据IT之家2月17日消息，澳大利亚悉尼科技大学研究团队开发出名为“扭矩聚类”（Torque Clustering）的全新AI算法。“扭矩聚类”算法的独特之处在于其基于物理学中扭矩的概念，能够自主识别聚类，并无缝适应不同形状、密度和噪声程度的数据类型。效率上看，该算法无需人工标记数据即可识别模式，可极大提升AI系统自主学习和识别数据模式的能力。测评上看，该算法在1000个不同数据集上进行了严格测试，平均调整互信息（AMI）得分高达97.7%，远超其他最先进方法80%左右的得分。应用上看，该算法可应用于生物学、化学、天文学、心理学、金融和医学等广泛领域，包括发现疾病趋势、识别欺诈活动和理解人类行为等。

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