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[论文] 越多越好：用于高阶多模态对齐的对比融合
https://arxiv.org/abs/2305.12345 学习跨多模态的联合表示仍然是多模态机器学习中的核心挑战。当前的主流方法主要依赖于...（此处省略其余内容的中文翻译）
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[Paper] TALES：大型语言模型生成故事中文化表征的分类与分析
Millions of users across the globe turn to AI chatbots for their creative needs, inviting widespread interest in understanding how such chatbots represent diver... 全球数百万用户在创意需求上转向 AI 聊天机器人，这引发了人们对这些聊天机器人如何呈现多样化内容的广泛兴趣……
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[Paper] 声学神经网络：识别设计原则并探索物理可行性
基于波导的物理系统为实现超越传统电子学的高能效模拟计算提供了有前景的途径。在这种背景下，acou...
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[Paper] PEFT-Bench：参数高效微调方法基准
尽管大型语言模型（LLMs）在许多任务上取得了最先进的性能，但它们的庞大规模往往导致高计算成本和环境…
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[Paper] 开发伊桑语的开放对话语音语料库
本文介绍了首个开放式会话语音数据集（open conversational speech dataset）的开发，该数据集针对伊桑语（Isan language），这是泰国使用最广的地区方言。
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[Paper] 在小规模人类样本上微调 LLM 能否提升异质性、对齐性和信念‑行动一致性？
关于大型语言模型（LLMs）是否能够作为人类参与者在调查和实验研究中的替代品，仍存在持续的争论。虽然…
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[Paper] 自主防御：通过合成指南实现推理模型的自适应安全对齐
推理模型在复杂推理任务中展示了卓越的能力。然而，确保它们在面对对抗性 jailbreak 提示时的安全性仍然是一个挑战……
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[Paper] AnchorOPT：致力于优化动态锚点的自适应提示学习
现有的提示学习方法基于 CLIP 模型，利用文本 token 作为锚点来引导可学习的软 token。这种引导能够提升……
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[论文] 脉冲神经网络在联邦学习中的隐私
Spiking neural networks (SNNs) have emerged as prominent candidates for embedded and edge AI. Their inherent low power consumption makes them far more efficient... 脉冲神经网络（SNN）已成为嵌入式和边缘 AI 的重要候选者。它们固有的低功耗使其效率大幅提升……
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[Paper] 如何正确报告 LLM-as-a-Judge 评估
大型语言模型（LLMs）正日益被用作评估者，以取代人工。虽然具有可扩展性，但它们的判断因特异性不完善和 s...
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[Paper] MortgageLLM: 域自适应预训练与残差指令迁移、对齐微调和任务特定路由
大型语言模型（LLMs）在通用领域展示了卓越的能力，但它们在抵押贷款金融等专业领域的应用仍面临挑战……
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[Paper] 使用语音特征的对齐增强Transformer在低资源缅甸语中的ASR错误纠正
本文调查了用于低资源缅甸语的自动语音识别（ASR）错误纠正的序列到序列 Transformer 模型，重点在于 dif...