11:17
官方账号arXiv cs.LG@Yahya Aalaila, Mouad Elhamdi, Gerrit Großmann, Daniel Jenson, Elizaveta Semenova, Sebastian Vollmer
推荐理由：AlphaEarth用空间上下文帮EMS预测在历史稀疏时性能提升了2-6倍，实实在在的效果。
AlphaEarth
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7月2日
11:17
本文研究时空点过程模型在事件历史稀疏时的泛化能力，使用AlphaEarth嵌入作为线性空间上下文。在固定log-Gaussian Cox过程骨干下，对比仅事件模型与加入AlphaEarth的模型。在8个留出区域的紧急医疗服务（EMS）预测任务中，AlphaEarth在所有历史长度（w=1-104周）上均提升留出区域预测性能。尤其在w=1-2周的稀疏历史下，提升达2到6倍；在w=20-104周时提升约10%到20%。
5月22日
11:46
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官方一手arXiv: Google DeepMind@Mohammadreza Narimani, Alireza Pourreza, Parastoo Farajpoor
精选
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。