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该论文提出了一种名为 Conformal Adaptation 的框架，通过共形风险控制（conformal risk control）在低分辨率下认证预测信号，再对已认证区域进行精细化计算，从而在 3D 医学图像分割、星系流量预测和钙信号预测等任务上实现 2.5–72 倍的墙钟加速，同时保留不确定性估计。
PyTorch Conference North America 2026 program committee member Ricardo Aravena of Nunchux AI promotes the event, highlighting it as a place to connect with ML builders and learn from the community; registration details and rates are included.
PyTorch Day Japan 2026 的完整日程已公布，活动将于 12 月 10 日在东京举行，涵盖技术演讲、闪电演讲及开源 AI 社区交流，11 月 11 日前注册可享早鸟优惠。
A long-time CS336 fan praises the course's empirical focus and expresses excitement for Stanford's new CS312 'Deep Learning Alchemy' class, announced by Tatsunori Hashimoto, which aims to teach the messy, empirical side of frontier deep learning research.
PyTorch Conference North America 2026 (Oct 20-21, San Jose, CA) announces UC Berkeley Professor and Anyscale Executive Chairman Ion Stoica as a keynote speaker, covering how Ray and Kubernetes are evolving together for the AI era.
Quanta Magazine 探索「注意力」机制如何成为现代 AI 的核心：从 Dzmitry Bahdanau 2014 年的机器翻译研究，到 Google 2017 年的 Transformer 论文，再到 ChatGPT 等大语言模型的崛起。
斯坦福大学新开设 CS 312「Deep Learning Alchemy」课程，由 Tatsunori Hashimoto 和 Suhas Kotha 主讲，聚焦深度学习中以经验为主的知识——超参数缩放、优化器不变性（μP、Muon）、损失景观与训练稳定性等，全部作业代码、测验和讲义公开，可视为 CS 336 的续作。
PyTorch Conference North America 2026, hosted by the PyTorch Foundation in San Jose, CA on October 20-21, brings together 3,500+ attendees for keynotes, workshops, and technical talks across the open source AI stack, with Meta as the diamond sponsor.
Pythia, an interpretable AI model trained on a new high-resolution atlas of 67 RNA-binding proteins, is introduced as a collaboration between Genophoria, CZ Biohub, UCSF, and Calico to predict how RBPs recognize RNA by sequence and shape.
AskCyph Health Explorer 是一款教育工具，结合 Google DeepMind 的 AlphaGenome API 预测基因变异影响，以及在浏览器中通过 WebGPU 本地运行的 MedGemma 1.5 4B 模型，实现完全隐私的 DNA 突变与疾病关系探索。
一篇技术报告，用范畴学视角重新审视参数高效微调（PEFT）方法，将预训练检查点视为权重空间的基点、微调方法视为映射，并以像、纤维与基变换三个不变量刻画表达性、训练动力学与可合并性。作者据此以七个可从公式判读的坐标分类了来自138篇论文的382种方法。
研究人员开发了基于 ConvNeXt 深度学习模型的方法，用于检测新生儿脑电图中的低电压间期（LVI），其性能达到专家级水平（AUC 0.996），并证明 LVI 可作为新生儿脑病的稳健临床生物标志物，与 EEG 背景活动、HIE 严重程度及癫痫风险强相关。
该论文研究了如何从净智能电表数据中恢复户用光伏发电（behind-the-meter PV）可见性，提出四种部署场景并基准测试深度序列模型，发现部署场景对误差的影响远大于模型选择，且少量目标域微调可显著降低迁移误差。
一篇70分钟阅读量的深度技术长文，从第一性原理推导投机解码（speculative decoding），构建涵盖EAGLE-3、多token预测（MTP）以及块扩散drafters（DFlash、DSpark）的统一框架，并讨论drafter训练中最小化KL散度的问题。
PyTorch Ambassador and PyTorchCon North America 2026 program committee member Masahiro Hiramori will focus on on-device AI, efficient inference, voice agents, and ML compilers at this year's conference, with registration now open for the Linux Foundation-hosted event.
PyTorch Conference North America 将于10月20-21日在圣何塞举行，预计有400+演讲者和3,500+参会者，主题涵盖训练、推理、智能体、内核和开源AI。
论文提出 Dynamic Band Splitting (DBS) 框架，可在固定 band-token 预算下学习音频源分离的频率轴切分方式，并在 DnR v2 上将 BSRNN 和 TIGER 的平均 SI-SDR 分别提升至 9.07 dB 和 10.13 dB。
PyTorch Conference North America 2026 将于 10 月 20-21 日在加州圣何塞举行，由 PyTorch 基金会主办，Google 为钻石赞助商，议题涵盖从裸机基础设施到基于智能体的系统的整个 AI 技术栈。
NVIDIA的Guray Ozen将在PyTorch Conference North America 2026上展示CUTLASS for Python的最新进展，包括CuTe扩展、任务调度器和编译器诊断等面向开发者与AI代理的高效GPU内核编写新功能。
该论文提出 Elastic Expert Routing，通过从以 k 为中心的局部离散分布中随机采样激活专家数量，平滑传统 top-k 路由的硬边界，在保持计算成本不变的前提下提升稀疏 MoE 模型在微调与从头预训练场景下的下游表现。