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[Paper] Fed-SE：联邦自我进化用于隐私受限的多环境 LLM 代理
LLM agents 在复杂的交互任务中被广泛部署，但隐私约束常常阻止在动态环境中进行集中式优化和协同进化。
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机器学习“Advent Calendar” 第9天：Excel 中的 LOF
在本文中，我们通过三个简单步骤来探索 LOF：distances and neighbors、reachability distances，以及最终的 LOF score。使用 tiny datasets，我们可以看到……
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AI 文档工具如何将入职时间缩短 80%
Developer onboarding 是工程组织中最昂贵的瓶颈之一。平均每家公司在新员工的 onboarding 上花费 954 美元，...
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[Paper] 深度增长模型能克服深度诅咒吗？深入分析
在训练过程中逐步增加 Transformers 的深度不仅可以降低训练成本，还能提升推理性能，正如 MIDAS 所展示的那样……
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[论文] 提问、回答与检测：使用角色扮演 LLMs 进行人格检测的基于问题条件的 Mixture-of-Experts
理解人类个性对于个性化推荐和心理健康评估等网络应用至关重要。现有关于个性的研究……
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[Paper] 针对基于LLM的代码生成的Multicalibration
随着基于 AI 的代码生成变得普及，研究人员正在研究代码 LLM 的校准——确保它们的置信度分数能够忠实地表示……
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[Paper] 让企业安全的ML民主化：自给自足的攻击检测框架
尽管在安全领域的machine learning取得了进展，rule-based detection仍然在Security Operations Centers中普遍存在，因为其资源密集性……
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[论文] TabPFN 能否通过图表格化在节点分类中与 GNNs 竞争？
在大规模数据上预训练的基础模型已经展示了跨领域的显著零-shot 泛化能力。基于 TabPFN 的成功……
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[Paper] MatteViT：高频感知文档阴影去除与阴影遮罩引导
文档阴影去除对于提升数字化文档的清晰度至关重要。保留高频细节（例如文本边缘和线条）是关键……
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[Paper] 对联邦 RLHF 中偏好聚合的系统评估——实现 LLM 多元对齐
本文探讨了在联邦学习（FL）环境中，使大型语言模型（LLMs）与多样化的人类偏好保持一致的挑战，其中...
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Launch HN: Mentat (YC F24) – 通过运行时干预控制 LLM
嗨 HN，我是来自 CTGT 的 Cyril。今天我们推出了 Mentat https://docs.ctgt.ai/api-reference/endpoint/chat-completions，这是一个为开发者提供确定性…的 API。
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Launch HN: Mentat (YC S16) – 通过运行时干预控制 LLMs
嗨 HN，我是来自 CTGT 的 Cyril。今天我们推出了 Mentat https://api.ctgt.ai/v1/chat/completions，这是一个让开发者对 LLM 进行确定性控制的 API，...