搜索
Jeff Dean在谷歌的最后48小时，是怎么过的？答案是：可能比普通人正常上班还忙。根据他本人在顶会KDD 2026晒出的时间表：他先向139名「亲近同事」宣布离职，又参加了约1500人的告别会。
以DeepSeek R1为代表的一系列基于强化学习（RLVR）微调的工作，显著提升了大语言模型的推理能力。但在这股浪潮背后，强化微调的代价却高得惊人。
在移动计算时代，将高效的自然语言处理模型部署到资源受限的边缘设备上面临巨大挑战。这些场景通常要求严格的隐私合规、实时响应能力和多任务处理功能。
在今年的 ACM KDD 2025 大会上，清华大学电子系团队联合中国移动发布了 UoMo，全球首个面向移动网络的通用流量预测模型。UoMo 能同时胜任短期预测、长期预测，甚至在没有历史数据的情况下生成全新区域的流量分布。
埃默里大学团队推出首个覆盖8个真实任务、带有人类解释真值的视觉解释基准Saliency-Bench，统一评估流程与开源工具让显著性方法可公平比较，获KDD’25接收，为可解释AI奠定透明、可靠的基石。
那些曾在KDD时代Kaggle上打榜刷分的老炮儿，每每提起 Bagging 与 Boosting 这两项技术嘴角都压不住笑。
从“先预估后分配”的判别式方法，到直接面向最终拍卖结果的生成式方法，生成式模型能否为在线广告的拍卖机制优化带来持续增量？
研究团队在最新时间序列预测基准评测TFB的25个数据集上进行了广泛验证，证明了DUET的卓越性能，为各行业的时间序列预测任务提供了全新的解决方案。
ACM SIGKDD（简称 KDD）始于 1989 年，是全球数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议。KDD 2025 将于 2025 年 8 月 3 日在加拿大多伦多举办。
谁是在线购物领域最强大模型？也有评测基准了。