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以下是 AI算法优化相关的文章

2026-01-07
无需TD学习的强化学习：基于分而治之的新范式本文介绍了一种基于“分而治之”范式的强化学习（RL）算法，它不依赖于存在扩展性挑战的时序差分（TD）学习。该方法在处理长程任务时表现出色，通过对轨迹进行对半分割并结合其值来更新整体轨迹的值，理论上可将贝尔曼递归次数降至对数级别。研究者提出了“迁移学习（TRL）”，并成功将其应用于复杂的、基于目标的RL任务，取得了优于多种基线方法的性能。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-03
AI模型训练中的“黑箱”问题及其对安全性的影响
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2026-01-03
2026年：AI将从炒作转向务实如果说2025年是AI进行“氛围检验”的一年，那么2026年将是技术走向实用的关键一年。业界焦点正从构建超大语言模型转向更困难的AI落地工作，包括部署小型模型、将智能嵌入物理设备以及无缝集成到人类工作流程中。专家预测，AI将告别纯粹的规模扩展，进入研究新架构、注重定向部署和真正增强人类工作的时代。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2026-01-02
梯度下降：机器学习优化的引擎
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- AI基础/开发
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2025-12-30
超越短期记忆：AI智能体需要的三种长期记忆类型
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-29
5个用于高级时间序列预测的Python库
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- AI基础/开发
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2025-12-27
突破性预测方法实现了与现实惊人接近的结果由Lehigh大学统计学家Taeho Kim领导的国际数学家团队开发了一种新的预测方法MALP（最大一致性线性预测器），它通过最大化一致性相关系数（CCC），实现了比传统方法更贴近现实世界结果的预测。在眼科和身体测量数据的测试中，MALP展示了其在确保预测与实际值紧密对齐方面的潜力，有望重塑科学预测的可靠性。
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- AI基础/开发
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2025-12-25
借助 GPT-5.2 推动科学和数学发展 OpenAI 发布了更强大的 GPT-5.2 模型，特别是在科学和数学推理方面取得了显著突破。本文详细介绍了 GPT-5.2 Pro 和 GPT-5.2 Thinking 在 GPQA Diamond 和 FrontierMath 等基准测试中的卓越表现，并展示了其在解决未解决的统计学习理论难题中的实际应用案例，强调了 AI 在加速科研进展中的潜力与局限性。
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- AI基础/开发
2025-12-19
评估思维链的可观测性本文介绍了评估大型语言模型思维链（Chain-of-Thought, CoT）可观测性的新框架和13项评估。研究发现，CoT监控比仅监控动作和输出来得更有效，并且随着推理时“思考”的增加而提高。文章还探讨了如何通过增加推理计算量和采用后续提问策略来优化可观测性，强调其在未来AI系统安全部署中的关键作用。
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- AI基础/开发
2025-12-18
无需TD学习的强化学习：基于分而治之范式的新进展本文介绍了一种基于“分而治之”范式的新型强化学习（RL）算法，它完全不依赖于传统的时序差分（TD）学习。针对长时序任务中的可扩展性挑战，该算法通过对轨迹进行递归分割，将TD学习中的线性误差累积转化为对数复杂度，展现出在复杂目标条件RL任务中超越现有基线方法的潜力。
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2025-12-18
可编程的200 GOPS霍普菲尔德启发光子伊辛机研究团队介绍了一种可编程、稳定、室温光电振荡器（OEO）驱动的伊辛机，它采用了霍普菲尔德网络启发架构，实现了线性自旋表示扩展。该系统展示了超过200 GOPS的潜在性能，成功解决了最大割问题、数论划分和晶格蛋白质折叠等复杂基准问题，为可扩展、超快优化计算开辟了新途径。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-08
使用轮廓分析评估 K-Means 聚类：方法与实践
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-05
杀死机器学习项目的5个关键特征工程错误
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-02
提示词压缩：优化大型语言模型生成并降低成本的五种实用技术
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-25
使用轮廓分析评估 K-均值聚类
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-21
在MCP时代，工具空间干扰：为大规模代理兼容性而设计本文深入探讨了多智能体协作平台（MCP）时代面临的关键挑战——工具空间干扰。针对大规模代理系统中的资源竞争和兼容性问题，微软研究院提出了引入工具抽象层（TAL）、资源配额和异步调用的设计原则，以构建更稳定、高效和可扩展的代理生态系统。
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2025-11-19
决策树失效的原因及修复方法
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2025-11-19
使用基于树的模型进行时间序列预测：预测未来
- 2025-11-19
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- AI工具应用
2025-11-12
使用LLM嵌入进行文本数据特征工程的7种高级技巧
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-12
面向高风险模型的专家级特征工程：高级技术
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