Using Classical ML to Empower AI Agents
关于构建现有基础的价值这篇文章《使用经典 ML 增强人工智能代理》首先出现在《走向数据科学》上。
Survival Analysis for Data Drift and ML Reliability
将模型退化视为故障时间问题数据漂移和 ML 可靠性的后生存分析首先出现在《走向数据科学》上。
10 Probability Concepts for Machine Learning Explained Simply
模型几乎不可能对任何事情 100% 确定。这 10 个概率概念解释了它如何做出决策。
Comparing Machine Learning Models of Raindrop Formation
The simplest model, based on polynomials, yields the best performance.
Why Powerful ML Is Deceptively Easy — Part 2
下一个泄漏问题不仅仅是暂时的。它与空间、结构和覆盖范围相关。使用 DALL·E 创建的 AI 生成插图《为什么强大的 ML 看似简单 — 第 2 部分》首先出现在《走向数据科学》上。
Building Time-Series Machine Learning Models with sktime in Python
在本文中，我们将使用 sktime 在 Python 中构建时间序列机器学习模型，并探索其用于预测工作流程的核心数据结构。
When Unlearning Is Free: Leveraging Low Influence Points to Reduce Computational Costs
随着对机器学习中数据隐私的担忧不断增加，从训练模型中遗忘或删除特定数据点的能力变得越来越重要。尽管最先进的遗忘方法已经出现，但它们通常平等地对待遗忘集中的所有点。在这项工作中，我们通过询问来挑战这种方法：是否需要删除对模型学习影响可忽略不计的点？通过对语言和视觉任务的影响函数进行比较分析，我们确定了对模型输出影响可以忽略不计的训练数据子集……
#ICML2026 social media round-up
第四十三届国际机器学习会议 (ICML) 于 7 月 6 日至 11 日在韩国首尔举行。我们来看看参与者在活动期间做了什么。筹委会主席致欢迎辞。 #ICML2026 有超过 20,000 名现场与会者！ [图片或嵌入] — ICML 会议 (@icmlconf.bsky.social) 2026 年 7 月 7 日 [...]
A Gentle Introduction to Autoencoders & Latent Space
简介 繁重计算是当今各种机器学习算法中的一个众所周知的问题，特别是当生成式人工智能应用于文本、图像和其他非结构化数据时。缓解此问题的主要方法之一是将输入数据压缩为低维表示，同时保留主要上下文。有多种方法可以实现这一目标[...]自动编码器和潜在空间的温和介绍一文首先出现在走向数据科学上。
The Milky Way’s Mysterious Glow May Be Dark Matter After All
科学家们利用机器学习重新审视了银河系神秘的伽马射线辉光，并发现了重塑长期争论的证据。科学家们重新审视了天文学最持久的谜团之一，暗物质仍在探索之中。由 [...] 大学研究人员领导的国际团队
Amortizing Maximum Inner Product Search with Learned Support Functions
最大内积搜索 (MIPS) 是机器学习中的一个重要子例程，需要识别数据库中获取的与给定查询最匹配的向量（键）。我们提出摊销 MIPS：一种基于回归的方法，训练神经网络直接预测 MIPS 解决方案，摊销重复解决来自固定密钥数据库上已知分布的查询的 MIPS 的成本。我们的主要见解是，MIPS 值函数是密钥集的支持函数，这是一个经过充分研究的凸函数，其梯度产生最佳密钥。这……
恭喜伯克利人工智能研究 (BAIR) 2026 届实验室班毕业！今年，BAIR 庆祝了另一批杰出的博士生。毕业生的好奇心、创造力和毅力推动了人工智能和机器学习的前沿。他们的工作涵盖了现代人工智能的广度——机器人和体现智能、大型语言模型和推理、计算机视觉、生成模型、人工智能安全、人机交互、科学和医疗保健人工智能等等。一路走来，他们发表了有影响力的研究成果，构建了具有现实世界影响力的系统，指导了同行，并将 BAIR 社区塑造得更好。现在，他们正走向思想传播的各个角落：教师和博士后职位、行业研究实验室以及自己创办的初创公司，其中一些人仍在探索下一步发展，并希望收到您的来信。请与我们一起庆祝这些出色的
The Search for Room Temperature Superconductors Just Got a Huge AI Boost
科学家们展示了一种强大的新方法来寻找物理学的最大奖项之一：实用的超导体。一个国际研究团队展示了一种通过将机器学习与先进量子物理学相结合来更快地发现超导体的新方法。该方法使科学家能够筛选几乎无限数量的可能材料组合 [...]
What You Bring to AI Determines the Result
Harper Carroll 凭借斯坦福大学的计算机科学背景、Meta 的机器学习工程知识以及 2023 年底在一家小型 GPU 计算初创公司的短暂工作经历进入了人工智能教育领域，她注意到几乎没有人了解如何微调开源模型。她开始写作和教学，以帮助推动 [...]
7 Real-World Python Projects You Can Build in 2026 (With Guides)
查看这份实用的 Python 项目列表，涵盖人工智能自动化、机器学习、API、仪表板、数据分析和投资组合就绪应用程序，以及指南、演示、存储库和数据集。
Researchers identify new superconductors, unlocking process that could yield thousands more
一个国际研究团队利用机器学习来有效识别新型超导体，目标是到 2033 年找到室温候选材料。
AI Cracks the Secrets of How the Universe’s Heaviest Elements Are Forged
机器学习驱动的模拟为研究人员提供了一个新的窗口，了解宇宙中一些最重元素的产生过程。珠宝中的黄金、核燃料中的铀以及宇宙中许多最重的元素从何而来？科学家相信它们是在[...]中一些最暴力的事件中锻造出来的。
Loss Function Explained For Noobs (How Models Know They Are Wrong)
这是理解机器学习中的损失函数以及模型如何从错误中学习的简单指南。
