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时间序列检索：回顾如何提升预测
为什么检索有助于时间序列预测 我们都知道情况是这样的：时间序列数据很棘手。传统的预测模型对突发事件没有准备……
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从第一性原理重新思考 AI
!不错的尝试，聪明的家伙 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=50,height=50,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads...
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[Paper] 分析 AI 编码代理撰写的 Pull Request 中的消息-代码不一致
由 AI 编码代理生成的 Pull request（PR）描述是向人工审阅者传达代码更改的主要渠道。然而，alignment b...
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人工智能在农业中的应用
了解更多关于人工智能在农业中的应用...
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[Paper] 神经-符号集成与可进化策略
Neural-Symbolic (NeSy) 人工智能已经成为一种有前景的方法，用于将神经网络的学习能力与可解释性相结合。
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为什么我们认为：我们如何提升模型的思考能力
封面图片：为什么我们认为：如何提升模型的思考能力 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=a...
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[Paper] MoEBlaze：突破内存墙，实现现代 GPU 上的高效 MoE 训练
在现代大规模 Mixture-of-Experts (MoE) 架构中，普遍存在的 “memory wall” 瓶颈被显著放大。MoE 的固有架构稀疏性……
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[Paper] MQ-GNN：一种用于可扩展且高效 GNN 训练的多队列流水线架构
图神经网络（GNNs）是学习图结构数据的强大工具，但其可扩展性受到低效的 mini-batch 生成、数据……的阻碍。
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针对具有非单调网络效应的联邦学习的机制设计
机制设计对联邦学习（FL）至关重要，通过协调自利的客户端来最大化社会福利。然而，现有机制往往…
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[Paper] 面向时效性的调度与资源分配在多区域协同感知中的研究
协同感知（Collaborative perception，CP）是自动驾驶和智慧城市等应用中的关键技术。它涉及信息的共享和融合……
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[Paper] AdaptEval：用于评估大型语言模型在代码片段适配上的基准
近期在大型语言模型（LLMs）方面的进展已经实现了对各种软件工程任务的自动化，并出现了用于评估其能力的基准测试。
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[论文] RNN中的悖论噪声偏好
在用于建模 biological neural networks 的 recurrent neural networks (RNNs) 中，通常在 training 期间引入 noise，以模拟 biological variability 和 …