Jürgen Schmidhuber 宣布加入日本 AI 初创公司 Sakana AI
日本人工智能初创公司 Sakana AI 发布公告，正式迎来知名计算机科学家、LSTM 联合发明人 Jürgen Schmidhuber 的加入。由于原始素材仅提供了公告标题及链接，尚未披露其具体担任的职位及具体负责的研究方向。作为深度学习领域的先驱学者，Schmidhuber 的加盟预计将进一步强化 Sakana AI 在演化计算、基础模型及前沿 AI 算法方面的研究能力。
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9月24日2026-09-24
HARN：面向事件驱动多时间周期预测的分层联想共振网络
针对金融时间序列在多时间尺度预测中重复计算不变表征的难题，研究者提出了分层联想共振网络（HARN）。该模型专为事件驱动的多周期预测设计，通过在不同时间层级维护持久化表征，仅在对应周期的K线数据生成完成后才触发该层更新，显著避免了冗余计算。其架构综合了因果多尺度时间编码、门控联想记忆、跨层级共振以及分层证据聚合机制。
面向术中急性肾损伤早期预测的防数据泄露多模态评估框架 SynerT
针对非心脏大手术后急性肾损伤（AKI）早期术中风险分层难的问题，该研究提出了一种名为 SynerT 的纯波形混合时序骨干网络。该网络结合了因果扩张时间卷积网络（TCN）与分层扩张循环层，用于编码术中早期生理轨迹。此外，研究还构建了引入结构化临床背景的多模态扩展变体 SynerT-MM 进行晚期融合预测。注：输入素材尾部存在文本截断，后续具体融合细节未完全展示。
MedGate-Fusion：融合初诊文本与生理指标的脑卒中风险分层模型
针对基层医疗中早期卒中风险信号分散于常规指标与非结构化临床文本的难题，研究人员提出了多模态门控架构 MedGate-Fusion。该模型通过 Transformer 提取患者初次就诊叙述的语义嵌入，并与 10 项常规生理风险标志物进行多模态融合。研究基于加拿大基层医疗监测网络（CPCSSN）的电子病历数据，构建了包含超 10 万名患者的初诊队列，旨在实现前瞻性卒中风险分层。
LOCKR：基于隐状态轨迹引导检测与修复扩散语言模型的推理锁定问题
扩散语言模型通过迭代去噪生成文本。研究团队发现该类模型中存在一种“稳定但错误锁定”的推理故障，即答案在去噪阶段早期便过早稳定于错误结果。置信度、熵等常规表层解码信号难以有效区分正误锁定。为此，论文将选择性推理修复建模为轻量级测试时规划任务，并提出了 LOCKR，一种基于隐状态轨迹引导的规划器，专门用于检测与修复该问题。