Piet Mondrian
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1 天有情绪数据
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心血管筛查模型准确性归因于数据泄露，而非模型类型
一项发表在arXiv上的新研究调查了心血管筛查模型的准确性，结果显示报告的高准确性主要是由于目标泄露而非模型类别。研究人员发现，仅移除两个诊断后特征就显著降低了所有测试模型的AUROC，将它们压缩到一个狭窄的性能区间。研究强调，评估实践而非模型能力是主要限制因素，并强调了透明度在审计公平性和不确定性方面的优势。
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新方法提高了多模态回归在数据缺失情况下的可靠性
研究人员开发了一种名为“模态感知共形校准”的新方法，以提高多模态回归模型在处理缺失或冲突数据源时的可靠性。该方法使用一个校准层，为每种模态训练单独的预测器，并计算一个不一致分数。然后，该分数用于调整预测区间，方法是重新分配跨示例的宽度，或按模态可用性定义的组内分层预测。在四个数据集上的实验表明，该方法在预测区间准确性和宽度方面与现有基线相当或有所改进，同时在缺失模态的情况下也恢复了显著的覆盖率。
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程序员创建的自复制GIF既是程序也是输出
冠军程序员 Yusuke Endoh 创建了一个“Piet Quine”，一个GIF图像，它既是程序也是其自身的精确视觉输出。这一成就将类似于艺术作品的晦涩编程语言 Piet 的概念与复制自身源代码的程序 Quine 结合起来。Endoh 利用 Claude Code 的AI辅助来重建和完善原始脚本，最终创建了一个紧凑的风景GIF，直观地表示了生成它的代码。该项目还旨在推广2026年晦涩编程语言设计竞赛。
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Mondrian 系统通过压缩打包推理提升设备端视频分析性能
研究人员开发了 Mondrian，一个专为高分辨率视频流中的高性能目标检测设计的新型边缘系统。该系统采用一种新颖的压缩打包推理技术，通过选择性地处理必要像素并最大化并行性来降低每像素的处理成本。Mondrian 动态提取和缩小感兴趣区域（ROIs），然后智能地组合它们以优化图形处理单元（GPUs）和类似加速器的利用率。评估显示，与处理 1080p 视频的现有方法相比，Mondrian 的准确率提高了 15.0-19.7%，吞吐量提高了…
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佳士得 14.5 亿美元拍卖预示着财富转移背景下的艺术品市场反弹
佳士得最近结束了其春季拍卖系列，在纽约创下 14.5 亿美元的成交额，全球总成交额达 20 亿美元，标志着高端艺术品市场显著反弹。这一激增部分归因于“财富大转移”，预计在未来二十年内，资产将从老一代转移给继承人，这可能同时增加艺术品拍卖的供应量和新收藏家的数量。备受瞩目的拍卖品包括一幅价值 1.81 亿美元的 Jackson Pollock 画作，以及来自 S.I. Newhouse 和 Agnus Gund 等知名人士遗产的作品。