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[Paper] 二分类不平衡的理论与实证分类体系
类别不平衡显著降低分类性能，但其影响很少从统一的理论视角进行分析。我们提出一个原则……
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[论文] Wow, wo, val! 全面 Embodied World Model Evaluation Turing Test
随着世界模型在 Embodied AI 中获得动力，越来越多的工作探索使用 video foundation models 作为预测性世界模型，以用于下游 embo...
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[Paper] LLMberjack：用于多方对话创建的辩论树引导裁剪
我们提出了 LLMberjack，一个基于现有辩论（最初以 reply trees 结构）创建多方对话的平台。该系统提供……
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[Paper] ContextFocus：激活引导实现大语言模型的上下文忠实性
大型语言模型（LLMs）在预训练期间编码了大量的参数化知识。随着世界知识的演变，有效的部署越来越依赖……
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[Paper] 像素级多模态对比学习用于遥感图像
卫星持续产生海量数据，尤其是用于地球观测，包括卫星图像时间序列（SITS）。然而，大多数深度学习...
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[Paper] InfiniteWeb：可扩展的 Web 环境合成用于 GUI 代理训练
代表用户与图形界面交互的 GUI 代理代表了实用 AI 助手的一个有前景的方向。然而，训练此类代理……
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[Paper] MORPHFED：Federated Learning用于跨机构血液形态分析
自动血液形态分析可以在低收入和中等收入国家（LMICs）支持血液学诊断，但仍然对 dataset shifts 敏感……
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[论文] 单循环双层深度学习方法用于障碍问题的最优控制
障碍问题的最优控制在广泛的应用中出现，由于其非光滑性、非线性以及bilevel结构，计算上具有挑战性。
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钢铁、传感器与硅：Caterpillar 如何将 Edge AI 带入工地
NVIDIA Rubin Platform，Open Models，自动驾驶：...
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[Paper] 在 PSO-X 框架中量化模块及其交互的影响
PSO‑X 框架整合了数十个已被提出用于使用粒子群优化求解单目标连续优化问题的模块。
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[Paper] 层级位置偏置在短上下文语言建模中的研究
语言模型经常表现出倾向于使用输入中特定位置的信息，而不考虑语义相关性。虽然位置偏差已经…
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[Paper] SearchAttack：Red-Teaming LLMs 对抗真实世界威胁的 不安全的网络信息检索任务
最近，人们在开放和知识密集型任务中经历了痛苦，并日益意识到LLMs的不可靠性差距，因此转向搜索增强……