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[Paper] LORE：用于搜索相关性的大型生成模型
成就。我们推出 LORE，一个基于大型生成模型的电商搜索相关性系统框架。已部署并迭代三年，...
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[Paper] TokenPowerBench：基准测试 LLM 推理的功耗
大型语言模型（LLM）服务现在每天回答数十亿次查询，行业报告显示，推理（inference）而非训练（training）占比超过90%。
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[Paper] Unrolled Networks 是 MRI 重建中的条件概率流
磁共振成像（MRI）提供了出色的软组织对比度且无需电离辐射，但其长时间的采集限制了临床实用性。最近……
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[Paper] 分布校准的推理时间计算用于思考 LLM-as-a-Judge
考虑到用作成对偏好评判的 Large Language Models (LLMs) 在单样本层面仍然噪声较大，且常见的聚合规则（多数投...
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[论文] 用于肖像视频编辑的 In-Context Sync-LoRA
编辑肖像视频是一项具有挑战性的任务，需要在广泛的修改范围内实现灵活且精确的控制，例如外观变化、表情……
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[Paper] 从审查到调解：LLMs 能否在在线火焰战中充当调解者？
大型语言模型（LLMs）的快速发展为 AI for good 应用打开了新的可能性。随着 LLMs 越来越多地调解在线交流……
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[Paper] 微调的大型语言模型用于逻辑翻译：使用 Lang2Logic 减少幻觉
近年来自然语言处理（NLP），尤其是大语言模型（LLMs）的进展，促使了自然语言 ... 的自动翻译。
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[Paper] ProteinPNet：用于空间蛋白质组学中概念学习的原型部件网络
理解肿瘤微环境 (TME) 的空间结构对于推动精准肿瘤学至关重要。我们提出了 ProteinPNet，一个新颖的框架……
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[Paper] U4D：不确定性感知的4D世界建模基于LiDAR序列
从 LiDAR 序列建模动态 3D 环境是构建可靠的 4D 世界以用于 autonomous driving 和 embodied AI 的核心。现有的生成框架……
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[Paper] InEx：通过自省和跨模态多代理协作进行幻觉缓解
幻觉仍然是大型语言模型（LLMs）的关键挑战，阻碍了可靠的多模态LLM（MLLM）发展。现有的解决方案……
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[Paper] 重新思考通用BCI：对 340,000+ 独特算法配置进行 EEG 精神指令解码的基准测试
对使用脑电图（EEG）测量的脑模式进行稳健的解码和分类仍然是现实世界（即科学之外）的一大挑战……
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[Paper] 上下文图像攻击：视觉上下文如何暴露多模态安全漏洞
虽然 Multimodal Large Language Models (MLLMs) 展现出卓越的能力，但它们的安全对齐容易受到 jailbreak 攻击。现有的攻击方法...