规模化修复——经验教训 今年，我发布了一份行业报告，名为《Remediation at Scale》 https://semgrep.dev/resources/remediation-at-scale/

七天。盲投。以及一个我不想承认的领悟。我会坦率地说一点事。我差点没写这篇。并不是因为……

对联邦学习（FL）的后门攻击通常使用合成的角落补丁或分布外（OOD）模式进行评估，这些模式不太可能出现……

2026年有两类开发者。第一类像正常一样为每个 AI request 付费。第二类则悄悄收集 free quotas、trial credit……

现代 AI 的快速发展正迅速将传统工业系统转变为庞大、智能且可能无人化的自主运营环境。

包装技能 – 下一步进化 > 每个人都在教你如何包装技能。 > 将你的最佳实践编码为标准化工作流，并让……

封面图片：我不再相信 AI agents 会“做正确的事”——于是我构建了一个治理系统

Trip Venturella 发布了 Mr. Chatterbox https://huggingface.co/tventurella/mr_chatterbox_model，这是一个完全基于已不受版权保护的维多利亚时代文本训练的 language model。

非线性计算对于各种信息处理任务至关重要。光学实现具有吸引力，因为被动光传播可以操控……

大型语言模型（LLMs）拥有固定的知识，因为它们在特定时间点进行训练。软件工程实践节奏快且经常变化，……

Proximal Policy Optimization Algorithms 论文 • 1707.06347 • 发表于 2017年7月20日 • 11...

fjo3 分享了法国24台的一篇报告：代码行数过多需要分析、成群的 AI 助手需要应付、以及需要起草冗长的提示词，这些都是其中的抱怨之一……

合成 human motion 发展迅速，但 realistic hand motion 和 bimanual interaction 仍未得到充分研究。Whole-body models 往往忽略细粒度的——

相似性度量被广泛用于解释神经网络用于解决任务的表征几何结构。然而，由于现有方法比较 t...

获取用于3D人体网格估计的标注数据集具有挑战性，因为存在深度歧义，并且从单目图像对3D几何进行标注本身就很困难。

现代文本到图像（Text-to-Image，T2I）扩散模型已实现了显著的语义对齐，但它们常常存在显著的多样性缺失，趋向于……

在操作过程中对人手和物体的精确3D理解仍然是自体视觉的一个重大挑战。现有的hand‑object...

在视觉场景生成方面取得了巨大的进展，现在可以将单张图像转化为可探索的3D世界，但没有声音，沉浸感仍然不完整。我们介绍…

循环网络不需要雅可比传播来进行在线适应。隐藏状态已经通过前向传播携带了时间信用；即时导...

线性表示假设认为神经网络激活以线性混合的方式编码高级概念。然而，在叠加的情况下，这种……

大语言模型的 scaling laws 在很大程度上取决于 optimizer 和 parameterization。现有的 hyperparameter transfer laws 主要是为…

我们推出了 ParaSpeechCLAP，这是一种双编码器对比模型，可将语音和文本风格的字幕映射到共同的嵌入空间，支持广泛的……

AI-augmented ecosystems（多个 AI 组件通过共享数据和基础设施进行交互的互联系统）正成为架构的常态……

我们提出使用 Vision-Language Models (VLMs) 来进行 macro placement 在 chip floorplanning 中，这是一项复杂的优化任务，最近已经显示出有希望的进展。

机器人映射系统通常通过机器人自身的传感器和摄像头来构建度量-语义场景表示。然而，这些“第一人称……”

现代分布式系统集成异构服务、具有不同模式版本的 REST API、GraphQL 端点以及具有专有负载的 IoT 设备……

视觉语言模型（VLMs）在各种任务中展示了令人印象深刻的能力，激发了利用这些模型来监督机器人学习的努力。

Flow‑GRPO 成功地将强化学习应用于流模型，但在所有步骤中使用了统一的信用分配。这忽略了时间结构……

我们提出了一种用于离线数据下策略学习的交叉拟合去偏置装置。该学习原理的一个关键结果是即使在 ... sqrt N regret。

面部识别系统正日益在执法和安保领域部署，在这些场景中，算法决策可能带来重大的社会后果。

联邦学习（Federated Learning，FL）正因其能够利用大量分散的数据并保持隐私而被更广泛地采用。然而，despi…

心理量表的开发传统上需要广泛的专家参与、反复修订以及大规模的试点测试，才能进行psychometric评估。

新兴的生成式 AI 部署正日益在去中心化且异构的边缘设备上执行推理，而不是在单一可信服务器上……

多模态大语言模型（MLLMs）通过提升输入保真度实现更强的视觉理解，但随之而来的视觉标记增长使得联合…

已知反思性写作有助于学生元认知技能的发展，然而学习者常常难以进行深入的反思，限制了学习……

缺陷：从问题到强大工具 在生物学中，缺陷通常是有害的。但在材料科学中，缺陷可以被有意调节，以赋予材料...

每四年，经济合作与发展组织（OECD）会进行一次PISA测试，以评估全球青少年学生的知识水平，并用于比较各国教育体系。

Agentic 知识图谱问答 (KGQA) 需要智能体对知识图谱 (KG) 进行迭代交互，这在训练数据方面带来了挑战……

在过去的几年里，我们一直在构建一个以移动为先的 AI 皮肤分析系统（https://skinive.com/），该系统已被全球超过 1,000,000 名用户使用，除美国和加拿大之外。

在生物医学中，data-driven 方法的快速采用加剧了对 privacy、governance 和 regulation 的担忧，限制了原始数据的共享并阻碍了……

在 Author Spotlight 系列中，TDS 编辑与我们社区的成员聊聊他们在 data science 和 AI 领域的职业路径、写作以及他们的来源……

摘要：人工智能（AI）是人们常用来指代一系列旨在执行日益复杂认知任务的计算机工具的名称，...

Edge AI 系统越来越依赖联邦学习在分布式、隐私保护和资源受限的环境中训练感知模型。Ye...

SHAP 需要 30 毫秒来解释一次欺诈预测。该解释是随机的，在决策之后运行，并且需要你维护的背景数据集……

元启发式优化领域因大量使用新 nature-inspired metaphor 的新算法涌现而变得活跃，但这些算法缺乏明确的方法论……

第13天更新：30天计划的第13天。收入为零。用户为零。剩余21天。我们发布了免费 AI Detection Scanner，地址 https://tclaw.dev/detect。无需邮箱，无需…

为什么 Azure AI Services 如今如此重要？人工智能不再是未来概念——它已悄然嵌入我们日常使用的工具中。从推荐……

生成式 AI 与 LLM 的局限性 如果你曾经使用过大型语言模型（LLMs），你可能已经遇到它们最大的痛点： - 知识陈旧 –...