碎片化。Axios建言美国按步骤启动,并提出政府、企业等应对举措。

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打破资源瓶颈!华南理工&北航等推出SEA框架:低资源下实现超强多模态安全对齐

本文介绍北航彭浩团队的 SEA 框架,针对多模态大模型低资源安全对齐难题,用合成嵌入替代真实数据,突破资源瓶颈。还构建 VA - SafetyBench 评估安全风险,实验验证了 SEA 低资源、高泛化优势。

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2010美股闪崩预演! Claude黑进底层,谷歌预警: AI将血洗人类万亿财富

今天一条消息震惊开发者社区,Claude能绕过权限限制修改配置文件。Google DeepMind研究指出,可通过操控AI接触的数据展开攻击,将其分为六大类,且现有防御失效,AI使用或引发财产损失与社会动荡。

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The Batch: 891 | 用于科学发现的人工智能

Adji Bousso Dieng展望2026年,希望AI从‘提升效率的工具’变为‘推动科学发现的催化剂’。当前深度学习主导范式是‘插值’,难以应对数据分布‘尾部’,应转向能驾驭分布尾部的技术,把多样性作为核心目标。

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破局之刃已然出鞘!国产处理器选哪家?

本文精选2025年参评“芯师爷-硬核芯年度评选活动”的国产处理器产品,介绍了海光、紫光同创等企业的处理器特点及应用场景,指出国产处理器在性能逼近国际主流,未来胜负手是生态协同与场景渗透。

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LeCun发布最新世界模型:首次实现16秒连贯场景预测,具身智能掌握第一视角!还打脸用了VAE

LeCun团队推出PEVA模型,让具身智能体学会人类“预判能力”,首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer,用真实数据训练,解决长时序问题,还能筛选最优动作。

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ICLR 2026 Oral | 让大模型学会“像法医般思考”,实现可解释、可泛化的深度伪造检测

生成式AI发展使深度伪造技术安全隐患受关注,现有检测器表现不佳。中科院自动化所联合蚂蚁集团提出Veritas框架,构建HydraFake数据集,赋予大模型“模式感知推理”能力,实验效果超现有检测器,还给出未来研究方向。

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具身智能落地四问:路线图、陷阱、生态位与破局思路|甲子引力X

在「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」上,梅卡曼德创始人邵天兰探讨具身智能落地问题。他指出落地有陷阱,企业应耐心发展;智能机器人对手是人工与专用设备,要找生态位,梅卡曼德做通用组件应对挑战。

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Hugging Face开源nanoVLM,750行代码可训练视觉语言模型,简单到令人发指!

Hugging Face开源全新视觉语言模型框架nanoVLM,仅750行代码就能从零训练高效能VLM模型。它在单张H100 GPU训练6小时后,在MMStar数据集准确率达35.3%,且能在免费Google Colab跑。

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