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[Paper] 基于聚类的迁移学习用于动态多模态多目标进化算法
动态多模态多目标优化呈现出双重挑战：既要同时跟踪多个等价的Pareto最优集合，又要保持Pareto前沿的……
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[论文] FASTRIC：可验证 LLM 交互的提示规范语言
大型语言模型（LLMs）执行复杂的多轮交互协议，但缺乏正式规范来验证其执行是否符合设计者的意图。我们…
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[Paper] 少即是多：8-bit Quantization 提升 Large Language Models 的 Continual Learning
Catastrophic forgetting 在 continual learning 中构成了根本性的挑战，尤其是当模型为了 deployment efficiency 而被 quantized 时。我们系统地……
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[论文] 指出你的意思：Visually Grounded Instruction Policy
Vision-Language-Action (VLA) 模型将视觉和语言与具身控制对齐，但当仅依赖于 t 时，它们的对象指代能力仍然有限。
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[Paper] DPSR：差分隐私稀疏重建通过多阶段去噪用于推荐系统
差分隐私（DP）已成为保护推荐系统中用户数据的黄金标准，但现有的隐私保护机制面临着困难……
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[Paper] LouvreSAE：稀疏自编码器用于可解释且可控的风格迁移
在生成模型中进行艺术风格迁移仍然是一个重大挑战，因为现有方法通常仅通过 model fine-tuning、additional a...
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[Paper] 非线性数据同化的 Ensemble Schrödinger Bridge 滤波器
本工作提出了一种新颖的非线性最优滤波器，即 Ensemble Schrödinger Bridge 非线性滤波器。所提出的滤波器实现了 sta 的结合。
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[Paper] 合并在不相交数据集上训练的 Kolmogorov‑Arnold 网络
在不相交的数据集上进行训练可以实现两个主要目标：加速数据处理和实现联邦学习。已经确定 Ko...
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[Paper] Delta-LLaVA：Base-then-Specialize 对齐用于令牌高效的视觉语言模型
多模态大型语言模型（MLLMs）结合视觉和文本表示，以实现丰富的推理能力。然而，高计算成本……
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[Paper] Remedy‑R：用于机器翻译评估的生成式推理，无需错误标注
多年来，自动 MT 指标已经在基准上不断攀升，并且在与人工评分的吻合度上表现出强劲且有时达到人类水平的一致性。然而，它们仍然 bl...
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[Paper] Gabliteration：自适应多方向神经权重修改用于大语言模型的选择性行为改变
我们提出 Gabliteration，这是一种新颖的神经权重修改技术，通过实现自适应多方向……
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[Paper] 超越标签的思考：Vocabulary-Free 细粒度识别，基于 Reasoning-Augmented LMMs
Vocabulary-free fine-grained image recognition 旨在在没有固定的人为定义标签集的情况下，区分元类内部视觉上相似的类别。Exi...