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[Paper] 关于表示的几何与拓扑：模加法的流形
Clock 和 Pizza 解释与在 uniform 或 learnable attention 上有所不同的架构相关，被提出用来论证不同的 a...
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[Paper] 可靠且弹性的集合通信库用于LLM训练与服务
现代机器学习（ML）训练和推理现在跨越数十到数万块 GPU，在此过程中，网络故障由于恢复缓慢会浪费 10%–15% 的 GPU 小时。常见的 ne...
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[论文] 情境感知的基于LLM的AI代理用于智能建筑中以人为中心的能源管理系统
本研究提出了一个概念框架和针对基于大型语言模型（LLM）的建筑能源管理系统（BEMS）AI 代理的原型评估，以……
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[Paper] AdaGReS：自适应贪婪上下文选择——基于冗余感知评分的 Token-Budgeted RAG
检索增强生成（RAG）对所选上下文的质量高度敏感，但标准的 top‑k 检索往往返回冗余或近似重复的…
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[Paper] 生成式分类器避免捷径解决方案
判别式分类方法常常学习到在分布内有效的捷径，但在轻微的分布转移下就会失效。这种失效模式源于...
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[论文] 将语言建模为思维序列
Transformer 语言模型通过将语言建模为一系列 token 来生成惊人自然的文本。然而，仅仅依赖表层共现……
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[Paper] ResponseRank: 数据高效奖励建模通过偏好强度学习
二元选择，通常用于人类反馈强化学习（RLHF），仅传达偏好的方向。一个人可能会选择苹果而不是……
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[Paper] 深度梯度流方法在偏微分方程中的泛化误差收敛
本文的目标是为深度梯度流方法（DGFMs）在求解（高维…）中的应用提供坚实的数学基础。
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[Paper] MAMA-Memeia！多方面多代理协作用于表情包中的抑郁症状识别
在过去的几年里，memes 已经从仅仅是幽默交流的媒介演变为一种让用户能够自由表达各种情感的方式，……
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[Paper] 扩散语言模型是可证明的最优并行采样器
扩散语言模型（DLMs）已成为一种有前景的替代自回归模型的方案，可通过并行标记生成实现更快的推理。我们提供...
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[Paper] FoundationSLAM：释放深度基础模型在端到端稠密视觉SLAM中的力量
我们提出了 FoundationSLAM，一个基于学习的单目稠密 SLAM 系统，旨在解决先前基于光流的方法中缺乏几何一致性的问题……
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[Paper] Bi-C2R: 双向持续兼容表示用于免重新索引的终身人物再识别
Lifelong person Re-IDentification (L-ReID) 利用顺序收集的数据持续训练和更新 ReID 模型，关注整体性能……