SIGIR 2026新作：买完还推？阿里这招让重复率降60%
电商推荐最尴尬的事，不是“猜错你想买什么”，而是“你都买了，它还追着推”。这篇 SIGIR 2026 论文就是来治这个毛病的：把购买当成兴趣退出信号，用双路径注意力和动态门控学会该忘就忘。
标签：预测模型
共 151 篇
自动驾驶行人预测新作：17.23ms跑出SOTA
自动驾驶最怕的不是“看不见”，而是“看见一堆却不知道信谁”。这篇 ADAPT 直接把多模态融合里的噪声问题摊开解决，稀疏注意力、动态路由、Mamba 三件套一起上，既准又快，工程味很足。
Apple最新论文：音乐搜索长尾召回涨7.93%
Apple Music 的搜索问题很典型：热门词好搜，长尾、拼写错误、跨语言查询最难办。ELISE 的厉害之处不在“模型更大”，而在于把语义召回、旧词项检索和分布校准接到一起，最后还真在全球线上实验里把转化率和无结果率一起打下来了。
ICCV 2023新范式被挑战：视频扩散模型为何输给自回归？
视频扩散模型看着很会“画”，但一遇到连续依赖事件就容易露馅。本文用最干净的硬球碰撞任务，把这个短板拆得明明白白。
不是拼性能：MICADO先把停机风险压下去
一台首光仪器最怕的不是“做不出来”，而是“能做出来却扛不住十年”。MICADO这篇不讲花活，专讲怎么把可靠性、可维护性和停机成本，从设计阶段就摁住。
JWST原始分辨率反演VHS 1256-1257 b：79%云层与18O贫化
这篇不是简单“看光谱”，而是把JWST/NIRSpec的原始分辨率数据直接拿来做大气反演，连同位素都往里抠。结果把VHS 1256-1257 b的云层、垂直混合和18O贫化一起摆上台面，信息量很足。
自主科研新范式？AI智能体在MatBench上打赢专家模型
这篇论文最有意思的地方，不是“AI又发明了新材料模型”，而是通用编码智能体把一堆老方法重新拼起来，居然在带隙预测上打赢了17个专家模型。它也很诚实地告诉大家：自动科研能提效，但未必会自己想出新东西。
Cornell新方法SPS：状态和预测分家更强
Transformer 一直把“记忆”和“预测”塞进同一条链路里，像让一个人一边背台词一边写剧本。康奈尔这篇论文直接把两件事拆开，结果是更低损失、更好泛化，而且推理几乎不涨成本，思路很硬。
图像域倾斜约束来了：无人机预测RMSE降58.7%
这篇论文最有意思的地方，不是又堆了一个跟踪滤波器，而是把无人机在图像里“歪一点、抖一下”的姿态，硬生生变成了加速度约束。对短时预测来说，这招很实用，尤其适合小目标、机动目标和多相机异步融合场景。
AIAA 2026新方法：贝叶斯潜在高斯过程把气动不确定性校准到95%
这篇论文最有意思的地方，不是又套了一个高斯过程，而是把“输入不准”和“输出不准”一起收拾了。对气动不确定性量化来说，这种做法比只调均值靠谱得多，尤其适合稀疏真值和外推场景。
Yann LeCun团队新作AdaJEPA：世界模型不再冻结，1步就能自适应
世界模型最怕的不是不会算，而是算着算着就跟现实脱节。AdaJEPA把自适应塞进MPC闭环里，用一次梯度步就能边规划边纠偏，思路很朴素，但很实用。
Citi Bike老年轨迹被学歪了？Qwen3-4B也没救
老年人出行不是“年轻人缩小版”，这篇论文把这个常识用数据钉死了。更关键的是，它还顺手证明：训练集一旦被多数群体主导，连大模型也会把少数群体的轨迹学歪。
