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[Paper] OS-Symphony：用于稳健且通用的计算机使用代理的整体框架
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……
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[论文] DT-ICU：面向可解释的 ICU 病人监测的数字孪生，通过多模态和多任务迭代推理
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……
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[Paper] 超越外部指导：释放扩散Transformer内部的语义丰富性以提升训练
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。
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[Paper] LLM 决策是否忠实于口头自信？
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……
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[Paper] 对比学习与Narrative Twins用于建模故事显著性
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……
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[论文] 视频证据推理：通过显式证据定位实现高效视频理解
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……
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【论文】Free‑RBF‑KAN：Kolmogorov‑Arnold 网络与自适应径向基函数用于高效函数学习
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...
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[Paper] 学习分箱：可微分和贝叶斯优化用于高能物理中的多维判别器
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……
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[Paper] 结构优先，推理随后：利用知识图谱增强大型语言模型，以实现金融文档中的数值推理
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。
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[Paper] Bregman散度下的Riesz Representer拟合：去偏机器学习的统一框架
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……
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[Paper] 关于 Wasserstein metric 在二维曲线分类中的应用
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。
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[论文] 使用自适应温度控制提升对比学习中的领域泛化
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……