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[Paper] AI代理框架中代理开发者实践的实证研究
大型语言模型（LLMs）的崛起引发了对代理的浓厚兴趣，导致代理框架的快速增长。代理框架是软件……
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[Paper] 从优化的视角纠正 LLM 思考
近期大型语言模型（LLMs）的进展主要得益于其新兴的推理能力，尤其是通过长链式思考（CoT）……
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[Paper] 潜在辩论：用于解释 LLM 思维的代理框架
理解大型语言模型（LLMs）的内部思考过程以及幻觉产生的原因仍然是一个关键挑战。为此，我们引入了 l...
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[Paper] HERMES：面向异构应用的路由中间件用于边缘物联网系统
物联网的增长使新一代应用成为可能，将计算和智能推向网络边缘。这一趋势，如何...
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[Paper] 融合人工智能与混合整数线性规划：航空运输中的可解释基于图的实例空间分析
本文分析了人工智能 (AI) 与混合整数线性规划 (MILP) 的结合，以在...中应对复杂的优化挑战。
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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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[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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[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……