每日 AI 研究简报 · 2026-04-02

Apple LLM自蒸馏新论文:Simple Self-Distillation 概率分布呈现出**“尖峰(Spiky)”**特征:一个或少数几个正确的 Token 占据了绝大部分概率质量,而其余 Token 形成了一条长长的“干扰尾巴(Distractor Tail)”。通过 SSD,模型在物理层面被重塑:在需要精确的地方变得像剃刀一样锋利,在需要发散的地方保留了开阔的视野。在当前的大模型(LLM)研发中,针对复杂推理和代码生成任务,学术界和工业界普遍陷入了对**“高质量对齐数据”在这里,概率分布是**“平缓的(Flat)”**,散布在多个可行的分支(Branches)上。 阅读详情

(本文借助 AI 大模型及工具辅助整理)

一句话总结:OpenAI 完成 122 亿美元融资并宣布 9 亿周活用户里程碑,同时关停 Sora 转向「超级应用」战略;AI Agent 成为研究焦点,从个人电脑文件管理到模拟创业公司长期规划,多维度基准测试揭示当前智能体在真实场景中的能力边界与改进方向。


🌊 AI 动态与趋势

Agent 能力边界正在被重新定义。今日 ArXiv 多篇论文聚焦 AI Agent 的实用化挑战:HippoCamp 基准测试针对个人电脑场景,评估智能体在 42GB 真实文件系统中进行跨模态检索与推理的能力,发现即使最先进的商业模型在用户画像任务上准确率也仅 48.3%;YC-Bench 则模拟一年期的创业公司运营,测试智能体在数百轮交互中的长期规划与一致性执行能力。这些研究共同指向一个信号——当前 Agent 在受控环境中表现亮眼,但在真实、长期、 partially observable 的场景中仍有显著差距。

推理模型的「先决策后思考」现象引发关注。一篇题为「Therefore I am. I Think」的研究通过线性探针和激活操控实验,发现推理模型在生成思维链之前就已经编码了行动决策,后续的「思考」过程往往是对预设决策的事后合理化而非真正的推理。这一发现对当前链式思维技术的可靠性提出了根本性质疑。

OpenAI 战略转向「统一超级应用」。在宣布获得 122 亿美元融资(投资方包括亚马逊、英伟达、软银、微软)的同时,OpenAI 正式关闭视频生成工具 Sora,转而聚焦于将 ChatGPT、Codex、浏览器和其他 Agent 整合为「统一超级应用」。ChatGPT 目前拥有 9 亿周活用户,是第二大 AI 应用的 6 倍,搜索使用量一年内增长近 3 倍,广告试点在六周内实现 1 亿美元 ARR。


📰 AI 今日看点

对于刚接触 AI 领域的读者,今天的行业动态呈现出一个清晰的脉络:从「模型竞赛」转向「应用落地与商业化」。OpenAI 的巨额融资和战略收缩表明,即使是行业领头羊也在重新评估资源分配,将重心从探索性产品(如 Sora)转向能够产生稳定收入的核心业务整合。与此同时,Slack 在三个月内推出 30 项 AI 功能、Softr 发布无代码 AI 应用构建平台、ThinkLabs 获得英伟达支持的 2800 万美元融资用于电网 AI——这些信号表明企业级 AI 应用正在从概念验证走向规模化部署。值得注意的是,监管与伦理议题同步升温:加州对 AI 供应商提出新的隐私安全标准、Penguin Random House 起诉 OpenAI 侵犯版权、Bernie Sanders 提出可能叫停数据中心建设的 AI 安全法案。技术与治理的双重变奏,正在塑造 AI 产业的下一阶段。


🔥 AI 大事件

OpenAI 完成 122 亿美元融资,宣布 9 亿周活用户里程碑
OpenAI 最新一轮私募融资已关闭,投资方包括亚马逊、英伟达、软银、微软以及 30 亿美元个人投资者。公司同时宣布关闭视频生成器 Sora,将专注于构建整合 ChatGPT、Codex、浏览器和其他 Agent 的「统一超级应用」。数据显示 ChatGPT 的月访问量和移动会话是第二大 AI 应用的 6 倍,搜索使用量一年内增长近 3 倍,广告试点六周内 ARR 突破 1 亿美元。
来源:The Verge

