想象你面前有一袋糖果，只有红色和绿色两种。 你不知道红糖占多少，但你可以随机抓几颗出来看看。

你不能告诉医生：“logit 是 3.2”； 但你可以说：“恶性概率是 92%”。

你以为今天的 Transformer 很神秘？ 其实它的核心操作，依然是线性回归的变体：

在当前复杂多变的国际安全形势下，国防现代化建设对感知与预警能力提出了更高要求。红外探测技术作为战场态势感知的关键组成部分，其性能直接关系到国防安全的保障水平。在...

物理信息神经网络（PINN）的核心思想是利用神经网络的强大拟合能力，结合物理信息（如偏微分方程PDE的约束）来求解复杂物理系统的建模问题。与传统数值方法不同，P...

对一个细胞的基因表达 ，通过基因-宏基因权重矩阵 聚合，从而计算宏基因的基因表达 ，将不同物种、不同名称但功能相似的基因的表达信号汇总到共享的宏基因上。然后...

在2025年的人工智能领域，大型语言模型(LLM)已经取得了前所未有的成功，在自然语言处理、内容生成、问题解决等多个任务上展现出接近或超越人类的能力。然而，LL...

光谱学通过研究物质与电磁辐射的相互作用，揭示其结构与性质，广泛应用于生物学、材料科学、医学和化学等多个研究领域，为样品的定性与定量表征提供了关键手段。机器学习的...

然而，这些方法仍依赖人工定义变量与经验偏置，限制了复杂体系的探索。随着深度学习、图神经网络与生成模型的发展，增强采样正在从“手工建模”走向“自我学习”。

在计算机视觉领域，单个像素常常会成为我们测量能力的极限——但这并非无法突破。在计量学和精密机器人等领域，哪怕仅仅一个像素的误差，都可能转化为微米级的实际偏差。为...

回归任务在实际应用中随处可见——天气预报、自动驾驶、医疗诊断、经济预测、能耗分析，但大部分回归模型只给出一个预测值，对这个值到底有多靠谱却只字不提。这在某些应用...

要简化训练，最好能把复合损失换成单一项。所以如果能设计一种神经网络架构，让它自动满足初始和边界条件那么事情就会简单很多了。初始条件和边界条件直接"钉"在网络结构...

Gorgonia是Go语言中最成熟的深度学习库之一，它提供了类似NumPy的数组操作和自动微分功能，使得在Go语言中构建和训练神经网络成为可能。在本文中，我们将...

外科医生离手术世界模型还有多远？首次提出SurgVeo基准，揭示AI生成手术视频的惊人差距

近日，由Yann LeCun、李飞飞、Rob Fergus等AI领域顶级学者共同署名的论文《Cambrian-S: Towards Spatial Supers...

一篇来自清华大学和北京大学的最新研究，它给热门的Vision Transformer（ViT）带来了一次相当漂亮的“线性提速”。

计算机视觉是一个分析图像和视频的广阔领域。虽然很多人一听到计算机视觉，首先想到的通常是机器学习模型，但实际上，还有很多其他现有算法，在某些情况下，它们表现得比人...