ICLR 2027首轮评审，槽点有点多
机器之心编辑部这几天，机器学习顶会 ICLR 2027 的首轮评审意见陆续公开。对论文作者来说，这通常是一个颇为紧张的时刻。几个月甚至一两年的研究工作，终于要接受同行检验。审稿人会仔细检查方法、实验和理论推导，指出研究中真正存在的问题。但今年，一些研究者打开 OpenReview 后，看到的评审意见却让人有些哭笑不得。IC...
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检索标题、摘要与正文，把分散的信息连起来。
什么是食物相似性？印度菜中的视觉表征与检索
arXiv：2610.37867v1 发布类型：新 摘要：食物相似性是检索、推荐、替代等食品计算任务的基础，然而目前对食物表征的评估往往仅着眼于身份的保持。我们探讨在身份之外，食物相似性还会发生怎样的变化：不同的视觉表征如何将食物组织成具有特定关系的邻域，这些邻域又揭示或掩盖了哪些烹饪上的关联，以及这些结构在不同表征之间是否具有一致性。印度菜提供了一个颇具挑战性的场景：在视觉上相似的食物可能拥有不同的烹饪身份，而同一烹饪家族内的食物在外观上却可能存在显著差异。本文基于扩展后的Khana数据集，并使用七种涵盖卷积神经网络、Transformer等架构的预训练视觉表征，
为什么 dbt Labs 认为 AI 智能体终将让语义层真正落地
如果团队能够解决信任问题，AI 智能体为何能让语义层更加稳固？
KOHO如何基于多年的dbt治理构建了一款由Claude驱动的自助分析工具
KOHO 解释了为何人工智能自助分析首先需要强大的数据文化以及受管控的 dbt 基础架构。
Okta 在大规模管理 AI 智能体上下文时所学到的经验
Okta 采用 dbt 作为单一事实来源，重新构建了其对 AI 智能体的上下文管理方式。
在 dbt Wizard 内部，用于展示其工作成果的 AI 智能体
dbt Wizard 的设计负责人和工程负责人展示了该代理在代码投入生产之前如何对其自身的工作进行验证。
从大型机到人工智能驱动的成熟：Verisk 的数据现代化之旅
Verisk 将数十年的保险数据从大型机迁移至 dbt，实现了 AI 就绪。
从提示到PR：Careem的AI如何在人类看到之前编写并验证dbt模型
Careem 的 AI 智能体在有人审查 PR 之前，就已端到端地编写并验证 dbt 模型。
Kilo 的一位数据科学家如何构建了其 AI 智能体所缺失的业务上下文层
一位数据科学家如何为组织知识构建了一个AI上下文层，而仅靠一个dbt项目是无法承载的。
探员说一切都结束了 数据库已不同意.
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自动合成数据:为企业代理生成培训数据
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