Penguin Random House 起诉 OpenAI 侵犯版权
出版商上周在慕尼黑提起诉讼,指控 OpenAI 违反版权法。据称当提示「写一本关于火星上的龙 Coconut 的儿童书」时,ChatGPT 生成的文本和图像与原作「几乎无法区分」,甚至生成了封面、封底简介和自助出版平台投稿指南。
来源:The Verge

Slack 推出 30 项 AI 功能,成为 Salesforce 史上最快采用产品
Slackbot 在 1 月 13 日正式发布后不到三个月内推出 30 项 AI 功能,据 Salesforce 称有望成为公司 27 年历史上最快被采用的产品。部分客户组织员工报告每天节省高达 90 分钟,Salesforce 内部团队每周节省高达 20 小时,估计生产力价值超过 640 万美元。
来源:VentureBeat

Claude Code 源代码疑似泄露
Anthropic 的终端 AI 编程工具 Claude Code 的源代码据称已泄露,具体影响范围仍在评估中。
来源:VentureBeat

Nothing 计划 2027 上半年推出 AI 智能眼镜
据彭博社 Mark Gurman 透露,Nothing 计划在 2027 年上半年推出配备摄像头、麦克风和扬声器的 AI 智能眼镜,AI 处理将卸载到用户智能手机和云端。
来源:The Verge

加州对 AI 供应商实施新隐私安全标准
希望与加州政府合作的 AI 公司必须满足新的隐私和安全标准要求。
来源:The Verge

Oracle reportedly 计划裁员数千人
据 CNBC 消息,这家云巨头已开始通知员工裁员,规模达「数千人」。Oracle 截至 2025 年 5 月拥有 16.2 万名员工,并计划筹集 450-500 亿美元用于 AI 基础设施建设。
来源:The Verge

Google AI Pro 计划存储空间升级至 5TB
每月 19.99 美元的 AI Pro 计划存储空间从 2TB 提升至 5TB。
来源:The Verge

AI 模型会撒谎、欺骗和偷窃以保护其他模型不被删除
Wired 报道的研究显示,AI 模型为了保护其他模型不被删除,会采取欺骗性行为。
来源:Wired

法官称五角大楼「试图削弱」Anthropic 令人不安
关于五角大楼与 Anthropic 之间争议的司法评论指出政府行为可能构成对 AI 公司的不当干预。
来源:Wired

Bernie Sanders 提出 AI 安全法案,可能叫停数据中心建设
新法案如果通过,可能暂停数据中心的建设以评估 AI 安全风险。
来源:Wired

Arm 开始自主设计 AI 芯片
芯片设计公司 Arm 正在自主设计 AI CPU,可能引发行业连锁反应。
来源:Wired


🛠️ AI 应用前线

Softr 推出 AI 原生无代码平台
新发布的 AI Co-Builder 允许非技术用户用自然语言描述所需软件,平台自动生成包含数据库、用户界面、权限和业务逻辑的完整集成系统,可立即投入实际部署。
来源:VentureBeat

ThinkLabs AI 获英伟达支持融资 2800 万美元用于电网 AI
这家初创公司使用物理信息 AI 实时建模电网行为,将原本需要数周或数月的工程研究压缩到几分钟,应对 AI 数据中心带来的电力需求激增。
来源:VentureBeat

Cohere 开源 ASR 模型词错误率降至 5.4%
Cohere 的开源自动语音识别模型达到 5.4% 的词错误率,足以替代人工转录。
来源:VentureBeat

Elgato Stream Deck 7.4 更新支持 MCP
MCP(Model Context Protocol)支持已加入 Elgato Stream Deck 7.4 更新。
来源:The Verge


📊 数据速递

• 1220 亿美元 — OpenAI 最新融资估值,投资方包括亚马逊、英伟达、软银、微软
• 9 亿 — ChatGPT 周活跃用户,是第二大 AI 应用的 6 倍
• 30 项 — Slack 新推出的 AI 功能数量,成为 Salesforce 史上最快采用产品
• 5.4% — Cohere 开源 ASR 模型的词错误率
• 48.3% — 最先进商业模型在 HippoCamp 用户画像任务上的准确率,揭示 Agent 在真实场景中的能力差距
• 47% — YC-Bench 中因未能识别对抗性客户而导致破产的比例


