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技术挑战：基于Transformer的时序推理
技术挑战：基于Transformer的时序推理与记忆增强图注意力 在本挑战中，我们将处理一个新颖的时序…
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[Paper] QFed：参数紧凑的量子-经典联邦学习
各领域的组织和企业，如医疗保健、金融和科学研究，正日益需要提取集体智能 f...
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AI模型开始破解高级数学问题
自从 GPT 5.2 发布以来，AI 工具已在高水平数学中变得不可避免……
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AI agents 可以对话——编排是让它们协同工作的关键
与其询问 AI 代理如何为他们工作，企业现在的关键问题是：代理之间能否协同良好？这使得跨多…的编排变得重要。
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[Paper] Fast-ThinkAct：通过可言语化潜在规划实现高效的 Vision-Language-Action 推理
Vision-Language-Action (VLA) 任务需要对复杂视觉场景进行推理，并在动态环境中执行自适应动作。虽然最近的研究关于 …
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[Paper] 面向价值感知的数值表示用于 Transformer 语言模型
基于Transformer的语言模型通常在数学推理基准上取得强劲的结果，但在基本的数值理解方面仍然脆弱……
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[Paper] ShortCoder：用于令牌高效代码生成的知识增强语法优化
代码生成任务旨在自动将用户需求转换为可执行代码，显著降低手动开发工作量并提升……
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[Paper] SAM3-DMS：解耦记忆选择用于 SAM3 的多目标视频分割
Segment Anything 3 (SAM3) 已经建立了一个强大的基础，能够在视频中稳健地检测、分割和跟踪指定目标。然而，在其原始…
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[Paper] COMPOSE：超图覆盖优化用于多视角 3D 人体姿态估计
从稀疏多视角进行 3D pose estimation 是众多应用的关键任务，包括 action recognition、sports analysis 和 human-robot interaction 等。
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[论文] 高效相机控制的静态场景视频生成：稀疏扩散与3D渲染
基于扩散模型的现代视频生成模型能够生成非常逼真的片段，但它们计算效率低下，通常需要数分钟的……
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[Paper] 同理心适用性建模用于一般健康查询
LLMs 正日益被整合到临床工作流程中，但它们往往缺乏 clinical empathy，这是有效 doctor-patient communication 的关键方面。
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[论文] LLMs 可以压缩 LLMs：由代理进行的自适应剪枝
随着大型语言模型（LLMs）持续扩展，后训练剪枝已成为一种有前景的方法，可在保持性能的同时降低计算成本……