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OpenAI又Open了下：可解释性新研究，作者来自Ilya超级对齐团队

刚小步快跑了一波GPT 5.1，主打让大模型说人话，OpenAI又在可解释性上做文章了。

Transformer 作为当前自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的核心架构，其设计围绕自注意力机制展开，通过并行化计算大幅提升了模型效率与性能。本文将以 PyTorch 实现逻辑和原始论文（《Attention Is All You Need》

由于雾霾会影响所捕获遥感图像的质量,同时限制后端视觉应用的性能,因而文章提出一种双重注意力多尺度残差去雾网络。首先,重建大气散射模型,可结合大气光值与透射率求取大气光幂; 然后,利用端到端的深度学习模型完成遥感图像去雾,该网络包含浅层特征提取模块、深层数据提取

国金证券发布研报称，黄金正在从变成高波动资产，从历史上涨幅度和速度来看，短期内金价的上涨动能或已相对充分，10月21日黄金盘中的大跌主要原因是前期超买后的技术性回调。增量流动性和对AI泡沫的对冲是本轮金价上涨的两个短期驱动。需要关注美股对黄金的“引领”作用——

黄金的回调既有技术性因素，也有短期驱动力的消退。AI叙事面临质疑，会加剧“哑铃”另一端的黄金波动，得短期内黄金走势存在较大的波动，成为烫手的资产。但是长期来看，在新技术提升生产力、解决各国内部利益分配和国家之间利益冲突之前，黄金仍在“半山腰”，其对于法币的上涨

残差学习这把改变深度学习格局的 “钥匙”，其实早在30年前就已经诞生——Sepp Hochreiter在1991年就在使用循环残差连接解决梯度消失问题。

这项由亚马逊前沿AI与机器人研究团队（Amazon FAR）的Lars Ankile、Zhenyu Jiang、Rocky Duan等研究人员完成的突破性工作，发表于2025年9月的arXiv预印本平台，论文编号为arXiv:2509.19301v2。该研究还

近日，金融与统计学院谭发龙教授在高维统计领域取得研究进展，研究成果以“Weighted residual empirical processes, martingale transformations,and model specification tests

有人说神曲能火是因为歌词和旋律简单，听得多了就印在脑子里。但是对一个有着海量用户、复杂多样内容场景的短视频平台来说，如何让音乐更好地和短视频创作及互动融合在一起，绝不是一件简单的事。

这项由意大利比萨大学计算机科学系的Matteo Pinna、Andrea Ceni和Claudio Gallicchio团队共同完成的研究，发表于2025年8月的arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2508.21172v1）。对于希望深入了解技术细节的