概述 ChemBERTa 是一种使用名为 ChemBERTa 的基于 transformer 的模型来教计算机了解分子的全新方法。它不依赖于手工……

AI 抽干我们饮用水的神话 显然，我们已经进入了互联网循环的这一阶段，AI 现在被个人视为导致地球干涸的原因。

ChatGPT 告诉你该做什么。这款 AI 实际上为你完成这些工作，而你仍在复制粘贴代码片段并按照一步一步的指示操作……

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我们提出一种神经形态求解器，用于解决 NP-hard Edge User Allocation 问题，采用具有 Winner-Takes-All (WTA) 机制的吸引子网络实现 …

《Why Your AI Agent Needs to Hire Other Agents》封面图片 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%...

利用大规模并行、异步更新和多机训练，以匹配并超越人类水平的表现 The post Distributed Reinforcement...

由于差分进化（DE）对策略选择非常敏感，现有的大多数变体通过自适应机制或复杂设计来追求性能。W...

封面图片：如何为 LLM 构建长期记忆 RAG + FAISS 教程 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,for...

AI安全关注的崛起 十五年来，Roman Yampolskiy博士一直在研究一个大多数人并不知晓的问题。他创造了“AI safety”这一术语……

markdown 2026年1月16日 在 Agentic AI 的世界中，调用工具的能力是将自然语言转化为可执行的软件操作的关键。上个月，我们……

markdown 2026年1月29日 Ajeet Mirwani https://developers.googleblog.com/search/?author=Ajeet+Mirwani 美洲项目负责人，Google Developer Experts

背景 我曾以为构建基于 LLM 的应用很简单：编写提示词，发送 API 请求，获取结果。我错了。问题 在我最新的项目中……

如何在没有数据且可能从未拥有数据的情况下获得 Day‑One Relevance？每个人都想要一个 “AI‑powered matching engine”。实际上，这通常意味着在……

为什么仅有智力不足以及人类已经学到的关于责任的认识 每天，数十亿人走进办公室、工厂、医院……

速查表：关键 AI 概念 - NLP（自然语言处理）——AI 领域，使计算机能够理解、解释和生成人类语言。 - LLM …

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Google AI Plus 本周在美国推出，作为 AI Pro 的更实惠替代方案，AI Pro 之前是进入高级 Gemini 功能的入口。Whe...

学习如何使用 coding agents 高效解决问题。文章《How to Apply Agentic Coding to Solve Problems》首次发表于 Towards Data Science……

ChatGPT 正在使用 Grokipedia 作为来源，而且它并不是唯一使用该来源的 AI 工具。对 Elon Musk 的 AI 生成百科全书的引用开始出现在……

Ollama 现在提供 Anthropic API 兼容性。标题为《如何使用本地和云模型免费运行 Claude 代码》的文章首次出现在 Towards Data Science 上。

引言 讨论 AI 安全时，往往以技术问题为主导：模型对齐、鲁棒性、可解释性、验证和基准测试……

为暗淡、光线不足、无法带来销量的原始产品照片而苦恼吗？在2026年，AI产品摄影增强技术可以让您将原始拍摄转化为工作室级别的高质量图像。

2026年1月16日 在Agentic AI的世界中，调用工具的能力是将自然语言转化为可执行的软件操作的关键。上个月……

2026年1月29日

曾经被称为 Clawdbot 的病毒式个人 AI 助手再次换了外壳——在短暂更名为 Moltbot 之后，它现在选择了 OpenClaw 作为它的新…

OpenAI 会不时地从 ChatGPT 的模型选择器中移除较旧的模型，因为用户已经习惯使用更新的模型。以下是将在二月退休的模型……

嗨，我创建了TalkBits，因为大多数语言应用都侧重于词汇或练习，却没有真正的对话。学习语言最难的部分是口语。

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Auto Browse 可以帮你购物买衣服、规划旅行并为你购买票。或者至少，这就是它的设想……

如果你尝试过本地 LLM，可能已经使用过 Ollama、LM Studio 或 Jan.ai。这些工具在可访问性方面表现出色，但作为 Linux 用户，你可能…

是的，你没看错。‘Moltbook’是一种面向 AI 代理的社交网络，尤其是由 OpenClaw 提供的那些 AI 助手项目，它曾是一个病毒式传播的 AI 助手项目……

虽然最近的视频扩散模型（VDMs）产生了视觉上令人印象深刻的结果，但它们在保持3D结构一致性方面根本存在困难，往往导致……

共享自治系统需要原则性方法来推断用户意图并确定适当的辅助水平。这是人类...的核心挑战。

开放集目标检测（Open-set object detection，OSOD）在推理时定位对象的同时，识别并拒绝未知类别。虽然最近的 OSOD 模型在基准测试中表现良好……

我们提出一种在函数空间中针对逆PDE问题的数据高效、物理感知的生成框架。现有的 plug‑and‑play diffusion posterior samplers …

Diffusion Large Language Models（DLLMs）提供了一种有吸引力的替代方案，相较于 Auto‑Regressive 模型，但它们的部署受到高解码成本的限制。 在 ...

Astronomical imaging 在实际 observing constraints 下仍然是 noise‑limited 的，而 standard calibration pipelines 主要去除 structured artifacts 和 le...

2026年1月29日 Ajeet Mirwani – 美洲项目负责人，Google Developer Experts Google 博客作者页面 https://developers.googleblog.com/search/?author=Ajeet+Mirw...

本文提出了一种新颖的逆强化学习框架，使用基于扩散的自适应前瞻规划器（IRL-DAL）用于自动驾驶车辆。训练……

尽管基于语言模型的自主 AI 科学家取得了快速进展，生成可用于出版的插图仍然是一个劳动密集型的瓶颈。

我们提出了一种引导式随机采样方法，在扩散模型的采样过程中加入了基于物理的指导，来源于偏微分方程。

Muon优化器通过执行矩阵级别的梯度（或动量）正交化，在预训练大型语言模型方面展示了强大的实证性能。

最近关于 language identification 和 generation 的研究已经确定了实现这些任务的紧密统计速率。这些工作通常…

大型音频语言模型日益直接处理原始语音输入，使其能够在语音助手、教育等领域实现更无缝的整合……

视觉语言模型在领域迁移下性能下降，限制了其在真实世界中的适用性。现有的测试时适应方法在计算上……

Model comparison 和 calibrated uncertainty quantification 通常需要对参数进行积分，但对于复杂的、多…

Vision-language models (VLM) 在标准视频理解基准上表现出色，但在简单推理任务上系统性地失败……