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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文，这些论文构成了整个领域的进步，也欢迎介绍人工智能应用的论文，但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能，而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案，强调其新颖性，并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址：http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
The Hitchhiker's Guide to Agentic AI: From Foundations to Systems
Arxiv
1+阅读 · 6月22日
Acquisition state behaves as a structured, measurable variable governing lung-nodule AI: kernel-driven measurement instability and noise-driven detection fragility, invisible to DICOM metadata
Arxiv
0+阅读 · 6月23日
Trustworthy Image Authentication using Forensic Knowledge Graphs
Arxiv
0+阅读 · 6月22日
When AI Meets Finance (StockAgent): Large Language Model-based Stock Trading in Simulated Real-world Environments
Arxiv
0+阅读 · 6月23日
Closing the Loop: Formally Verified Law as a Reward Signal for Self-Improving Legal AI
Arxiv
0+阅读 · 6月22日
Skills for the future software profession: beyond agentic AI!
Arxiv
0+阅读 · 6月23日
Toward Autonomous O-RAN: A Multi-Scale Agentic AI Framework for Real-Time Network Control and Management
Arxiv
0+阅读 · 6月22日
RIFT-Bench: Dynamic Red-teaming For Agentic AI Systems
Arxiv
0+阅读 · 6月22日
A global log for medical AI
Arxiv
0+阅读 · 6月22日
IMAGIN-4D: Image-Guided Controllable Interaction Generation
Arxiv
0+阅读 · 6月22日
MAS-PromptBench: When Does Prompt Optimization Improve Multi-Agent LLM Systems?
Arxiv
0+阅读 · 6月22日
"I'm Not Able to Be There for You": Emotional Labour, Responsibility, and AI in Peer Support
Arxiv
0+阅读 · 6月22日
AI Application Benchmarking: Power-Aware Performance Analysis for Vision and Language Models
Arxiv
0+阅读 · 6月19日
Reinforcement Learning Towards Broadly and Persistently Beneficial Models
Arxiv
0+阅读 · 6月22日
Low Precision Fortran -- Enabling Low Precision Floating Point Arithmetic in Modern Fortran
Arxiv
0+阅读 · 6月15日
参考链接
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