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AI & Enterprise
SK Telecom论文亮相ICLR 2026:AI推荐模型可更精准识别用户真实偏好
SK Telecom在ICLR 2026公开AI推荐模型研究成果,提出自研C-APO“冲突偏好优化”技术,通过识别并削弱用户行为数据中的冲突偏好,区分长期一致偏好与短期表面偏好,以提升推荐准确性和可解释性。公司计划后续将该技术应用于Agent推荐系统。
AI & Enterprise
KAIST与Microsoft Research研发大语言模型时间推理自动评测诊断系统
KAIST表示,该校电气与电子工程系教授Eui-jong Hwang团队与Microsoft Research联合研发出一套面向大语言模型时间推理能力的自动评测系统。该系统基于时态数据库(Temporal Database)设计理论,可自动完成题目生成、答案推导和结果验证,并覆盖13类时间推理题目。团队同时引入新的评测指标,用于检验回答中的日期和时间跨度是否符合逻辑,使“时间幻觉”(Temporal Hallucination)识别率平均提升21.7%,人工输入数据量平均减少51%。
AI & Enterprise
Nota将亮相Embedded World 2026,展示NetsPresso平台及Exynos 2600合作案例
AI模型轻量化与优化企业Nota宣布,将于3月10日至12日参加在德国纽伦堡举行的Embedded World 2026。届时,公司将展示NetsPresso平台、40多款模型轻量化能力,以及与Samsung Electronics(Exynos 2600)等相关的合作案例,并现场演示CV、LLM实时运行和NVA在多个场景中的商业化应用。