来源：隐者联盟 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/LqM-QYYS6n5MlUYBrEbRCQ 官网：https://ai-safety-workshop-ijcai2026.github.io/ 时间： 2026年8月16日 地点：德国不来梅 投稿截止： 2026年6月1日 联系：deepfake.ijcai2026@gmail.com 引言 随着AIGC技术...

来源：PRML Research Group 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/FHqth37DK0PvaLWGQvE3Sg?scene=1&click_id=72 在长程机器人操作领域，Vision-Language-Action(VLA)模型虽然展现了强大的潜力，但始终面临一个核心瓶颈：累积误差传播。随着任务步骤的增加，早期的微小偏差会不断放大，最终...

学习到底是什么？ 人类对于学习的认知往往受制于我们的感知能力和衡量标准，这也是为何千年以来人类学习的进化速度异常的缓慢。 然而，现代多模态传感数据的处理能力日新月异，通过在实际的教育过程收集到的学生生理信号、言语表达、面部表情、姿势等多模态数据，科学家们正在以一种新的视角重新审视和理解学习。 中国教育行业正在经历一场以数据和人工智能为核心的技术变革，这也是为何在今年8月10日-16日于澳门举...

微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况，之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用，第三部分是选中自然语言处理任务的连续表达。第四部分是自然语言的理解和连续语言词语的表达。 联合编辑：李尊，章敏，陈圳 自然语言理解，重点在于 建立能与使用自然语言的人类进行交互的智能系统。其研究挑战：1）文本意义表达 2）支持有用推...

微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况，之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用，本文为第三部分—选中自然语言处理任务的连续表达。 联合编译：Blake、章敏、陈圳 选中自然语言处理任务的连续表达 l 针对信息检索和个人排序的深度语义相似模型（DSSM） l 在连续语义自然语言处理任务环境中进行深度强化学习 l ...

微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况，之前第一部分提到了其应用于语义理解上的一些经验和收获，本文为第二部分。 联合编译：Blake、章敏、陈圳 统计机器翻译（SMT）包括： l 统计结果 l 来源渠道模型 l 翻译模型 l 语言模型 l 对数线性模型 l 评价指标：BLEU分数（越高越好） 基于短语的统计机器翻译（SMT）将...