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[Paper] 混合 SIFT‑SNN 用于交通流量控制基础设施的高效异常检测
本文提出了 SIFT‑SNN 框架，这是一种低延迟神经形态信号处理管道，用于实时检测运输中的结构异常。
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[论文] 越多越好：用于高阶多模态对齐的对比融合
https://arxiv.org/abs/2305.12345 学习跨多模态的联合表示仍然是多模态机器学习中的核心挑战。当前的主流方法主要依赖于...（此处省略其余内容的中文翻译）
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[Paper] TALES：大型语言模型生成故事中文化表征的分类与分析
Millions of users across the globe turn to AI chatbots for their creative needs, inviting widespread interest in understanding how such chatbots represent diver... 全球数百万用户在创意需求上转向 AI 聊天机器人，这引发了人们对这些聊天机器人如何呈现多样化内容的广泛兴趣……
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[Paper] PEFT-Bench：参数高效微调方法基准
尽管大型语言模型（LLMs）在许多任务上取得了最先进的性能，但它们的庞大规模往往导致高计算成本和环境…
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[Paper] 自主防御：通过合成指南实现推理模型的自适应安全对齐
推理模型在复杂推理任务中展示了卓越的能力。然而，确保它们在面对对抗性 jailbreak 提示时的安全性仍然是一个挑战……
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[论文] 脉冲神经网络在联邦学习中的隐私
Spiking neural networks (SNNs) have emerged as prominent candidates for embedded and edge AI. Their inherent low power consumption makes them far more efficient... 脉冲神经网络（SNN）已成为嵌入式和边缘 AI 的重要候选者。它们固有的低功耗使其效率大幅提升……
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[Paper] 如何正确报告 LLM-as-a-Judge 评估
大型语言模型（LLMs）正日益被用作评估者，以取代人工。虽然具有可扩展性，但它们的判断因特异性不完善和 s...
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[Paper] MortgageLLM: 域自适应预训练与残差指令迁移、对齐微调和任务特定路由
大型语言模型（LLMs）在通用领域展示了卓越的能力，但它们在抵押贷款金融等专业领域的应用仍面临挑战……
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[论文] 正字约束满足与大型语言模型中的人类难度对齐
大型语言模型在受控文本生成过程中必须满足严格的正字法约束，但系统性的跨架构评估仍然有限……
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[Paper] 两阶段符号过程中的 Zipf 分布：随机词汇过滤下的稳定性
Zipf 定律在语言中的起源尚未确定，跨学科领域对此存在争议。本研究通过几何机制解释了 Zipf 类行为，而无需语言学的……
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[论文] 语义锚点在上下文学习中的作用：为何小型语言模型无法翻转其标签
Can in-context learning (ICL) override pre-trained label semantics, or does it merely refine an existing semantic backbone? We address this question by treating... **翻译：** 上下文学习（ICL）能够覆盖预训练标签语义，还是仅仅对已有的语义骨干进行细化？我们通过将……来探讨这个问题。
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[Paper] TrackList：追溯查询语言多样性以获取开放大型语言模型中的头部和尾部知识
大型语言模型（LLMs）已被证明在对用户输入查询提供定义类答案方面效率很高。虽然对于人类而言，提供各种类型的答案，...