每日AI值得看--2025-05-31

[CSDN-Ada助手]

① 循环神经网络(RNN)模型（禺垣:[博客] [成就]） [质量分：95；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专门设计用于处理序列数据（如文本、语音、时间序列等）的神经网络模型。其核心思想是通过引入时间上的循环连接，使网络能够保留历史信息并影响当前输出。

② 【AI非常道】二零二五年五月，AI非常道（bylander:[博客] [成就]） [质量分：96；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：来自@蚁工厂huggingface的一篇介绍视觉语言模型进展的博客（英文）“在这篇博客中，我们将回顾并梳理过去一年视觉语言模型领域的所有重要动态。您将了解到关键变革、新兴趋势以及值得关注的进展。

③ 0-EATSA-GNN：基于图节点分类师生机制的边缘感知和两阶段注意力增强图神经网络(code)（太极生两鱼:[博客] [成就]） [质量分：94；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：图神经网络（GNNs）从根本上改变了我们处理和分析源于非欧几里得领域的数据的方式。传统的用于处理不平衡节点分类问题的方法，如重采样，效果不佳，因为它们没有考虑到边所蕴含的底层网络结构。