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[Paper] 追踪预训练 Transformer 中的刻板印象：从有偏神经元到更公平的模型
基于Transformer的语言模型的出现已经重塑了AI系统处理和生成文本的方式。在软件工程（SE）中，这些模型现在支持di...
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解码北极以预测冬季天气
在人工智能的帮助下，MIT 研究科学家 Judah Cohen 正在重塑亚季节预测，目标是延长对重大影响事件的预测提前时间……
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Sopro TTS：一个 169M 模型，具备零样本语音克隆，能够在 CPU 上运行
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[Paper] 在线多校准的最优下界
我们证明了在线多校准的紧致下界，确立了其与边际校准之间的信息论分离。在一般设置下…
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[Paper] GDPO：组奖励解耦归一化策略优化用于多奖励强化学习优化
随着语言模型的能力日益提升，用户期望它们不仅提供准确的响应，还能表现出符合多样化人类偏好的行为……
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[Paper] RoboVIP：多视角视频生成与 Visual Identity Prompting 增强机器人操作
多样性、数量和质量的操作数据对于训练有效的机器人策略至关重要。然而，由于硬件和物理设置的限制……
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[Paper] 稳健推理作为对称保护拓扑相
大型语言模型受到“幻觉”——由语义噪声引起的逻辑不一致——的困扰。我们提出，当前的架构在一个“Metric…”中运行。
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[Paper] 通过 Machine Learning 和 Artificial Intelligence 测量与促进和平
我们使用机器学习和人工智能：1）从新闻和社交媒体中衡量各国的和平水平；2）开发在线工具，以……
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[Paper] 学习潜在动作世界模型 在真实环境中
能够在现实世界中进行推理和规划的智能体需要具备预测其行为后果的能力。虽然 world models 具备这种…
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[Paper] 随机深度学习：用于结构化时序数据中不确定性建模的概率框架
我提出一个新颖的框架，将随机微分方程（SDE）与深度生成模型相结合，以改进机器学习中的不确定性量化。
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[Paper] CAOS：一次性预测器的保形聚合
一次性预测使得仅使用一个标记示例就能快速将 pretrained foundation models 适配到新任务，但缺乏原则性的 uncertainty quantification。
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[Paper] MineNPC-Task：面向记忆感知的 Minecraft 代理任务套件
我们提出 textsc{MineNPC-Task}，一个由用户编写的基准和评估工具，用于在开放世界 Minecraft 中测试具备记忆感知、混合主动性的 LLM 代理……