- 神经压缩的率失真-感知权衡理论新进展在信息论与深度学习的交叉领域，一场关于压缩本质的革命正在悄然发生。自1948年香农提出率失真理论以来，我们一直相信在给定比特率下，压缩的保真度存在一个不可逾越的理论极限。然而，传统的率失真理论忽略了一个关键维度——人类感知。直到Blau与Michaeli在2019年提出的率失真-感知权衡理论，才真正将感知质量纳入压缩的数学框架中，揭示了在保持高感知质量的... 神经压缩的率失真-感知权衡理论新进展在信息论与深度学习的交叉领域，一场关于压缩本质的革命正在悄然发生。自1948年香农提出率失真理论以来，我们一直相信在给定比特率下，压缩的保真度存在一个不可逾越的理论极限。然而，传统的率失真理论忽略了一个关键维度——人类感知。直到Blau与Michaeli在2019年提出的率失真-感知权衡理论，才真正将感知质量纳入压缩的数学框架中，揭示了在保持高感知质量的...
- 零知识证明与深度学习：打造可验证的AI推理新时代在医疗、金融和自动驾驶等关键领域，人工智能系统正日益成为决策的核心。然而，这些“黑箱”模型如何让人信任？当AI告诉你不应该批准贷款或患有癌症时，你如何知道这个决策是基于正确的推理，而不是被恶意篡改或包含了偏见？传统方法要求完全透明公开模型参数和输入数据，但这在保护知识产权和用户隐私方面面临巨大挑战。零知识证明（Zero-Knowledge P... 零知识证明与深度学习：打造可验证的AI推理新时代在医疗、金融和自动驾驶等关键领域，人工智能系统正日益成为决策的核心。然而，这些“黑箱”模型如何让人信任？当AI告诉你不应该批准贷款或患有癌症时，你如何知道这个决策是基于正确的推理，而不是被恶意篡改或包含了偏见？传统方法要求完全透明公开模型参数和输入数据，但这在保护知识产权和用户隐私方面面临巨大挑战。零知识证明（Zero-Knowledge P...
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