本文字数:约 4200 字,预计阅读时间:14 分钟北大林宙辰团队:从最优传输角度训练时序预测模型 丨ICLR 2026在时间序列预测研究中,一个有趣的现象长期存在:尽管模型结构从循环网络到Transformer不断演进,但几乎所有方法在训练阶段依赖同一类损失函数,即以均方误差(MSE)为代表的点对点误差。然而,这一假设与时间序列数据的生成机制之间存在张力,真实世界中的时间序列由随机过程演化而来,不同时间点之间存在显著的相关关系。这使得时间序列预测在方法论层面呈现出一种隐性的停滞,即研究重心持续向模型表达能力倾斜,而对损失函数所隐含的统计假设缺乏系统反思。北京大学林宙辰团队深入剖析了此类结构性偏差的成因,并提出了 DistDF:一种通过联合分布对齐训练预测模型的损失函数。DistDF 的提出不仅为时间序列预测提供了一种新的损失函数设计思路,也在更一般的意义上,对序列建模中“应当优化什么”这一长期被默认的问题给出了新的回答。论文指出,传统均方误差(MSE)隐式地做了独立性假设,这一假设与时间序列数据的生成机制相悖,导致其作为损失函数是有偏的。DistDF 通过直接对齐预测序列的条件分布与

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本文字数:约 3600 字,预计阅读时间:15 分钟重点新闻YC最新断言:AI代理时代,创业者要做智能体想要的东西,而不是人想要的Y Combinator(YC)认为AGI(通用人工智能)时刻已经临近,它正以群体智能的形式爆发。YC的创始人Sam Altman最近在一次演讲中表示,未来的创业者需要重新思考他们的产品和服务的定位。过去的创业项目通常关注人类的需求,但在AI代理时代,创业者需要考虑的是智能体的需求,这将是一个全新的挑战和机遇。在这个新阶段,智能体不仅仅是执行人类指令的工具,它们将拥有自己的需求和目标。这意味着创业者需要设计出可以满足这些智能体需求的产品和服务。比如,智能体可能需要更多的数据来提升自己的能力,或者需要与其他智能体进行交互以实现更复杂的目标。这一断言对AI领域有着深远的影响。它不仅改变了创业者对市场需求的理解,也为AI技术的发展指明了新的方向。未来,如何与智能体进行有效合作,成为创业成功的关键之一。此外,这也意味着AI在各个领域的应用将更加深入,涉及的范围也将更加广泛。总之,YC的这一断言为AI创业者提供了一个全新的视角,激励他们思考如何在智能体主导的时代创造价

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