流程工业智能化新利器!中控TPT平台免费试用通道开启
在流程工业加速推进数智化升级的进程中，企业普遍面临“需求碎片化、软件集成困难、优化技术门槛高”等突出问题。如何突破传统“单场景单模型”的局限，真正释放AI在生产中的价值？中控技术正式发布时序大模型平台——TPT（Time-series Pre-trained Transformer），以“1个模型+1个平台+N个Agent应用”的创新架构，全面革新流程工业的智能化运营模式。TPT究竟是什么？TPT是基于时序混合专家模型（MoE）构建的通用工业AI平台，以“模拟、控制、优化、预测、评估”五大核心能力（SCO
人工智能赋能水科学：水文水资源与水环境领域的智能化实践指南
人工智能赋能水科学：水文水资源与水环境领域的智能化实践指南前言在人工智能技术飞速进步的当下，以大语言模型（如GPT）为代表的前沿工具正凭借其卓越的自然语言理解和内容生成能力，深刻改变着水文水资源领域的科研与实践格局。GPT在数据解析、模式识别和复杂任务处理方面展现出惊人的精确度和效能，不仅打破了传统方法面临的困境，更大幅提升了研究决策的智能化程度。从海量水文数据的快速提取到环境模型的智能优化，AI已然成为驱动该领域创新的关键力量。本次内容围绕大语言模型与水文水资源领域的深度融合展开，涵盖时间序列分析、空间
arXiv 人工智能前沿论文精选 2026年5月下旬
1. 精简草稿强化检索：推测解码的混合树构造策略 原文标题: Draft Less, Retrieve More: Hybrid Tree Construction for Speculative Decoding 发布时间: 2026-05-19 论文链接:http://arxiv.org/abs/2605.20104v1 推测解码（SD）采用先预测后校验的模式来加速大语言模型推理过程。当前方法通过构建大型草稿树来追求更高的接受率，但这会导致显存带宽与计算资源的严重瓶颈。动态深度剪枝虽能通过移除边缘分支
徐纪元受邀参会ICLR 2026：以海报展示最新研究成果
近日，国际表征学习会议（International Conference on Learning Representations，ICLR 2026，CCF-A类会议，人工智能领域三大顶级国际学术会议之一）在巴西里约热内卢顺利闭幕。我校信息技术与人工智能学院“藏经阁”团队硕士研究生徐纪元受邀到会交流，并通过海报形式呈现其最新研究论文成果。作为人工智能领域影响力突出的国际学术平台，ICLR由深度学习与表征学习方向的众多顶尖学者共同推动，长期与NeurIPS、ICML并列为全球三大权威AI会议。本届会议在巴西