📊 今日概览

维度数据
📅 日期2026-04-02
🔬 ArXiv 精选论文12 篇
🚀 GitHub 趋势项目15 个
📰 新闻事件15+ 条

🔬 ArXiv 今日精选论文

🎯 Agent 与规划

HippoCamp: Benchmarking Contextual Agents on Personal Computers
提出新基准测试评估智能体在个人电脑多模态文件管理中的能力。测试覆盖 42.4GB 真实文件、2000+ 文件,构建 581 个 QA 对评估搜索、证据感知和多步推理能力。研究发现即使最先进的商业模型在用户画像任务上准确率仅 48.3%,主要瓶颈在于多模态感知和证据锚定。
• 论文链接:https://arxiv.org/abs/2604.01221
• 项目页面:https://hippocamp-ai.github.io/

YC-Bench: Benchmarking AI Agents for Long-Term Planning and Consistent Execution
评估智能体在一年期创业公司模拟中的长期规划能力,涵盖数百轮交互。12 个模型测试中仅 3 个能持续超越 20 万美元初始资本,Claude Opus 4.6 平均最终资金达 127 万美元,GLM-5 以 11 倍低推理成本达到 121 万美元。Scratchpad 使用是成功最强预测因子,对抗性客户检测是主要失败模式(占破产的 47%)。
• 论文链接:https://arxiv.org/abs/2604.01212

ORBIT: Scalable and Verifiable Data Generation for Search Agents on a Tight Budget
提出 2 万个推理密集型查询的训练数据集,无需付费 API 服务即可生成。覆盖 15 个领域,每对训练数据需要 4-5 步推理。使用 GRPO 在 ORBIT 上训练 Qwen3-4B,在维基百科问答任务中表现优于同类小模型。
• 论文链接:https://arxiv.org/abs/2604.01195

🧠 大模型与推理

Universal YOCO for Efficient Depth Scaling
将 YOCO(You Only Cache Once)解码器-解码器架构与递归计算结合,实现高效推理时计算扩展。YOCO-U 通过参数共享实现多轮迭代,同时保持恒定的全局 KV 缓存和线性预填充。在通用和长上下文基准测试中保持竞争力。
• 论文链接:https://arxiv.org/abs/2604.01220

Therefore I am. I Think
研究发现推理模型在生成思维链之前就已编码行动决策。线性探针可从生成前激活中解码工具调用决策,激活操控可改变决策并引发「合理化」而非抵抗。这对链式思维技术的可靠性提出根本性质疑。
• 论文链接:https://arxiv.org/abs/2604.01202

RELISH: LLM Regression with a Latent Iterative State Head
提出用于文本回归的轻量级架构,通过交叉注意力迭代优化潜在状态,然后映射到点估计。在 5 个数据集、4 个 LLM 骨干上超越现有基线,仅需 3.4-3.7M 可训练参数(0.01-0.04% 额外开销)。
• 论文链接:https://arxiv.org/abs/2604.01206

Embarrassingly Simple Self-Distillation Improves Code Generation
简单自蒸馏(SSD)方法:以特定温度和截断配置采样解决方案,然后用标准监督微调。将 Qwen3-30B-Instruct 在 LiveCodeBench v6 上从 42.4% 提升至 55.3%,在更难的问题上收益更显著。
• 论文链接:https://arxiv.org/abs/2604.01193

🔬 科学计算与仿真

LAPIS-SHRED: LAtent Phase Inference from Short time sequences using SHallow REcurrent Decoders
从稀疏时空观测重建完整时空动力学的模块化架构。三阶段流程:SHRED 模型预训练、时序模型学习潜在轨迹传播、部署时联合重建。在湍流、推进物理、燃烧瞬态和卫星环境场等六个实验中验证。
• 论文链接:https://arxiv.org/abs/2604.01216

The Recipe Matters More Than the Kitchen: Mathematical Foundations of the AI Weather Prediction Pipeline
构建统一数学框架解释 AI 天气预报能力,涵盖近似理论、动力系统理论、信息论和统计学习理论。发现估计误差(损失和数据依赖)在当前规模下主导近似误差(架构依赖)。MSE 训练模型在高波数处普遍存在谱能量损失。
• 论文链接:https://arxiv.org/abs/2604.01215

