第 111 届校友日展示了普林斯顿大学的学生如何履行大学对服务和支持高等教育的承诺。
Terence Tao explains the promise of generative AI — and more media coverage of UCLA
据《大西洋月刊》报道，这一消息的大部分兴奋点都源于这些人工智能编写的证明的评审者：加州大学洛杉矶分校教授特伦斯·陶（TerenceTao），他被广泛认为是世界上在世的最伟大的数学家。当陶在接受采访谈论人工智能能为数学带来什么时，他的脾气更加暴躁了。他说，人工智能生成的 Erdős 解决方案令人印象深刻，但并不是压倒性的：这些机器人在功能上取得了一些“廉价的胜利”，陶说。请在今日的 LAist、纽约时报和其他媒体上了解有关加州大学洛杉矶分校的更多信息。
Live Science 与加州大学洛杉矶分校数学家 Terence Tao 讨论了人工智能模型如何变得越来越熟练地生成令人信服的数学证明，引发了人们对在没有充分理解的情况下接受错误证明的可能性的担忧。 “如果你是一个糟糕的数学家，你也会是一个糟糕的数学作家，你会强调错误的事情，”2006 年享有盛誉的菲尔兹奖获得者陶说。 “但人工智能打破了这个信号。”请在今天的 CNN、纽约时报和其他媒体上了解有关加州大学洛杉矶分校的更多信息。
Machine Learning Meets Markowitz
Yijie Wang、Hao Gau、Campbell R. Harvey、Yan Liu 和 Xinyuan Tao 在这篇新的 NBER 论文中让机器学习与 Harry Markowitz 相遇：投资组合选择的标准方法包括两个阶段：预测资产回报，然后将其插入优化器。我们认为这种分离是有严重问题的。第一阶段处理横截面 [...]
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 1, January 2026
1) 隐私保护视频异常检测：调查作者：Yang Liu、Siao Liu、朱晓光、Hao Yang、Jielin Li、JuncenGuo、Liangyu Teng、Dingkang Yang、Yan Wang、Jing LiuPages：2 - 212) SSPPI：从序列和结构角度预测跨模态增强的蛋白质相互作用作者：Xiangpeng Bi, Wenjian Ma、Huasen Jiang、Weigang Lu、Zhiqiang Wei、Shugang 张页数：22 - 363) 整合临床知识图谱和基于梯度的神经系统，通过七点检查表增强黑色素瘤诊断作者：Yuheng Wang、Tianze
