「时间序列预测」共找到 851 篇相关文章
到底谁是第一，阿里和字节吵了起来
AI行业发展，阿里和字节为谁是AI云第一起争执。源于不同报告定义时间滞后、AI云定义不同。MaaS服务是衡量大模型调用量依据，但难定谁领先，阿里云和火山云将有一场恶仗。
把AI 时代最重要的判断力当专业学科训练，专注提升判断力
文章指出AI时代人们多只有“领域内判断力”，判断力可当学科训练。介绍预测大赛中普通人表现超CIA分析师，1小时训练能提升10%准确度，还给出判断力3层栈框架及30天训练清单。
AAAI 2026 Oral | 大模型「爱你在心口难开」？深度隐藏认知让推理更可靠
合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’，论文让模型用此给推理‘打分’，过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略，提升了推理链稳定性，实验效果优异。
图像编辑新神器：英伟达用拍电影思维解决图像编辑与世界模拟一致性难题
AI图像编辑物理一致性难题待解，现有方法易产生违反物理定律的漂移编辑。英伟达和多伦多大学提出ChronoEdit框架，将图像编辑视为拍微型电影，借助视频生成模型的时间连续性知识解决问题，在实验中表现卓越。
华人主导谷歌SLED，论文登顶会！一键让模型学会自救
大模型常「瞎编」，传统修复代价高。谷歌在NeurIPS 2024提出SLED方法，不依赖外部知识和额外微调，将各层预测纳入考量，减少模型幻觉。实验显示，SLED能显著提升模型准确率。
智能体并非越多越好，45%准确率成关键拐点
Google研究《Towards a Science of Scaling Agent Systems》验证“智能体并非越多越好”。在GPT等上实验发现，单个智能体准确率超45%，增加数量会损性能，还揭示工具税、错误螺旋等问题，给出预测公式。
GPT-5-Codex 一手实测
OpenAI推出新编程模型GPT - 5 Codex，Every团队实测显示其表现狂野。它能动态选思考时间，可在不同开发环境无缝切换，代码审查更优。但也存在对任务挑剔、环境设置麻烦等问题。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。
大模型的第一性原理：（二）信号处理篇
本文从信号处理角度解读大模型原论文，探讨语义向量化原理，分析 Transformer 与 Granger 因果关系。指出大模型输入 Token 语义嵌入是将自然语言处理转化为信号处理问题，向量化与信号处理、信息论联系紧密。