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[Paper] 3D Gaussian Modeling 中的联合语义与渲染增强，使用各向异性局部编码
最近的研究提出将 3DGS 与语义特征向量相结合，以实现语义分割和图像渲染的同步进行。然而，这些方法通常将……
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[Paper] 鲁棒的角色感知有害内容检测：提示优化与学习式集成
有毒性检测本质上是主观的，受不同人口群体的多元视角和社会先验的影响。虽然“pluralistic”模型……
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[Paper] BEDS：贝叶斯新兴耗散结构
我们提出 BEDS（Bayesian Emergent Dissipative Structures），一个统一 non-equilibrium thermodynamics、Bayesian inference 等概念的理论框架。
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[Paper] 用 Machine Learning 捕捉‘Oddballs’：使用 Deep-Learned 低维表示的 Transit Spectra 与 Autoencoders 检测异常系外行星
本研究探讨基于 autoencoder 的机器学习技术在异常检测中的应用，以识别具有非传统特征的系外行星大气……
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[Paper] 环境自适应协变量选择：学习何时使用虚假相关进行分布外预测
Out-of-distribution (OOD) 预测通常通过限制模型仅使用因果或不变协变量来实现，以避免非因果的虚假关联……
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[Paper] 文本温度估计
自回归语言模型通常在推理阶段使用温度参数来塑造概率分布，并控制文本生成的随机性。
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[论文] Fusion2Print：深度闪光‑非闪光融合用于无接触指纹匹配
无接触指纹识别提供了一种卫生且方便的替代方案，取代接触式系统，实现快速采集，无需潜在指纹，预…
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[Paper] DatBench：判别式、可信且高效的 VLM 评估
经验评估是指导基础模型研究进展的主要指南。尽管已有大量工作专注于训练前沿视觉……
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[Paper] Prithvi-Complimentary Adaptive Fusion Encoder (CAFE)：解锁洪水淹没制图的全部潜力
Geo-Foundation Models（GFMs）已在多种下游应用中证明有效，包括语义分割、分类和回归任务。H...
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[Paper] 项目 Ariadne：用于审计 LLM 代理忠实性的结构因果框架
随着大型语言模型（LLM）代理越来越多地承担高风险的自主决策任务，它们推理过程的透明度已经成为…
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[Paper] 编码游戏：在理性对手存在下的编码理论，受去中心化机器学习的启发
编码理论在实现可靠的通信、存储和计算方面发挥着关键作用。传统方法假设最坏情况的对抗模型，并……
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[Paper] 分布式深度学习的放置语义：用于分析并行策略的系统化框架
训练 large language models 需要在众多 accelerators 上分布计算，但实践者会选择并行策略（data parallelism、tensor parallelism、pipeline parallelism……）。