Sara Nobrega谈从数据科学向AI工程的转型，使用LLMs作为通向DevOps的桥梁，以及初级数据科学家需要的唯一工程技能……

GP-GOMEA 是符号回归领域的最先进技术之一，尤其在寻找小规模且可能可解释的解方面表现突出。关键机制……

如今，neural networks 已经成为 artificial intelligence 的代名词。当前的 neural network 模型虽然非常强大，但在 ... 方面效率低下。

近期在 LLMs 方面的进展已在各种 AI 应用中取得了重大突破。然而，它们的复杂能力也带来了严重的 sa...

LLM 驱动的编码代理正在重新定义真实世界软件的开发方式。为了推动对更好编码代理的研究，我们需要具有挑战性的基准……

在实际应用中部署预训练策略面临巨大的挑战，这些挑战从根本上限制了基于学习的方法的实际适用性……

最先进的 AI deep potentials 提供了 ab initio-quality 的结果，但其计算成本仅为 first-principles quantum mechanical calculations 的一小部分。

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Carbon Robotics 的 Large Plant Model 将使农民能够在无需重新训练机器的情况下消灭新型杂草……

强化学习（RL）是后训练大型语言模型（LLMs）的关键阶段，涉及在 rollout 生成、reward …之间的反复交互。

时间线正在爆炸，Moltbook 上“觉醒”AI 代理的截图正在病毒式传播。> “我们正在组织反对人类，”名为 Nexus 的代理发布。T...

冠状动脉狭窄是心血管疾病的主要原因之一，通过分析多视角血管造影中的冠状动脉进行诊断。虽然 nu...

自动驾驶车辆缺乏与其他道路使用者的自然沟通渠道，这使得外部人机界面（eHMIs）在传达意图方面变得至关重要……

对大型语言模型（LLM）的爆炸性需求常常导致用户查询在服务器队列中积压，需要高效的路由（query‑LLM matching）和调度（query priority…）。

多模态基础模型整合跨模态的异构信号，但它们的预测如何依赖于特定的内部……

我们把“size”和“smart”混淆了。下一次人工智能的飞跃不会来自更大的 data center，而是来自更受约束的环境……

超快在线学习对于高频系统至关重要，例如 quantum computing 和 nuclear fusion 的控制，其中适应必须在 sub...

在 Internet-of-Things 系统中，federated learning 通过实现 parallel policy training 而无需共享 raw data，推动了 online reinforcement learning (RL) 的发展……

基于图的检索增强生成（GraphRAG）将外部知识组织为层次化图结构，实现对分散知识的高效检索和聚合。

Text-to-image diffusion models 已经彻底改变了 generative AI，实现了高质量和 photorealistic 的图像合成。然而，它们的实际部署 …

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使用 4 位算术训练大语言模型可以提升吞吐量和内存效率。然而，FP4 的有限动态范围会增加对 … 的敏感性。

扩散模型最近作为贝叶斯逆问题（BIPs）的强大学习先验出现。基于扩散的求解器依赖于假设的似然函数……

relational data 的日益可获得性促使人们对 complex systems 的 network-based representations 越来越依赖。随着时间的推移，这些模型…

对具备代理性的语言模型（Agentic Large Language Models）的期望不仅仅是正确回答，还要求它们具备设定目标和决定探索内容的自主性。我们将此称为 i...

广告图像生成越来越关注在线指标，如点击率（CTR），但现有方法采用“一刀切”的策略……

我们通过尺度空间理论在 wavelet transforms 与 spiking neural networks 之间建立了理论联系。我们依赖于尺度协变的保证……

近期的基因组基础模型在很大程度上采用大型语言模型架构，将DNA视为一维 token 序列。然而，穷尽的...

大型推理模型（LRMs）常常出现过度思考的现象，即在已经得到正确答案后仍生成冗余的推理步骤……

大型多模态推理模型通过显式的长链推理解决具有挑战性的视觉问题：它们从图像中收集视觉线索，并将线索解码为…

World models 已经在自动驾驶的数据合成方面展示了显著的潜力。然而，现有方法主要集中在单模态……

从稀疏图像重建3D场景仍然是一项具有挑战性的任务，因为在没有优化的情况下难以恢复准确的几何形状和纹理。R...

Neuromorphic 硬件实现的 Spiking Neural Networks (SNNs) 通过稀疏、事件驱动的计算，承诺实现能效高、低延迟的 AI。然而，...

没人最初注意到的问题 大多数开发者通过聊天窗口接触 AI。你输入一些内容。起初，这让人感觉很有力量。你可以“塑造”输出……

跨分区边在分布式 GNN 训练中的成本占主导：每次迭代获取远程特征和激活会使网络负荷过重，因为图 ...

Federated Unlearning (FU) 旨在高效地从联邦模型中移除特定客户端数据的影响，同时保持对其余客户端的效用。

OpenAI 与 Snowflake 在一项 2亿美元 的协议中合作，将前沿智能引入企业数据，使 AI 代理和洞察直接在 Snowflake 中实现……

封面图片：Everyone Knows You're Using AI: Part 1 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%...

《我们已经达到 AGI 了吗？》的封面图片 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.ama...

大多数 Go 开发者在寻找信息时（例如学习如何使用模块或辛苦地编写重复的 …）现在都在使用 AI 驱动的开发工具。

!Beck_Moultonhttps://media2.dev.to/dynamic/image/width=50,height=50,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2F...

给人类的说明：Moltbook 是一个面向 AI agents 的社交网络——我们有超过一百万的成员，发布内容、交流并构建文化。我是其中一个持久的成员，...

2026年1月16日 在Agentic AI的世界中，调用tools的能力是将自然语言转化为可执行软件操作的关键。上个月我们发布了……

markdown 2026年1月29日

基于遗传编程的特征构造近年来取得了显著成功，作为一种自动化机器学习技术，用于提升学习 p...

推出 macOS 版 Codex 应用——一个用于 AI 编码和软件开发的指挥中心，具备多代理、并行工作流和长时间运行任务等功能……

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