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[Paper] 自监督学习从噪声和不完整数据
许多科学和工程中的重要问题涉及在已知观测过程的情况下，从噪声和/或不完整的观测中推断信号……
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[Paper] PET-TURTLE：用于不平衡数据簇的深度无监督支持向量机
基础视觉、音频和语言模型通过其 latent representations 实现对 downstream tasks 的 zero-shot 性能。最近，unsupervised learning…
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[Paper] MAGMA：一种基于多图的代理记忆架构用于 AI 代理
Memory-Augmented Generation（MAG）通过外部记忆扩展大型语言模型，以支持长上下文推理，但现有方法在很大程度上依赖于 …
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[Paper] 浅层电路监督学习在量子处理器上
量子计算长期以来被寄予在数据分析方面实现变革性进步的期待，然而由于根本性的障碍，实用的量子机器学习仍然难以实现。
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[Paper] Multi-RADS 合成放射学报告数据集与 41 种 Open-Weight 与专有语言模型的正面对比基准测试
背景：报告与数据系统（RADS）规范放射学风险沟通，但从叙述性报告中自动分配RADS仍具挑战性，因为……
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[Paper] 声纳时刻：音频语言模型在音频地理定位中的基准测试
Geo-localization 旨在推断给定信号的地理来源。在计算机视觉中，Geo-localization 已成为一个苛刻的 benchmark，用于 composition……
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[Paper] 假朋友困境：信任与对话式 AI 的政治经济学
随着对话式 AI 系统日益融入日常生活，它们引发了关于用户自主性、信任以及商业利益的紧迫关注。
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[Paper] 从熵到 Epiplexity：为计算受限的智能重新思考信息
我们能从数据中学到比生成过程本身所包含的更多吗？仅仅通过应用确定性转换，能否构建出新的有用信息？
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[Paper] 评估器引导的强化去学习在文本到图像扩散中的研究
文本到图像扩散模型中的机器遗忘旨在删除特定概念，同时保持整体效用。先前的扩散遗忘方法通常……
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[Paper] 微调小型语言模型作为高效企业搜索相关性标注器
在企业搜索中，规模化构建高质量数据集仍然是一个核心挑战，因为获取标注数据非常困难。为了解决这个挑战……
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[Paper] UltraLogic：通过大规模数据合成和双极浮点奖励提升LLM推理
虽然大型语言模型（LLMs）在自然语言处理方面展示了显著的潜力，但需要多步骤的复杂通用推理仍然是一个挑战。
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[Paper] InfiAgent：面向通用自主代理的无限时域框架
LLM 代理能够推理并使用工具，但它们在长时程任务中常常因上下文无限增长和错误累积而崩溃。常见的补救措施，如...