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。
TempoVLA：学习速度可控的视觉-语言-动作策略
机器人操作需在快速低风险移动与缓慢精确接触间切换，但现有 VLA 通常只继承单一固定速度。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。驯服发炎的心脏
Nature Medicine；doi:10.1038/d41591-026-00030-6。炎症正成为心血管风险关键驱动因素，临床正学习检测并治疗。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。轮椅使用者姿势习惯特征分析：使用联网织物传感器评估国际建议在预防压疮风险中的可接受性
临床试验：NCT04335942；NA；杜氏肌营养不良症、脊髓性肌萎缩症
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。生物质量检测中的风险应对：新兴实验室指南
期刊：Indian J Med Res；PubMed ID：13235568。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。金融机构为何正趋向于采用交易基础模型来构建自身智能
金融机构多年构建欺诈、信贷、推荐和风险 AI，但专用模型受孤岛限制，难以统一理解消费者金融行为。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。人工智能在口腔潜在恶性疾病诊断和风险评估中的评价
临床试验：NCT07318922；口腔扁平苔藓、口腔白斑、口腔黏膜创伤性溃疡、口腔红白斑。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。OpenAI 的前沿治理框架
了解 OpenAI 的前沿治理框架，以及其 AI 安全、安保和风险实践如何契合新兴的欧盟和加州法规。
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。AI 陪伴产品能力和风险出现新变化
The product added long-term memory and voice emotion detection features.
匹配事件标题、摘要、领域、类型或来源。情感计算边界
情绪识别和陪伴产品应区分体验优化、心理健康声明、敏感数据处理和独立证据。
匹配知识节点、相关术语或方法论说明。智能体会自行回避吗？衡量 LLM 智能体对带内访问拒绝信号的遵从性
随着自主 LLM 智能体持有真实凭据并操作基础设施，研究提出 Recuse Signal，以衡量其是否遵从带内访问拒绝信号。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。好的插值器有多丰富？
研究单位范数线性分类器集合在两类数据模型及比例极限下的泛化误差大偏差原理。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。上下文内多实例学习
多实例学习在实例包层面提供监督，应用广泛。作者表明，用合成数据预训练 Perceiver 风格的上下文学习器，可用少量标注包解决新任务。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。Goedel-Architect：通过蓝图生成与精化简化形式化定理证明
介绍 Goedel-Architect，一个面向 Lean 4 形式化定理证明的智能体框架，核心是蓝图生成与精化。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。Vortex：面向 AI Agents 的高效且可编程稀疏注意力服务
稀疏注意力对长文本 LLM 服务日益重要。Vortex 用可编程前端和高效后端加速算法原型、部署与评估。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。观点：如果美国人冒着生命危险赴海外抗击埃博拉，他们应有回国的权利
疫情应对已足够困难，不应再让救援人员担心患病后能否获得最佳可及护理。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。NVIDIA Factory Operations Blueprint 为工厂赋予新的 AI 大脑
NVIDIA 在 COMPUTEX 的 GTC Taipei 发布 FOX 参考设计，用于构建可统一实时工厂数据并协调代理的自主工厂管理系统。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。监管路径
把试验阶段、主要终点、安全性、适应症和监管沟通分开看，不把临床更新等同于疗效结论。
匹配知识节点、相关术语或方法论说明。DNQ：用于部分可观测 n 玩家博弈的深度纳什 Q 网络
许多现实竞争系统需多方在约束、信息有限和重复交互下同时决策。本文提出 DNQ，用于训练竞价智能体的均衡监督框架。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。在 Amazon SageMaker AI 上训练阿塞拜疆语语言模型
阿塞拜疆领先的电信服务提供商 Azercell Telecom LLC 希望在 Amazon SageMaker AI 上构建一个用于电信用例和面向客户聊天机器人的阿塞拜疆语大语言模型（LLM）。挑战在于：将基础模型（FM）适配到一种形态丰富、训练数据有限且尚无高效阿塞拜疆语 LLM 训练现成蓝图的语言。在为期六周的合作中，Azercell 与 AWS Generative AI Innovation Center 合作，在 Amazon SageMaker AI 上建立了一个可用于生产的框架。
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