Zhu Wenwu
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2 天有情绪数据
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清华大学团队将主导IJCAI 2026关于OOD泛化的教程
清华大学王鑫教授领导的团队在即将举行的IJCAI 2026会议上获得了两个教程名额，主题分别为“超越图分布偏移”和“OOD泛化生成式AI”。此次双重入选凸显了分布外（OOD）泛化在生成式AI中的日益重要性，超越了传统的分布内（IID）拟合。教程将涵盖图大语言模型、动态适应、图网络中的因果关系以及多模态和基于扩散的模型在训练后策略以增强现实世界场景中的鲁棒性等高级主题。
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中国初创公司青墨科技为国产芯片构建自优化 AI 基础设施
中国初创公司青墨智能（Qingmo Intelligence）正在开发一种能够自主优化的 AI 基础设施，这与 OpenAI 的 GPT-5.6 和 Anthropic 的 Claude 等前沿模型中看到的递归自我改进（RSI）趋势相呼应。这种自进化基础设施旨在解决在中国国产硬件上优化 AI 模型所面临的挑战，而这些优化通常需要大量的人工努力。通过利用 AI 自动适配和优化模型以适应各种芯片，青墨科技显著减少了这些任务所需的时间和资源…
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清华大学团队将主导IJCAI 2026上关于OOD泛化的教程
清华大学王鑫教授领导的团队在即将举行的IJCAI 2026会议上获得了两个教程名额，这一难得的成就凸显了他们在生成式AI领域的重大贡献。他们的工作侧重于分布外（OOD）泛化，解决了在面对与训练集不同的现实世界数据时，使AI模型具有鲁棒性的关键挑战。教程将涵盖“超越图分布偏移”和“OOD泛化生成式AI”等高级主题，标志着该领域正从独立同分布（IID）拟合转向应对OOD挑战。