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以下是预测相关的文章

2026-02-06
重新思考预测逆向动力学模型中的模仿学习本文探讨了模仿学习（Imitation Learning, IL）的新范式，通过预测逆向动力学模型（Predictive Inverse Dynamics Models, PIDMs）来解决传统IL方法的局限性。我们提出了一种方法，该方法通过预测轨迹的未来状态来指导学习过程，从而提高了学习效率和泛化能力，并展示了其在复杂任务中的潜力。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-23
2026年时间序列工具包：五大自主预测基础模型
- 2026-01-23
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2026-01-21
监督学习：预测建模的基石监督学习是机器学习中预测建模的核心基础，其关键在于使用带有正确输出标签（即“真值”）的数据集对模型进行训练。通过模拟“有教师指导”的学习过程，模型通过比较预测结果与真实标签并进行调整，从而学会输入特征与输出标签之间的可靠映射关系。该范式主要分为回归和分类两大类，广泛应用于从房价预测到图像识别等各类实际场景。理解监督学习的三个核心要素——训练数据、学习算法和最终模型——是掌握高级预测技术的前提。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2026-01-20
为什么人工智能的预测如此困难尽管人工智能影响深远，但对其未来的准确预测却日益艰难。本文探讨了当前AI领域存在的三个关键不确定性：大型语言模型（LLM）的性能瓶颈、公众对数据中心的抵触情绪，以及监管立场的混乱。这些因素共同使得预测AI的下一步发展路径变得异常复杂，尽管《麻省理工科技评论》仍发布了2026年的AI预测。
- 2026-01-20
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- AI新闻/评测
- AI行业应用