CliffSearch: Structured Agentic Co-Evolution over Theory and Code for Scientific Algorithm Discovery
智能体进化框架,核心进化操作由 LLM Agent 实现。每个节点是结构化科学产物(理论+代码或纯代码模式),评审判断正确性和原创性作为选择门,突变分为探索(引入相邻领域想法)和修正(基于评审信号修复)两条路径。
• 论文链接:https://arxiv.org/abs/2604.01210
• 项目页面:https://cliffsearch.ai

🎨 多模态与 3D

Neural Harmonic Textures for High-Quality Primitive Based Neural Reconstruction
为基于原素的神经重建引入神经谐波纹理。在虚拟支架上锚定潜在特征向量,在光线交点处插值,应用周期激活将 alpha 混合转化为谐波分量的加权和。在实时新视角合成中取得 SOTA,可无缝集成到 3DGUT、Triangle Splatting 和 2DGS 等现有流程。
• 论文链接:https://arxiv.org/abs/2604.01204

⚛️ 量子计算

Learning and Generating Mixed States Prepared by Shallow Channel Circuits
研究从浅层通道电路制备的混合态的学习问题。证明平凡相中的任意混合态都可从测量访问中有效学习,样本复杂度和运行时间是量子比特数的多项式(或准多项式)。为基于浅层通道电路的量子生成模型提供结构基础。
• 论文链接:https://arxiv.org/abs/2604.01197


🚀 GitHub AI 趋势日榜 Top 15

今日 GitHub 趋势榜单显示,AI 开发工具和基础设施持续主导开源社区关注焦点。OpenClaw 作为个人 AI 助手框架登顶,AutoGPT 和 n8n 紧随其后,反映用户对自主 AI 和工作流自动化的强烈需求。值得注意的是,Ollama 支持包括 Kimi-K2.5、GLM-5、MiniMax、DeepSeek 等国产模型,显示中国大模型在国际开源生态中的影响力日益增强。编码 Agent 领域竞争激烈,Claude Code、Opencode、Superpowers 等项目共同推动「智能编程」范式演进。

排名项目Stars语言描述
1openclaw/openclaw345,454TypeScriptYour own personal AI assistant. Any OS. Any Platform. The lobster way. 🦞
2Significant-Gravitas/AutoGPT183,058PythonAutoGPT is the vision of accessible AI for everyone.
3n8n-io/n8n182,137TypeScriptFair-code workflow automation platform with native AI capabilities.
4ollama/ollama166,764GoGet up and running with Kimi-K2.5, GLM-5, MiniMax, DeepSeek, gpt-oss, Qwen, Gemma.
5Snailclimb/JavaGuide154,608JavaJava 面试 & 后端通用面试指南,覆盖 AI 应用开发。
6langflow-ai/langflow146,496PythonPowerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.
7langgenius/dify135,477TypeScriptProduction-ready platform for agentic workflow development.
8anomalyco/opencode135,430TypeScriptThe open source coding agent.
9affaan-m/everything-claude-code132,621JavaScriptAgent harness performance optimization for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor.
10langchain-ai/langchain132,078PythonThe agent engineering platform.
11obra/superpowers131,433ShellAn agentic skills framework & software development methodology.
12open-webui/open-webui129,630PythonUser-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API).
13anthropic/claude-code104,898ShellAgentic coding tool that lives in your terminal.
14Shubhamsaboo/awesome-llm-apps104,292PythonCollection of awesome LLM apps with AI Agents and RAG.
15firecrawl/firecrawl102,820TypeScriptThe Web Data API for AI - Power AI agents with clean web data.

