② 从技术层面看，Machine Unlearning 领域的研究不仅限于隐私保护，还包括分析不同数据对模型收敛时所贡献的梯度。这种分析有助于实现更精准的去学习，同时也能增强模型对噪声数据的检测能力（Noisy Data Detection）。

从入门到进阶，所用到机器学习资料，包括书、视频、源码。 由Elon Musk提出建立的一个人工智能非营利组织，定期发布有关自然语言处理，图像处理和语音处理等先进人工智能技术的研究。 Distill: 编辑和策展团队由来自Google Brain，DeepMind，Tesla和其他着名组织的 ...

【CNMO科技消息】苹果机器学习研究中心 (Apple Machine Learning ...

2025年2月5日，来自德国慕尼黑工业大学、南京大学、中山大学和清华大学的研究团队在国际顶级期刊《Nature Machine Intelligence》上发表了一项突破性研究—— “Preserving and Combining ...

欢迎关注下方公众号阿宝1990，本公众号专注于自动驾驶和智能座舱，每天给你一篇汽车干货，我们始于车，但不止于车。本文节选自《智能汽车软件功能安全》中第11章中11.4.1小节“人工智能及大模型的安全性探索”中的开篇基础介绍，如需学习了解更详细的人工智 ...

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机器之心报道编辑：Panda、蛋酱恭喜！昨天，伊丽莎白女王工程奖发布了今年度的获奖人员名单。该奖项今年的主题为现代机器学习（Modern Machine Learning），因此获奖者被 AI 领域人士完全包揽，包括诺贝尔奖得主 Geoffrey ...

对于DeepSeek本身，人们关注其如何在有限算力实现强大性能，更关注其在重重条令围城之下的未来之路。而在最近，全世界的芯片厂商集体出动，纷纷宣布支持DeepSeek。尤其是众多国产AI芯片厂商，集体发力，为DeepSeek建立了一个坚实的后盾。

本吉奥：是的，编程赋予目标的系统与能自我创造目标的系统之间的区别，实际上在于是否具备“目的性”和自主决策的能力。许多人将意识视为一种神秘的附加特质，或者认为智能体超越了简单的自动化机制，具有更强烈的目的性。对我而言，这一切归根结底都是因果关系。随着我们对因果机制的理解深化，构建出具备类似生命特性的系统将不再是难题。尽管意识复杂且充满争议，但它不应成为我们发展的障碍。

随着科技的飞速发展，AI 和 ML 技术逐渐渗透到各个领域，精准肿瘤学也迎来了新的发展契机。精准肿瘤学旨在利用患者的基因、蛋白质和环境信息进行疾病诊断和治疗，而 AI 和 ML 技术能够分析多维、多组学、空间病理学和放射组学数据，助力深入理解肿瘤复杂的分子通路，优化治疗方案的选择。

大脑结构变化与精神分裂症密切相关，灰质结构可能是抗精神病治疗效果的潜在指标。传统单变量分析虽已识别出精神分裂症患者的大脑结构异常，但难以应用于个体化治疗决策。机器学习在整合个体特征方面潜力巨大，已有研究利用其预测精神分裂症治疗反应，但多存在局限性，且综合利用灰质体积（GMV）、皮质厚度（Ct）和卷曲指数（GI）等指标的研究较少。此外，抗精神病药物治疗会使患者大脑发生变化，研究首发未用药精神分裂症患 ...

近日，中南大学湘雅医院普通外科黄耿文教授团队在急性胰腺炎的临床研究方面再次取得重要进展，研究成果以“Development and Validation of an Explainable Machine Learning Model for Mortality Prediction among Patients with Infected ...