TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素:CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素:CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构从观测时间序列数据中准确识别因果关系,是生命科学、地球科学、经济学以及人工智能等诸多领域的核心科学问题。尤其在复杂生物系统中,基因、蛋白质和代谢物之间高度耦合,并常常受到大量不可观测因素的干扰——这些「隐形混杂」无法被直接测量,却会严重误导因果推断结果,产生虚假的因果关联。
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从观测时间序列数据中准确识别因果关系,是生命科学、地球科学、经济学以及人工智能等诸多领域的核心科学问题。尤其在复杂生物系统中,基因、蛋白质和代谢物之间高度耦合,并常常受到大量不可观测因素的干扰——这些「隐形混杂」无法被直接测量,却会严重误导因果推断结果,产生虚假的因果关联。
大多数人不是不想学习,而是学了留不住、坚持不下去。
2025 年 1 月,特朗普在白宫亲自站台,宣布了一个号称“史上最大 AI 基础设施项目”的宏伟计划。OpenAI 联合软银、甲骨文和阿布扎比主权基金 MGX,组建了一家名为 Stargate LLC 的合资公司,承诺在四年内向美国 AI 基础设施投入 5,000 亿美元。
今天, Anthropic 的 Claude Code 团队工程师 Thariq Shihipar 在 X 上发布了一篇Skills的深度经验分享,帖子在AI/科技圈迅速引发热议。
模型可以 6 个月迭代一次。Harness 需要系统性的、长时间的打磨。真正的护城河不在模型层,在 Harness 层。 最近因为具体的业务需求,我需要在扣子Coze上落地几个 Workflow 和
昨晚(3月16日),朋友圈里有不少人在转飞书玩虾大会的加更直播链接。说是李诞和呼兰还有小声比比在现场实操演示,怎么玩最近科技圈炙手可热的小龙虾(OpenClaw)。 坦白说,作为一个在AI行业两年多、自己折腾过本地服务器部署、写过无数复杂Prompt的从业者和观察者,我一开始点进直播间的心态,是带着一点傲慢和不屑的。
LLM推理已经顶尖,精确计算却跟不上。这局怎么破?卡帕西点赞的解决方法来了,在大模型内部构建一台原生计算机。新方法不搞外包那一套(不依赖任何外部工具),直接在Transformer权重里内嵌可执行程序。
最危险的时刻,往往不是你做错了什么,而是你什么都想做。
2026年春节,淘宝天猫AI玩具类目成交同比暴增500倍。AI爆火后,玩具这个赛道,是不是也要变天了?
OpenClaw,是当下最火的开源个人 AI 助手。很多人不知道的是,OpenClaw 背后,核心是一个极简框架 Pi-coding-agent。