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大模型“天梯赛”来了,让Agent在Kaggle真实任务中进化|佐治亚理工、斯坦福开源

大模型“天梯赛”来了,让Agent在Kaggle真实任务中进化|佐治亚理工、斯坦福开源

大模型“天梯赛”来了,让Agent在Kaggle真实任务中进化|佐治亚理工、斯坦福开源

当前最强大的大语言模型(LLM)虽然代码能力飞速发展,但在解决真实、复杂的机器学习工程(MLE)任务时,仍像是在进行一场“闭卷考试”。它们可以在单次尝试中生成代码,却无法模拟人类工程师那样,在反复的实验、调试、反馈和优化中寻找最优解的真实工作流。

来自主题: AI技术研报
7122 点击    2025-07-27 12:43
苹果AI部门负责人可能要被降职

苹果AI部门负责人可能要被降职

苹果AI部门负责人可能要被降职

当地时间6月15日,据知名科技记者马克·古尔曼透露,苹果AI与机器学习战略高级副总裁约翰·詹南德雷亚(John Giannandrea)已逐渐淡出苹果公司核心管理层,甚至可能在不久后 “离开苹果公司”。

来自主题: AI资讯
9818 点击    2025-06-16 17:06
CVPR 2025 Highlight | 国科大等新方法破译多模态「黑箱」,精准揪出犯错元凶

CVPR 2025 Highlight | 国科大等新方法破译多模态「黑箱」,精准揪出犯错元凶

CVPR 2025 Highlight | 国科大等新方法破译多模态「黑箱」,精准揪出犯错元凶

AI 决策的可靠性与安全性是其实际部署的核心挑战。当前智能体广泛依赖复杂的机器学习模型进行决策,但由于模型缺乏透明性,其决策过程往往难以被理解与验证,尤其在关键场景中,错误决策可能带来严重后果。因此,提升模型的可解释性成为迫切需求。

来自主题: AI技术研报
8662 点击    2025-06-16 16:31
CVPR 2025 Highlight | 国科大等新方法破译多模态「黑箱」,精准揪出犯错元凶

CVPR 2025 Highlight | 国科大等新方法破译多模态「黑箱」,精准揪出犯错元凶

CVPR 2025 Highlight | 国科大等新方法破译多模态「黑箱」,精准揪出犯错元凶

AI 决策的可靠性与安全性是其实际部署的核心挑战。当前智能体广泛依赖复杂的机器学习模型进行决策,但由于模型缺乏透明性,其决策过程往往难以被理解与验证,尤其在关键场景中,错误决策可能带来严重后果。因此,提升模型的可解释性成为迫切需求。

来自主题: AI技术研报
6898 点击    2025-06-16 09:27
获1.3亿美元融资,NewLimit利用机器学习指导表观遗传程序设计,延长人类健康寿命研究已有初级成果

获1.3亿美元融资,NewLimit利用机器学习指导表观遗传程序设计,延长人类健康寿命研究已有初级成果

获1.3亿美元融资,NewLimit利用机器学习指导表观遗传程序设计,延长人类健康寿命研究已有初级成果

已经研发出 3 种原型药物,能够对肝细胞进行重编程 生物科技公司 NewLimit 宣布完成 1.3 亿美元 B 轮融资,其利用单细胞组学、池化扰动筛选和机器学习技术,基于「AI + 实验室」闭环,已经研发出 3 种原型药物,能够对肝细胞进行重编程。

来自主题: AI资讯
9724 点击    2025-06-07 11:44
NYU教授公布2025机器学习课程大纲:所有人都在追LLM,高校为何死磕基础理论?

NYU教授公布2025机器学习课程大纲:所有人都在追LLM,高校为何死磕基础理论?

NYU教授公布2025机器学习课程大纲:所有人都在追LLM,高校为何死磕基础理论?

最近,Meta 公司首席 AI 科学家、图灵奖得主 LeCun 转发了他在纽约大学的同事 Kyunghyun Cho 的一篇帖子:内容是关于这位教授 2025 学年机器学习研究生课程的教学大纲和讲义。

来自主题: AI资讯
8144 点击    2025-05-13 15:07
互联网大厂,不再需要AI Lab

互联网大厂,不再需要AI Lab

互联网大厂,不再需要AI Lab

4月29日,腾讯TEG进行架构调整,新成立大语言和多模态模型部,并对数据平台和机器学习平台职责进行调整。

来自主题: AI资讯
7599 点击    2025-05-09 14:28
一行代码不用写,AI看论文自己「生」出代码库!科研神器再+1

一行代码不用写,AI看论文自己「生」出代码库!科研神器再+1

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科研成果「复现」新革命!还在为堆积如山的论文和难以复现的代码发愁吗?Paper2Code能直接「阅读」机器学习论文,自动生成高质量、可运行的代码库。它通过智能规划、分析、生成三步,效率远超人类,有望极大加速科研迭代,告别「重复造轮子」的烦恼!

来自主题: AI资讯
9252 点击    2025-04-28 09:43
30分钟内输出结果,新加坡国立大学/MIT等基于SVM构建微生物污染检测模型

30分钟内输出结果,新加坡国立大学/MIT等基于SVM构建微生物污染检测模型

30分钟内输出结果,新加坡国立大学/MIT等基于SVM构建微生物污染检测模型

新加坡-麻省理工学院研究联盟、新加坡 A*SRL 实验室、新加坡国立大学、美国麻省理工学院的联合研究团队,提出了一种结合紫外吸收光谱与机器学习的检测方法,能在 30 分钟内完成细胞培养上清液的微生物污染检测。

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7678 点击    2025-04-24 08:52