该论文作者均来自于华南理工大学马千里教授团队，所在实验室为机器学习与数据挖掘实验室。论文的三位共同第一作者为博士生郑俊豪、硕士生邱圣洁、硕士生施成明，主要研究方向包括大模型和终生学习等，通讯作者为马千里教授（IEEE/ACM TASLP 副主编）。
人工神经网络、深度学习方法和反向传播算法构成了现代机器学习和人工智能的基础。但现有方法往往是一个阶段更新网络权重，另一个阶段在使用或评估网络时权重保持不变。这与许多需要持续学习的应用程序形成鲜明对比。
智东西8月27日消息，据TechCrunch报道，AI动画黑马创企Viggle昨晚宣布已完成1900万美元的A轮融资。本轮融资由硅谷顶级风投Andreessen Horowitz（a16z）领投，Two Small Fish跟投。
今天，KDD 2024大奖结果新鲜出炉！华人学者收获颇丰，浙大校友Jundong Li获新星奖，博士论文奖的冠亚军均有华人学者上榜。
ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，KDD） 会议始于 1989 年，是数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议，也是首个引入大数据、数据科学、预测分析、众包等概念的会议。
从监控和访问控制到智能工厂和预测性维护，基于机器学习（ML）模型构建的人工智能（AI）在工业物联网边缘处理应用中已变得无处不在。
「相比于强化学习（RL），我确实更喜欢模型预测控制（MPC）。至少从 2016 年起，我就一直在强调这一点。强化学习在学习任何新任务时都需要进行极其大量的尝试。相比之下，模型预测控制是零样本的：如果你有一个良好的世界模型和一个良好的任务目标，模型预测控制就可以在不需要任何特定任务学习的情况下解决新任务。这就是规划的魔力。这并不意味着强化学习是无用的，但它的使用应该是最后的手段。」
哈佛大学的一项最新研究表明，大语言模型已经深入学生的日常生活。为何学生们对AI的兴趣如此浓厚，背后的原因恐怕是这所大学的教授们。
越来越多研究发现，后训练对模型性能同样重要。Allen AI的机器学习研究员Nathan Lambert最近发表了一篇技术博文，总结了科技巨头们所使用的模型后训练配方。
“长期以来，药物研发周期长、成本高、成功率低等问题困扰着整个行业。如今，通过数据、计算与机器学习技术的不断迭代，药物研发团队能够设计出选择性更高、活性更优的分子，从而减少筛选候选药物所需的时间和成本，并增加药物研发项目进入临床开发的成功率。这一突破性进展不仅为药物研发带来了全新的思路和方法，也为解决全球性的医药难题提供了坚实的支撑。
