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新闻不重要，看图才是正事牛津大學：研究者提出了受物理啟發的持續學習模型，從微分幾何、代數拓撲和微分方程等領域出發開啟了一係列新工具的研究，可以克服傳統的局限性。
新闻不重要，看图才是正事微軟、斯坦福大學：就過度參數化（）現象，研究者認為比預期規模更大的神經網絡是必要的，通過提出平滑性，來指出需要多少個參數才能用一條具有等同於魯棒性的數學特性的曲線來擬合數據點。
新闻不重要，看图才是正事論文標題：論文鏈接：上海交通大學、魁北克人工智能研究所、字節跳動：提出了一種基於層級語義結構的選擇性對比學習框架（，），通過將圖像表征進行層級聚類，構造具有層級結構的原型向量()，並通過這些原型向量選擇更加符合語義結構的負樣本進行對比學習，由此將層級化的語義信息融入到圖像表征中，在多個下遊任務中達到卷積神經網絡自監督預訓練方法的性能。
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