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谷歌提出嵌套学习(Nested Learning)架构, 解决“灾难性遗忘”问题

据谷歌官方消息,NeurIPS 2025 收录了该公司提出的一项重磅研究,其团队提出 Nested Learning(嵌套学习)新方法,旨在解决机器学习中的 “灾难性遗忘” 问题。 该方法打破模型架构与优化算法分离的传统框架,将模型视为相互关联的多层嵌套优化问题,通过多时间尺度更新和连续内存系统,实现新旧知识的协同保留。 嵌套学习允许大脑的每个组成部分进行多时间尺度的更新,同时表明诸如 Transformer 等众所周知的架构,实际上是具有不同更新频率的线性层。嵌套学习模型中的统一结构与多频率更新机制,与人脑的神经波动与神经可塑性结构十分相似。它使我们能够在人工模型中定义「多时间尺度更新」:每个学习组件可在不同频率下更新参数。通过定义「更新频率」,即每个组件参数被调整的频率,我们可以将这些优化问题组织成有序的层级结构。 作为概念验证的 Hope 架构,基于该方法设计而成,具备自修改能力与无限循环学习层级。 实验表明,Hope 在语言建模、常识推理及长上下文任务中,性能显著优于 Transformer、Mamba2 等现有最优模型。该范式为新一代自改进 AI 提供了坚实基础,有望缩小当前...

AI 生成社交媒体内容易被识别,情感表达仍待提升

来自苏黎世大学、阿姆斯特丹大学、杜克大学和纽约大学的研究团队近日发布了一项最新研究,揭示了大语言模型生成的社交媒体帖子在内容识别方面的不足。研究表明,这些 AI 生成的帖子在各大社交平台上容易被人类识别,识别准确率达到70% 至 80%,远高于随机猜测的结果。 研究人员测试了九个不同的大语言模型,包括 Apertus、DeepSeek、Gemma、Llama、Mistral、Qwen 等,分析了它们在 Bluesky、Reddit 和 X 平台上的表现。 结果显示,这些 AI 生成的内容在 “毒性评分” 上具有显著差异,这成为区分 AI 与人类帖子的重要因素。换句话说,如果在某个帖子下出现特别尖锐或搞笑的评论,那么这很可能是人类用户所写。 研究指出,虽然大语言模型可以模仿在线对话的形式,但在捕捉情感表达方面却显得捉襟见肘。自发和富有感情的表达是人类社交互动的特点,而 AI 在这方面的表现远不如人类。此外,研究还发现,在特定情况下,例如在马斯克的 X 平台上发表积极情感或在 Reddit 上讨论政治,AI 模型的表现尤为不佳。 从整体来看,参与测试的 AI 模型在模仿 X 平台的帖子时表...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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