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[Paper] 检索还是思考？一种面向主体性的上下文演化方法
当前的上下文增强方法，例如 retrieval-augmented generation，对于解决知识密集型推理任务至关重要。然而，它们通常...
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[Paper] TableCache：主外键引导的 KV 缓存预计算，实现低延迟 Text-to-SQL
在 Text-to-SQL 任务中，现有的基于 LLM 的方法通常在提示中包含大量数据库模式，导致上下文长度变长并增加预填充延迟。
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[Paper] 推断潜在意图：归因自然语言推理在 LLM 代理中的应用
归因推理，即预测观察到的行为背后潜在意图的能力，是大型语言模型的一个关键但尚未充分研究的能力……
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从行到推理：用于电子表格理解的检索增强多模态框架
大型语言模型（LLMs）在对包含数千行数字、多个关联工作表以及嵌入…的企业级大型电子表格进行推理时面临困难。
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[Paper] TerraFormer：使用 LLMs 通过策略引导的验证器反馈进行微调的自动化基础设施即代码
自动化基础设施即代码（IaC）具有挑战性，且大型语言模型（LLMs）常常从自然语言（NL）生成错误的配置。We p...
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[Paper] 一种在决策中使用量化活性成分的可解释AI新方法
Artificial Intelligence (AI) 系统在分类方面取得了良好的成功。然而，缺乏可解释性是一个真实且重大的挑战，尤其是……
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[论文] 非遍历情境中的深度强化学习模型无关解决方案
强化学习（Reinforcement Learning，RL）仍然是机器学习中的核心优化框架。虽然 RL 代理可以收敛到最优解，但对…
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[Paper] 通过基于量子退火的谱采样进行回归的核学习
虽然量子退火（QA）已被用于组合优化，但实际的 QA 设备在有限温度和噪声下运行，并且它们的...
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从‘Dataslows’到Dataflows：Microsoft Fabric中的Gen2性能革命
数据流被正确地视为“在 Power BI/Microsoft Fabric 中摄取数据时最慢、性能最差的选项”。然而，情况正在快速改变。
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[Paper] 为神经组合优化实现基于种群的架构
神经组合优化（Neural Combinatorial Optimization，NCO）主要关注学习策略，通常是神经网络，这些策略一次只作用于单个候选解……
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[Paper] NEVO-GSPT：基于种群的神经网络进化使用 Inflate 和 Deflate 操作符
进化神经网络架构是一个计算量巨大的过程。传统方法通常需要在庞大的架构空间中进行广泛搜索……
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在乌泽斯阳光下：当历史数据揭示气候变化时
更长的夏季，更温和的冬季：对法国乌泽斯（Uzès）逐年温度趋势的分析。文章《Under the Uzès Sun: When Historical Data Reveals the C...》