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标签:人工智能

共 749 篇
X用户暴跌23%,保守派却疯狂涌入,马斯克赢在哪?
大模型与智能体

X用户暴跌23%,保守派却疯狂涌入,马斯克赢在哪?

主流媒体越不受信任,马斯克的X反而越像“真相”的发源地?这篇Nature子刊论文不聊算法、不谈AI,而是从传播学和霸权理论出发,拆解马斯克如何用民粹修辞、技术治理话术和“硬汉”风格,把X包装成“人民的新闻编辑室”,并精准俘获保守派用户。推荐给所有关心媒体生态、平台权力和舆论场演变的读者。

康奈尔最新几何分析:一个方向性测试向量场锁死60年边界维度
大模型与智能体

康奈尔最新几何分析:一个方向性测试向量场锁死60年边界维度

调和映射正则性领域悬置多年的边界维度缺口,被康奈尔大学这篇新作彻底补齐。作者用方向性测试向量场取代各向同性平均,把奇异集维数上界精确锁定到最锐利,顺带还把指标下界从 n+1 推到了 n+2。对于关注几何分析、变分法与PDE正则性的读者,这是一篇不可错过的硬核佳作。

UCLA最新研究:相同帧率下SLIM轴向信息多2.4倍
视觉与图像

UCLA最新研究:相同帧率下SLIM轴向信息多2.4倍

做光场显微的都知道,帧率和空间信息常常“按下葫芦浮起瓢”。这篇来自UCLA的工作,用Fisher信息把SLIM和FLFM在相同探测器带宽下的账算得明明白白:SLIM用更少的行读出,换来了更高的三维信息效率。做计算成像、显微系统设计或者想优化相机读出架构的朋友,值得一读。

VLA首次高频大搜索:196万信号全过滤,外星文明仍沉默?
大模型与智能体

VLA首次高频大搜索:196万信号全过滤,外星文明仍沉默?

宇宙到底有多安静?2024年2月到2025年4月,美国国家科学基金会的甚大阵列(VLA)用COSMIC系统,在25到50GHz这个此前少有人探索的高频波段,捞出了196万个窄带候选信号。经过七重过滤,最终结果:零。没有找到外星人。但别急着失望——这套搜索系统本身,可能是人类迄今最认真的"宇宙级打捞"。

哈佛最新研究:扩散模型分数函数被"拆穿",小波展开无需训练直接去噪
视觉与图像

哈佛最新研究:扩散模型分数函数被"拆穿",小波展开无需训练直接去噪

这篇论文把扩散模型里最"玄学"的分数网络,用小波基展开成了完全可解析的形式——不用梯度训练,闭式岭回归直接算出最优去噪器。更妙的是,三种相关性结构把"数据里哪些统计量最重要"变成了可量化的诊断工具。理解扩散模型内部机制,这篇值得一读。

不用调摩擦系数!接触感知神经动力学让仿真直通真实,成功率飙到73.7%
视觉与图像

不用调摩擦系数!接触感知神经动力学让仿真直通真实,成功率飙到73.7%

当机器人灵巧手在仿真里“摸”东西时,最大的谎言就是:接触跟真实世界差不多。这篇来自UC San Diego与Amazon FAR的新作,请来了Pieter Abbeel坐镇,把触觉接触信息直接变成神经动力学的条件信号,用大规模仿真预训练+少量真实数据微调,把灵巧操作里最难搞的“接触不连续”问题治得服服帖帖。MSE最低压到0.0058,任务成功率从52.6%飙

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