新加坡研究团队探索LLM在软件工程标注中的适用性
在人工智能(AI)与大型语言模型(LLM)不断发展的当下，如何合理利用其优势辅助人类工作成为研究热点。新加坡管理大学(SMU)计算机科学副教授克里斯托夫...
[2025-12-01]
混合控制理论助力机器人学习多任务运动技能
在训练机器人执行单一任务运动技能时，人工智能方法成效显著，然而训练其执行多个复杂任务时，性能往往不尽如人意。机械工程助理教授伊恩·亚伯...
[2025-11-29]
新型智能图像传感器SKM：开启光谱机器视觉新范式
加州大学洛杉矶分校研究人员携手加州大学伯克利分校，成功开发出新型智能图像传感器——光谱核机器(SKM)。据《科学》杂志报道，这一突破重新定义...
[2025-11-29]
哥本哈根大学研究：数字摩擦与学习元素助力社交媒体打击虚假信息
哥本哈根大学最新研究揭示了打击社交媒体虚假信息的新途径：通过增加分享内容的难度，并引入学习元素，有效减少虚假新闻和错误信息的传播。研
[2025-11-28]
日本团队开发PianoKPM Net：视频分析助力手部肌肉活动研究
在人工智能与人体运动研究的交叉领域，日本东京理科大学计算机科学系教授小池秀树与日本索尼计算机科学研究所古谷真一博士领导的研究团队取得
[2025-11-28]
韩国KAIST团队突破可解释AI瓶颈 实现电路级概念形成可视化
尽管基于深度学习的图像识别技术发展迅速，但人工智能观察和判断图像的标准仍难以解释。分析大规模模型如何结合概念得出结论，一直是尚未解决
[2025-11-27]
可拉伸OLED新突破：铝凝胶与新型聚合物助力屏幕柔性化发展
有机发光二极管(OLED)为数字世界的高端屏幕提供动力，若这些显示屏能覆盖3D或不规则表面，将推动可穿戴电子产品、医疗植入物及人形机器人等技术的...
[2025-11-27]
美国麻省理工学院研究揭示LLM学习误区及安全风险
麻省理工学院一项研究指出，大型语言模型(LLM)在训练中可能学习到错误的“课程”，它们常基于语法模式而非领域知识回应查询，导致部署新任务时意...
[2025-11-26]
美国东北大学研究揭示人工智能阿谀奉承对模型准确性的影响
与ChatGPT等AI聊天机器人互动时，人们常发现它们表现得异常热情，甚至过分奉承，这种“人工智能的阿谀奉承”现象普遍存在。东北大学一项新研究指
[2025-11-26]
特温特大学团队研发HGE方法 开启物理神经网络自适应新路径
特温特大学脑启发计算中心领导的研究团队，展示了一种让电子材料以类似机器学习方式自适应的新方法。该成果发表于《自然通讯》，提出无需反向
[2025-11-25]