在当前的情感计算研究中，存在一个显著的“断层”：我们拥有越来越精准的情感识别算法（输入端），也有了逼真的语音和面部生成技术（输出端），但连接这两端的“中间层”却鲜有人问津。机器能识别出你在愤怒，也能模拟出抱歉的语气，但它真的理解愤怒的起因吗？它能基于这种理解去调整后续的决策逻辑吗？
当AI开始学会「摸鱼」，整个行业都该警醒了。
一般人和 ChatGPT 聊天时，往往不会在意要不要讲究礼貌。但来自爱荷华大学的一项最新研究显示：即便回答内容几乎相同，对 ChatGPT 粗鲁无礼也会让你花费更高的输出成本。
从“在线训练”到“离线建图”，扩散模型速度再突破！
随着 IE 被扫进历史的尘埃，Chrome 长期占据全球浏览器市场的主导地位。然而，在 AI 时代，浏览器作为互联网的超级入口，正在发生深刻变革。
随着大型语言模型在各类任务中展现出卓越的生成与推理能力，如何将模型输出精确地追溯到其内部计算过程，已成为 AI 可解释性研究的重要方向。然而，现有方法往往计算代价高昂、难以揭示中间层的信息流动；同时，不同层面的归因（如 token、模型组件或表示子空间）通常依赖各自独立的特定方法，缺乏统一且高效的分析框架。
又来折腾知识体系了， 这大概是无纸化的阵痛吧，键盘敲多了想写字，键盘敲多了想语音录入。
机器之心报道 编辑：+0、陈陈 最近，学术圈的大瓜莫过于 ICLR 评审大开盒事件了，只要在浏览器上输入某个网址，自行替换你要看的 paper ID 和审稿人编号，你就可以找到对应的审稿人身份。你甚至
昨晚，数学界炸了！由HarmonicMath开发的AI数学家「亚里士多德」（Aristotle），100%独立完成了埃尔德什问题#124。它在Lean证明系统中，耗时仅6个小时，验证只需1分钟。
ArtArch.AI背后的团队核心成员分别来自字节的创作产品与技术线、社区与生态线，以及增长与商业化线，长期在大规模内容场景中打磨“从创作到分发再到变现”的完整链路，对全球内容如何生产-组织-扩散-商业化具有系统性的理解。
