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[Paper] 重新审视直接编码：可学习的时间动态用于静态图像脉冲神经网络
处理缺乏固有时间动态的静态图像仍然是脉冲神经网络（SNN）的一项根本性挑战。在直接训练的SNN中，静态...
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[Paper] 当前 Symbolic Regression 的挑战：优化、选择、模型简化和基准测试
符号回归（SR）是一种回归方法，旨在发现描述变量之间关系的数学表达式，且它通常...
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[Paper] Morphling：快速、融合且灵活的大规模 GNN 训练
图神经网络（GNN）通过将不规则、受内存限制的图遍历与规则、计算密集的稠密矩阵运算相结合，提出了一个根本性的硬件挑战。
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[Paper] 上下文逆最优性用于公平数字孪生：基于偏好的方法
Digital Twins (DTs) 正在越来越多地作为复杂社会技术系统中的自主决策者使用。它们的数学上最优的决策常常会出现偏差……
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为什么 AI Alignment 从更好的评估开始
你无法对未评估的事物进行对齐。文章《Why AI Alignment Starts With Better Evaluation》首次发表于 Towards Data Science....
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[Paper] 并行延迟记忆单元用于提升生物医学和生物声学信号分析中的时间建模
先进的深度学习架构，尤其是循环神经网络（RNN），已被广泛应用于音频、生物声学和生物医学信号分析。
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针对 AI 与心理健康新研究的资助拨款
OpenAI 正在提供最高 200 万美元的资助，用于 AI 与心理健康交叉领域的研究。该项目支持研究真实世界风险的项目……
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[Paper] Delta Sum Learning：一种在 Gossip Learning 中实现快速全局收敛的方法
联邦学习是一种因其安全性和计算优势而受到欢迎的分布式学习方法。随着网络中强大设备的出现……
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[Paper] 与行业合作的在线多机构研究级软件工程课程教学——经验报告
Covid 使在线教学和学习变得被接受，学生、教师和行业专业人士都对这种模式感到舒适。这种舒适感可以……
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[Paper] MEGConformer: 基于Conformer的MEG解码器用于鲁棒的语音和音素分类
我们提出基于Conformer的解码器用于LibriBrain 2025 PNPL竞赛，针对两个基础的MEG任务：Speech Detection 和 Phoneme Classification……
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[Paper] BackportBench：用于自动回移补丁的多语言基准
许多现代软件项目发展迅速，以纳入新功能和安全补丁。用户将其依赖项更新到更安全的版本非常重要。
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[Paper] Tangram: 通过 GPU 内存复用和亲和性加速无服务器 LLM 加载
Serverless 大型语言模型（LLMs）已成为通过实现“pay-as-you-go”定价模式来部署 AI 服务的成本有效解决方案……