深度学习

推荐理由：想搞懂 LLM 原理但被 Transformer 劝退的开发者，这篇用活人语言讲清楚了，比看论文轻松太多，建议直接点开。

推荐理由：DoPr 解决了训练和部署性能不一致的痛点，做自回归模型、流生成或机器人学习的团队可以直接尝试这个即插即用优化器，可能会发现验证损失没变但实际效果提升。

推荐理由：做非线性动力学建模或流体仿真的研究者，DeepMDMD用代数约束解决了Koopman学习中的字典选择难题，值得关注其如何在高维噪声下保持稳定预测。

推荐理由：AI新人想快速成长？这份硬核路线图从数学到集群全覆盖，建议逐条对照执行，做AI开发的值得收藏。

推荐理由：农业遥感团队终于有了无需手工特征工程的端到端方案——AlphaEarth嵌入+U-Net直接输出高精度作物图，做供应链预测和政策分析的可以直接复现。

推荐理由：时间序列预测的长期误差累积是实际应用中的痛点，做时序预测的团队可以直接用UEC-STD提升现有模型性能，无需重新训练，值得一试。

推荐理由：生态声景分析终于有了一个能处理真实噪声的可靠模型，做生态监测和声学研究的团队可以直接用它做预处理，省去大量人工标注时间。

推荐理由：这项研究解决了XAI领域缺乏可靠评估标准的痛点，做模型可解释性研究的团队可以直接用这个指标来量化自己的方法，值得关注。

推荐理由：电力系统安全研究者终于有了一个可复现的延迟感知基准——它揭示了AI模型在逆变器主导电网中实时分类故障与攻击时的实际性能瓶颈。做电力系统保护或AI部署的团队可以直接参考这些数据来优化模型和硬件选择。

推荐理由：生存分析领域终于有了一个不依赖离散化或分布假设的深度学习方案，做医学影像或高维数据风险建模的团队可以直接用 QSurv 获得更准确的风险曲线，值得关注。

推荐理由：这项研究解决了AI审美评估中主观性强的痛点，做个性化推荐、图像编辑或用户体验优化的团队值得关注——它用LLM访谈替代了传统问卷，效果甚至超过本人复评，建议点开看看实验设计。

推荐理由：腾讯云将H.266 VVC编码器推向商用，视频直播平台和CDN服务商可以大幅降低带宽成本，同时提升画质，做视频技术的团队值得关注。