大型语言模型已成为安全运营中心的变革性工具，能够实现自动化日志分析、网络钓鱼分流和恶意软件解释……

我们展示，任何具有指定时间依赖边缘分布的 stochastic differential equation 都可以分解为三个组成部分：一个唯一的 s...

我们提出 RefVFX，一个新的框架，以前馈方式将复杂的 temporal effects 从 reference video 转移到 target video 或 image 上。虽然 e...

虽然 Transformer 架构在许多领域占据主导地位，但其二次方的 self-attention 复杂度阻碍了其在大规模应用中的使用。Linear attention …

学习如何高效学习是生物体面临的根本挑战，也是人工体日益关注的问题。为了有效学习，代理必须……

基于 deep reinforcement learning 的后训练算法可以在特定目标上突破机器人模型的极限，例如可推广性、精度、……

在人类对话中，双方对话者（interlocutors）都积极参与维持相互理解。当听者（addressees）对说话者（speakers）的意思不确定时，例如……

大型视觉语言模型（LVLMs）已经展示了卓越的能力，但它们在理解和推理多张图像方面的熟练程度仍然……

在敏感领域中对大型语言模型（LLMs）的使用日益增加，导致人们对其置信分数与公平性和偏见之间的对应关系产生了越来越大的兴趣……

遥感变化检测根本上依赖于对双时相特征的有效融合和判别。主流范式通常采用…

别再猜测你的 tokens 去哪里了。开始看到 context window 上的 invisible tax。来源：x.com/autocomplete

大型语言模型（LLMs）正日益被用作学习的对话伙伴，然而支持用户学习和参与的互动动态……

欧洲航天局（ESA），受其在计划中的月球任务以及 Argonaut lander 的雄心驱动，对可靠的 crater detection 有着深厚的兴趣。

大型语言模型（LLMs）越来越多地被评估其执行多跳推理的能力，即将多个信息片段组合成……

系统日志对于监控和诊断现代计算基础设施至关重要，但它们的规模和复杂性需要可靠且高效的自动化……

LLM agents 在庞大且动态的 tool libraries 上运行，依赖有效的检索，然而标准的 single-shot dense retrievers 在处理复杂请求时表现乏力……

虽然Chain-of-Thought（CoT）提示提升了LLM的推理能力，但在一致性、准确性和自我纠正方面仍然存在挑战，尤其是针对复杂或伦理…

虽然 Vision-Language Models（VLMs）显著推动了 Computer-Using Agents（CUAs）的发展，但当前框架在长时程工作流的鲁棒性方面仍然存在困难……

我们介绍 DT-ICU，这是一种用于重症监护中连续风险估计的多模态 digital twin 框架。DT-ICU 集成了可变长度的临床时间序列……

最近的工作如 REPA 已经表明，使用外部语义特征（例如 DINO）来引导 diffusion models 可以显著加速其训练。

大型语言模型（LLMs）能够产生出令人惊讶的相当复杂的自身不确定性估计。然而，仍然不清楚这种表达的程度……

理解叙事需要识别哪些事件对故事进展最为突出。我们提出了一种对比学习框架用于建模……

大型视觉语言模型（LVLMs）在视频推理中面临根本性的两难困境：它们被冗长推理的高昂计算成本所束缚……

Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 已显示出在高效逼近复杂非线性函数方面的强大潜力。然而，原始的 KAN 公式 r...

使用判别观测量对事件进行分类是许多高能物理分析的核心。然而，bin 边界通常是手工选择的。一个简单的、流行的……

数值推理是金融文档分析中的重要任务。它有助于理解并进行具有逻辑一致性的数值预测。

估计 Riesz 代表元是去偏机器学习中用于因果和结构参数估计的核心问题。针对 Riesz 代表元的各种方法……

在本工作中，我们分析了多种 Wasserstein 距离的变体，这些变体能够将分类聚焦在指定的（片段）部分上。

Self-supervised pre-training with contrastive learning 是一种从稀疏标注数据中学习的强大方法。然而，性能可能会显著下降……

我们提出了 UAIT（Uncommon-sense Action Image-Text）数据集，这是一项新的评估基准，旨在测试视觉语言模型的语义理解能力……

在复杂的、非结构化环境中实现稳健的人形徒步，需要从被动的本体感知转向主动的感知。然而，int...

我如何使用 n8n 构建用于学习普通话的 AI 学习伙伴：词汇、听力和发音纠正。文章《How AI Can Become Your Personal L...》

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Apple 将使用 Google 的 Gemini AI 模型为今年推出的更个性化 Siri 提供动力。‘经过仔细评估，我们确定 Google 的技术 …’

Multiply Labs – 自动化细胞治疗制造的创业公司与领先的细胞治疗公司合作，将机器人制造引入洁净室，重新……

自助分析的永恒承诺 文章《Why 90% Accuracy in Text-to-SQL is 100% Useless》首次发表于 Towards Data Science....

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蚁群优化（ACO）是一种著名的群体智能算法，广泛用于路径规划。然而，传统的ACO方法常常表现出 s...

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查看不同管道的性能 《何时添加花哨的 RAG 功能有效？》 首发于 Towards Data Science....

大型语言模型（LLMs）的快速进步及其与自主代理系统的整合，为文档 a...

封面图：我以为我懂得如何与 AI 对话：其实并不懂

当前对话式 AI 的格局被一个悖论所主导：模型变得越来越聪明，但它们仍然显得异常“空洞”。虽然大型语言模型……

监管机构表示，它收到了平台的 Grok AI chatbot 创建未穿衣人物图像的报告....

令人着迷的研究：奇异泛化与归纳后门：腐化大型语言模型（LLMs）的新方式。摘要：LLMs 因其出色的泛化能力而有用。但它们是否能够……

深入探讨数据传输瓶颈、其识别以及在 NVIDIA Nsight™ Systems 帮助下的解决方案——第 2 部分。文章标题：Optimizing Data T…

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