分享丨大规模神经网络优化：神经网络损失空间“长”什么样？
We should use the special structure properties of fto optimize it faster， instead of purely relying on optimization algorithms.
AI新冠检测可能存在误诊，智能医疗离我们还有多远？
智东西6月2日消息，近日，一篇发表在《自然》子刊《自然机器智能》的论文指出，华盛顿大学的研究人员对人工智能检测新冠病毒模型研究发现，这些模型存在不稳定性，可能会导致诊断失误的现象。
爱可可AI论文推介(11月11日)
LG - 机器学习 CV - 计算机视觉 CL - 计算与语言 AS - 音频与语音 RO - 机器人(*表示值得重点关注)1、[LG] Graph Kernels: State-of-the-Art and Future ChallengesK Borgwardt, E Ghi
深度学习居然这么火！谷歌百度抢着砸钱赞助的是场什么会？
Bengio共同组织举办的，ICLR虽然只举办了5年，但随着深度学习的日渐火热，这一声名鹊起的学术大会已然成为深度学习领域最重要的会议之一。
ICLR 2020 | 模型参数这么多，泛化能力为什么还能这么强？
作者| 刘锦龙编辑 | Camel刘锦龙，2015年博士毕业于北京大学理论物理专业，现任快手科技 Y-Tech AI实验室深度学习研究员。
3篇论文6位大牛21场演讲，一文看尽最牛深度学习大会！
Bengio共同组织举办的，ICLR虽然只举办了5年，但随着深度学习的日渐火热，这一声名鹊起的学术大会已然成为深度学习领域最重要的会议之一。
分形衍化论 34：分形训练动力学
分形衍化论 34：分形训练动力学—— 损失景观分形、SGD 涵量梯度流与智能涌现的临界标度律（AI 理论篇）作者：刘华单位：独立研究者（分形衍化论创始人）预印本版本：V20260921-R1（评审终稿，已落实 DeepSeek 全部修改意见）内部编号：FD-34-20260921
千诀科技联合清华团队让神经网络「简单性」可测可优化
今年 5 月， Yann LeCun 与 David Klindt、Randall Balestriero 的论文《When Does LeJEPA Learn a World Model?》一经发布便获得广泛关注。
一本“错题本“，讲透 AI 是怎么学会的、又是怎么学废的
摘要：模型一开始是一堆随机数，预测全靠猜。它凭什么越猜越准？答案是一个五步闭环：猜 → 打分 → 归因 → 改 → 再来。但真正值得警惕的是最后一环：训练分数一路下降，模型可能已经学废了。这篇文章把"学习"这件事，从技术讲到管理。一、"知道自己错了"，其实一点用都没有先讲个场景。