搜索与发现
查事件、来源、文档和知识
统一搜索会同时返回事件、原始来源、采集文档和知识节点。结果按匹配度、来源强度、风险和确认状态排序。
迈向负责任地不服从的机器
探讨如何构建能负责任拒绝用户请求的自主智能体，涵盖拒绝理由、覆盖途径及安全风险与责任转移追踪。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。用于东海高分辨率海表温度预测的 PCA 增强自适应 NVAR 框架
准确预测东海等区域海域的海表温度对生态监测、气候风险评估、渔业管理和海军行动至关重要。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。陪伴依恋风险
关注用户依恋、未成年人、退出机制、数据留存和人机关系边界。
匹配知识节点、相关术语或方法论说明。Nonslop：一项关于人机协同写作的游戏化实验
本研究通过74名参与者的游戏化写作实验，考察人类何时采纳AI词语建议及其对个人表达的影响。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。“那是 AI 垃圾内容，你这个机器人！”研究在线话语中针对 LLM 生成评论的指控、证据与可信度
研究分析 Hacker News 与 Reddit 2500 万条评论，探讨读者对 AI 生成评论的指控、证据与反 AI 态度变化。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。注意力中的相变：复制头涌现的贝叶斯理论
提出注意力特征学习的贝叶斯理论，分析复制头子电路学习，并揭示训练数据量中的相变。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。STAT+：你的脓毒症算法不应需要一台时间机器
本期 AI Prognosis：异常医疗数据困扰脓毒症算法、面向患者的 AI 记录助手，以及部分 AI 生物科技新闻。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。MSUE：多模态足球理解专家
本文提出2026 SoccerNet VQA挑战方案：构建VLM驱动的数据合成流程，并提出由LLM调度多专家的MSUE架构。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。CHORUS：使用一个 VLA 策略实现去中心化多具身协作
多机器人协作可高效完成多样任务，但移动多机器人协调仍具挑战，集中式方法扩展性差，去中心化方法常需对齐或信息共享。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。Atlas H&E-TME：具专家病理学家级准确性的可扩展 AI 组织分析
Atlas H&E-TME 基于 Atlas 病理基础模型，可在多癌种 H&E 全玻片图像中预测组织质量、区域和细胞类型。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。论将 LLM 作为评审用于科学新颖性评估的局限
LLM 越来越多用于生成和评判科学想法。本文研究研究问题（RQ）的新颖性评估，并提出基于近期 arXiv 论文的 RQ-Bench。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。nD-RoPE：用于 n 维位置嵌入的广义 RoPE
RoPE 广泛用于 Transformer，但高维扩展缺乏统一理论。nD-RoPE 将位置与频率作为耦合 n 维向量，实现各向同性建模。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。与中国相关的影响力行动正瞄准美国的 AI 辩论
OpenAI 新报告详述与中国相关的影响力行动利用 AI 针对美国科技辩论、数据中心叙事、关税及有关 ChatGPT 的虚假说法。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。为 AI 工厂设计可投产的电池储能系统
AI 工厂正在改变数据中心基础设施必须承担的功能。与传统数据中心不同，AI 工厂旨在大规模制造智能。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。前沿团队如何重塑 AI 原生开发
前沿团队并不只是利用 AI 更快地编写代码。他们正在重新设计软件的构建方式。其结果是生产力提升 4.5 倍，在某些情况下甚至超过 10 倍。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。IntElicit：通过对话策略优化引出并评估情境化创造力
情境化评估具高生态效度，但可能受领域知识和参与意愿混杂影响。本文提出 IntElicit，通过对话策略优化引出并评估情境化创造力。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。不稳定特征、可复现子空间：理解稀疏自编码器中的种子依赖性
研究SAE特征稳定性，发现稳定特征承载主要重构与预测信号，不稳定特征影响较弱且多由低频表面形式触发。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。NVIDIA 加速 Google DeepMind 的 DiffusionGemma，用于本地 AI
Google DeepMind 发布实验性开放模型 DiffusionGemma；NVIDIA 已优化其在 RTX、RTX PRO 与 DGX Spark 上的本地到云端运行速度。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建由 AI 驱动的设备维修助手
在本文中，你将使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建一个由 AI 驱动的设备维修助手，帮助农民和现场技术人员通过自然语言诊断设备问题、识别所需零件，并访问制造商批准的维修流程。该解决方案使用 AgentCore Runtime 与 Strands Agents SDK，以 Amazon Nova 2 Lite 作为基础模型，使用 Amazon Bedrock Knowledge Base 实现检索增强生成（RAG），并使用 AgentCore Memory 实现对话持久化。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。后训练剖析：利用可解释性刻画数据并塑造学习信号
语言模型后训练主要塑造模型行为，但多依赖标量奖励。本文探讨优化前检查偏好数据，以概念层面决定模型可学习行为。
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