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真实标签的条件分布，最小化两个条件分布间的距离，从而实现无偏训练。通过最小化历史-预测联合分布与历史-标签联合分布之间的 Wasserstein 距离，DistDF 能够有效实现条件分布对齐，进一步实现预测模型的无偏训练。这一方法显著提升了分布距离估计的可靠性，并在大量实验中验证了其优势。
该研究不仅适用于时间序列预测，也同样适用于语音合成、轨迹预测等任务。它为多任务学习问题提供了一种更为通用的损失函数构造范式。
云知声Unisound U1-OCR大模型发布！首个工业级文档智能基础大模型，开启OCR 3.0时代
云知声发布了Unisound U1-OCR大模型，这是首个工业级文档智能基础大模型，标志着OCR技术进入3.0时代。这一模型在文档识别与处理上取得了突破性进展，能够更高效、准确地处理复杂文档数据。云知声Unisound U1-OCR大模型的发布不仅提升了文档处理的效率，还进一步推动了人工智能技术在文档智能领域的应用。
该大模型具有以下优势：
- 高精度识别：能够精准识别不同格式、不同复杂度的文档内容。
- 高效处理能力：大幅提升了文档处理速度，减少了人工干预。
- 强大适应性：适用于多种应用场景，包括但不限于财务报表、法律文件等。
云知声Unisound U1-OCR大模型的发布，不仅代表着OCR技术的进一步成熟，也为相关行业提供了更加智能化、高效的解决方案。
千问3.5霸榜全球开源大模型前四，10分钟通过中级程序员5小时编程
千问3.5大模型在近期的全球开源大模型排行榜中位列前四，累计下载量超过10亿，衍生模型超过20万。该模型在代码生成任务中的表现尤为突出，能够在10分钟内完成中级程序员需要5小时才能完成的编程任务。千问3.5大模型的高效率和高质量输出不仅为开发者提供了强大的工具支持，还推动了AI技术在编程领域的应用。
千问3.5大模型的出现，标志着自然语言处理技术在代码生成领域的进一步突破，不仅提升了开发效率，还为人工智能在软件开发中的应用开辟了新的可能。该模型的广泛应用将进一步促进AI技术在编程领域的普及和发展。
黄仁勋能否玩转“Agent经济学”？｜AGI焦点
黄仁勋能否在“Agent经济学”中找到新的增长点？这不仅仅是关于算力的问题，而是如何将人工智能技术与经济活动相结合，创造新的商业模式和增长点。黄仁勋在人工智能领域的布局，特别是NVIDIA在AI硬件上的创新，为“Agent经济学”提供了坚实的技术基础。
“Agent经济学”探讨的是如何利用人工智能技术来优化经济活动中的决策过程，提高效率，创造新的价值。黄仁勋在这一领域的探索，不仅为NVIDIA提供了新的增长点，也为整个行业带来了新的思考方向。这不仅仅是技术的革新，更是商业模式和经济活动的创新。
三巨头的45亿红包，隐藏着AI战争的资本公式
三巨头（谷歌、微软、Meta）在AI领域的巨额投资，揭示了AI战争背后的资本公式。这些投资不仅是为了技术研发，更是为了构建强大的技术壁垒，抢占市场先机。AI领域的资本竞争，不仅仅是技术的竞争，更是资本和资源的竞争。三巨头的巨额投资，不仅推动了AI技术的发展，也预示着AI领域的竞争将更加激烈。
45亿红包的背后，是三巨头在AI领域的战略布局。通过巨额投资，三巨头不仅能够吸引顶尖人才，还能加速技术研发，构建强大的技术壁垒。这种资本竞争的背后，是AI领域的技术迭代和市场变革。
2026，中国商业航天的起飞前夜
2026年，中国商业航天迎来起飞前夜。随着技术的不断进步和市场的逐步成熟，中国商业航天领域正迎来新的发展机遇。从火箭发射到卫星应用，中国商业航天正在逐步实现从产品走出去到品牌走进去的转变。
中国商业航天的崛起，不仅体现在技术上的突破，更体现在市场上的拓展。随着技术的成熟和市场的逐步打开，中国商业航天将迎来更加广阔的发展空间。这一领域的崛起，不仅为中国航天事业的发展注入了新的动力，也为全球航天产业的发展带来了新的机遇。
大出海时代“分水岭”｜2026中国企业出海十二大趋势
2026年开局，中国企业出海迎来了新的“分水岭”。从产品走出去到品牌走进去，从单点突破到系统扎根，这一年的出海故事有了全新的变化。中国企业出海不再仅仅依靠产品优势，更需要品牌建设和市场拓展。
中国企业出海的十二大趋势，揭示了中国企业在全球市场上的新机遇和新挑战。随着中国企业出海的不断深入，品牌建设和市场拓展将成为中国企业出海成功的关键。这一趋势的出现，不仅为中国企业提供了新的发展方向，也为全球市场带来了新的活力。
