轻松进行动态图异常检测，南洋理工提出GeneralDyG
轻松进行动态图异常检测，南洋理工提出GeneralDyG此项研究成果已被 AAAI 2025 录用。该论文的第一作者是南洋理工大学计算与数据科学学院 (CCDS) 的硕士生杨潇，师从苗春燕教授，主要研究方向是图神经网络。
来自主题: AI技术研报
8098 点击 2025-01-04 14:07
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此项研究成果已被 AAAI 2025 录用。该论文的第一作者是南洋理工大学计算与数据科学学院 (CCDS) 的硕士生杨潇，师从苗春燕教授，主要研究方向是图神经网络。
2025年，AI应用将继续爆发。 刚刚过去的2024年，海外创投市场对AI公司的投资仍然活跃。根据Crunchbase的数据，AI公司的投资交易在2024年第三季度继续主导风险投资市场，它们在第三季度融资总额达190亿美元，占总风险投资的28%。
时间序列数据，作为连续时间点的数据集合，广泛存在于医疗、金融、气象、交通、能源（电力、光伏等）等多个领域。有效的时间序列预测模型能够帮助我们理解数据的动态变化，预测未来趋势，从而做出更加精准的决策。
最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。其中，一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据，比如有一项研究就预计，如果 LLM 保持现在的发展势头，到 2028 年左右，已有的数据储量将被全部利用完。
随着人工智能技术的不断进步，构建个性化智能体的需求日益增加。国内虽然已有一些智能体平台，如豆包扣子，但这些平台要求开发者将代码和数据上传到第三方服务器，对于一些商业信息敏感的客户来说，这种做法可能带来数据泄露的风险。
随着AI能力的不断突破，大数据不断地整合，每个产业里可能只剩下一个“超级个体”，而今天可能已经在发生这样的变化了。
12月31日，上海高级别自动驾驶引领区数据采集车发车仪式在上海浦东举行，30辆全新的智己L6数据采集车盛装列队并集中发车。上海正谋划打造人工智能“模塑申城”，建设高级别自动驾驶引领区，按照“单车智能为基础，车路云协同为关键支撑”技术路线，持续推动上海智能网联汽车产业生态培育。
没有GPU Poor，只有卷得不够多。 DeepSeek-V3的横空出世，用一组惊人的数据完美诠释了这句话。
在与专用国际象棋引擎Stockfish测试中，只因提示词中包含能力「强大」等形容词，o1-preview入侵测试环境，直接修改比赛数据，靠「作弊」拿下胜利。这种现象，表明AI安全任重道远。
第一财经联合DT商业观察，通义千问发布《2024年轻人AI使用趋势报告》，2024年年轻人AI使用情况，呈现多维度趋势，展现年轻人对AI的高度关注与广泛应用，及其对生活和工作的多方面影响。