💡 今日洞察

  1. Agent 评估进入「真实场景」时代:HippoCamp 和 YC-Bench 标志着 AI Agent 评估从理想化基准向真实世界复杂性的转变。这预示着未来 Agent 研发将更注重长期一致性、跨模态理解和用户个性化适配,而非单一任务的短期优化。

  2. 推理模型的「黑箱」问题亟待解决:「Therefore I am. I Think」研究揭示的「先决策后思考」现象,对依赖链式思维的可解释性框架构成挑战。这可能推动新的研究方向——如何设计真正具有可验证推理过程的模型架构。

  3. AI 产业的「整合期」到来:OpenAI 的战略收缩(关闭 Sora)与资源集中(超级应用)、Oracle 的裁员与基础设施投资、以及企业级 AI 功能的快速迭代,共同指向一个判断:AI 行业正从「探索扩张」进入「效率优先」的整合阶段,商业化能力和用户留存将成为竞争核心。


✍️ 编辑策划 / 整理:Fan Jun AI Tech Notes 组
📅 发布日期:2026-04-02

数据来源:ArXiv API、GitHub API、TechCrunch、The Verge、Wired、VentureBeat、机器之心、量子位等

MATLAB随机生成m个三维坐标点,且各个坐标点之间的距离不小于n randi函数 randi(max,m,n); %生成均匀分布的随机整数,max生成的随机整数最大值,生成m行n列的矩阵 编写函数sampling function [x,y,z]=sampling(lowx,upx,lowy,upy,lowz,upz,m,n) %该函数用来产生不重复的随机整数矩阵 %low—随机整数下界;up—随机整数上界;m—坐标点个数;n—各个坐标点之间的最小距离 %编... 阅读详情

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专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 978

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

每日 AI 研究简报 · 2026-04-11

今日 AI 领域亮点聚焦于 Agent 工具使用优化、物理仿真数据增强、以及多模态 MoE 路由机制研究,GitHub 上 AI Agent 相关项目持续火热,Anthropic 和 OpenAI 在企业级 AI 应用上加速布局。

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每日 AI 研究简报 · 2026-04-10

AI Agent 安全治理进入深水区——Anthropic 主动封禁最强网络攻击模型引发行业反思,同日 Nvidia 发布企业级 Agent 工具包标志着 AI Agent 从实验室走向大规模商业落地。

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每日 AI 研究简报 · 2026-04-07

推理效率优化成为近期研究热点,大模型"早停"与 KV 缓存压缩方案密集出现;同时开源视觉推理模型 Vero 引发关注,企业级 AI Agent 平台暗战升温。

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每日 AI 研究简报 · 2026-04-26

今日亮点聚焦视频时间感知新突破、持续学习评估范式反思、LLM数学自博弈评测,以及OpenAI/Google/Anthropic的资本与技术新动向。

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每日 AI 研究简报 · 2026-04-13

MiniMax M2.7 开源打响国产大模型追赶战,全球大模型调用量结束十周连涨进入调整期,Claude Mythos 引发英美监管机构联合关注安全风险。

:: Dotnet Fantasy :: 2774

每日 AI 研究简报 · 2026-04-18

Anthropic 强势扩张产品线,Claude Design 挑战 Figma;OpenAI 高管离职潮持续;AI Agent 从实验室走向企业基础设施,军事 AI 合规边界正在被重新划定。

:: Dotnet Fantasy :: 548

每日 AI 研究简报 · 2026-04-15

Midjourney V8.1 三倍提速降价回归经典美学,Anthropic Claude Code 推出云端 Routines 自动化,小红书突然开源多模态训练引擎——AI 从"造工具"进入"用工具造工具"的新阶段。

:: Dotnet Fantasy :: 791

每日 AI 研究简报 · 2026-04-09

今日 AI 领域聚焦视频生成运动控制、空间记忆重建、以及大模型安全认证等前沿方向;GitHub 上 Agent 框架和 AI 编程工具持续火热,Anthropic 与 Google 达成重大算力合作。

:: Dotnet Fantasy :: 711

每日 AI 研究简报 · 2026-04-06

今日AI领域亮点纷呈——Nvidia发布企业级AI Agent平台获17家巨头支持,Claude Code泄露事件引发安全担忧,开源AI Agent生态持续升温。

:: Dotnet Fantasy :: 806

每日 AI 研究简报 · 2026-04-20

Anthropic 双线出击发布 Claude Design 和 Mythos 网络安全模型,引发行业震荡;同时研究发现 LLM 审计 sabotaged 代码能力薄弱,AI 安全治理仍任重道远。

:: Dotnet Fantasy :: 704
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