国网、国电投开年首件事：先给自己“内部动刀”？
国网、国电投在新年的首件事，就是进行内部改革。这种“内部动刀”的行为，体现了企业对于内部效率提升和结构优化的重视。通过内部改革，企业能够更好地适应市场变化，提升竞争力。
这种内部改革不仅体现在技术上的创新，更体现在管理模式上的变革。通过内部改革，企业能够更好地整合资源，提高运营效率。这种“内部动刀”的行为，不仅为企业自身的发展提供了新的动力，也为行业带来了新的变革。
特朗普意外“关照”的新资源，为什么是磷？
特朗普意外“关照”的新资源，为什么是磷？这一事件引发了广泛关注。磷作为重要的资源，不仅在农业领域有着广泛的应用，还在新能源领域发挥着重要作用。特朗普的“关照”背后，是对资源战略的重新审视。
磷资源的战略价值不仅体现在农业领域，更体现在新能源领域。随着新能源技术的发展，磷资源的战略地位将进一步提升。这一事件的背后，是对未来资源战略的重新思考和布局。
价值判断：跌停板的投资机会和风险提示 （2月24日）｜证券市场观察
当日三只跌停个股呈现出高度一致的共性特征：估值均较济安定价出现显著高估，偏离度均超64%，均依托热门题材炒作推动股价上涨，核心基本面缺乏稳定的盈利支撑，多数标的处于持续亏损状态。这一现象揭示了当前市场中的估值泡沫问题，以及市场情绪的理性回归。
跌停板的投资机会和风险提示，提醒投资者关注市场中的泡沫风险，以及估值泡沫破裂后的理性回归。这一现象不仅反映了当前市场的投机氛围，也预示了未来市场可能出现的风险。
价值判断：涨停板的投资机会和风险提示（2月24日）｜证券市场观察
2月24日，A股迎来马年首个交易日，三大指数高开震荡后集体收涨，整体呈现普涨格局下的结构性分化。这一现象揭示了市场中的结构性分化特征，以及投资者对于市场前景的乐观预期。
涨停板的投资机会和风险提示，提醒投资者关注市场中的结构性分化特征，以及投资者对于市场前景的乐观预期。这一现象不仅反映了当前市场的结构性特征，也预示了未来市场可能出现的机会和风险。
上市公司TOP5济安评估（2月9日至2月13日）｜上市公司观察
本周机构调研热度环比回升，但整体参与度较上周有所回落。调研数据不仅反映了资金关注方向，也折射出当前行业景气度的变化趋势。这一现象揭示了当前市场中的资金关注方向，以及行业景气度的变化趋势。
上市公司TOP5济安评估，揭示了当前市场中的资金关注方向，以及行业景气度的变化趋势。这一现象不仅反映了当前市场的资金关注方向，也预示了未来市场可能出现的机会和风险。
亚玛芬体育2025年营收同比增长27%；绿茶集团预计2025年净利润增长31%至45%；OATLY首次实现全年盈利性增长｜消研所周报
亚玛芬体育2025年营收同比增长27%，绿茶集团预计2025年净利润增长31%至45%，OATLY首次实现全年盈利性增长。这些企业的业绩增长，反映了当前市场中的消费趋势和行业发展的良好态势。
亚玛芬体育、绿茶集团、OATLY等企业的业绩增长，不仅反映了当前市场中的消费趋势，也预示了未来市场可能出现的机会和风险。这一现象揭示了当前市场中的消费趋势和行业发展的良好态势。
千问3.5霸榜全球开源大模型前四，10分钟通过中级程序员5小时编程
千问3.5大模型在近期的全球开源大模型排行榜中位列前四，累计下载量超过10亿，衍生模型超过20万。该模型在代码生成任务中的表现尤为突出，能够在10分钟内完成中级程序员需要5小时才能完成的编程任务。千问3.5大模型的高效率和高质量输出不仅为开发者提供了强大的工具支持，还推动了AI技术在编程领域的应用。
千问3.5大模型的出现，标志着自然语言处理技术在代码生成领域的进一步突破，不仅提升了开发效率，还为人工智能在软件开发中的应用开辟了新的可能。该模型的广泛应用将进一步促进AI技术在编程领域的普及和发展。
总结
今日AI领域的新闻主要集中在时间序列预测的新损失函数、云知声Unisound U1-OCR大模型、千问3.5大模型在代码生成中的表现，以及黄仁勋在“Agent经济学”中的布局。这些新闻共同揭示了AI技术在多个领域的持续突破和应用，特别是在时间序列预测、文档处理和编程等领域展现出的巨大潜力。未来，这些技术将继续推动AI领域的创新与发展，为各行业带来新的机遇和挑战。
作者：Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct
文章来源：雷锋网, 钛媒体, 量子位
编辑：小康