OpenAI 的 AI 驱动数据代理：从数小时的 SQL 到即时图表 当一位 OpenAI 财务分析师需要比较不同地区和客户的收入时…

大型语言模型在软件工程领域迅速获得关注，但它们日益增长的碳足迹引发了迫切的可持续性问题。虽然 tr...

从顺序计算向并行计算的转变对于现代高性能应用至关重要，但受到并发编程陡峭学习曲线的阻碍……

Human-product images（展示人类与产品融合的图像）在广告、电子商务和数字营销中发挥着至关重要的作用。关键是……

在可验证的符号数据上进行训练是扩展语言模型推理能力边界的有前景的方法，超越标准预训练语料库所能提供的范围。Y...

当我们能够识别与测试样本可交换的校准样本时，选择性共形预测可以产生显著更紧的不确定性集合。

Test-time reinforcement learning (TTRL) 已成为自我进化的大型推理模型 (LRMs) 的一种有前景的范式，使其能够在未标记的数据上进行在线适应。

像 Sudoku 和 ARC-AGI 这样的推理问题对神经网络仍然具有挑战性。结构化问题求解架构家族 Recurrent Reasoning …

我们提出了 Sketch2Colab，它将 storyboard 风格的 2D 草图转换为连贯、具备对象感知的 3D 多人物动作，并对 agents、关节等实现细粒度控制。

大语言模型的长上下文推理在解码阶段受到键值（KV）缓存加载的瓶颈限制，因为生成的顺序性……

Multi-attribution learning (MAL)，通过学习由多个 attribution mechanisms 产生的 conversion labels 来提升模型性能，已成为……

湄公河三角洲的非物质文化遗产（ICH）图像分类因标注数据有限、视觉相似度高等因素而面临独特的挑战……