AI 决策的可靠性与安全性是其实际部署的核心挑战。当前智能体广泛依赖复杂的机器学习模型进行决策，但由于模型缺乏透明性，其决策过程往往难以被理解与验证，尤其在关键场景中，错误决策可能带来严重后果。因此，提升模型的可解释性成为迫切需求。
AI 决策的可靠性与安全性是其实际部署的核心挑战。当前智能体广泛依赖复杂的机器学习模型进行决策，但由于模型缺乏透明性，其决策过程往往难以被理解与验证，尤其在关键场景中，错误决策可能带来严重后果。因此，提升模型的可解释性成为迫切需求。
连续学习（CL）旨在增强机器学习模型的能力，使其能够不断从新数据中学习，而无需进行所有旧数据的重新训练。连续学习的主要挑战是灾难性遗忘：当任务按顺序训练时，新的任务训练会严重干扰之前学习的任务的性能，因为不受约束的微调会使参数远离旧任务的最优状态。
在当今人工智能（AI）和机器学习（ML）技术迅猛发展的背景下，解释性AI（Explainable AI, XAI）已成为一个备受关注的话题。
企业要用好 LLM 离不开高质量数据。和传统机器学习模型相比，LLM 对于数据需求量更大、要求更高，尤其是非结构化数据。而传统 ETL 工具并不擅长非结构化数据的处理，因此，企业在部署 LLM 的过程中，数据科学家们往往要耗费大量的时间精力在数据处理环节。这一环节既关系到 LLM 部署的效率和质量，也对数据科学家人力的 ROI 产生影响。
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。
剑桥大学研究利用人工智能建立机器学习模型精准预测阿尔茨海默症发展，准确率远超临床测试结果，为阿尔兹海默症早期干预开辟新路径。
联邦学习使多个参与方可以在数据隐私得到保护的情况下训练机器学习模型。但是由于服务器无法监控参与者在本地进行的训练过程，参与者可以篡改本地训练模型，从而对联邦学习的全局模型构成安全序隐患，如后门攻击。
由香港科技大学（港科大）领导的一支国际研究团队，以人工智能技术（AI）研发出一个机器学习模型，能有效促进全球农田的氨减排。
Gradio CEO 兼联合创始人 Abubakar Abid 谈了谈 Gradio 被收购的内幕故事。
