· ai
[Paper] Map2Thought：通过度量认知地图进行显式3D空间推理
我们提出了 Map2Thought，一个能够为 3D VLM 提供显式且可解释的空间推理的框架。该框架基于两个关键组件：Metr...
-
- · ai
[Paper] 用于大语言模型中精确大规模编辑的层次正交残差扩散
大型语言模型（LLMs）在各个领域表现出卓越的性能，但它们面临着关键的安全问题。模型编辑已经成为一种有效的…
- · ai
[Paper] PubMed-OCR: PMC 开放获取 OCR 注释
PubMed-OCR 是一个以 OCR 为中心的科学文章语料库，来源于 PubMed Central Open Access PDFs。每页图像都使用 Google Cloud Vision 进行标注……
- · ai
[Paper] 引入突触尺度化对脉冲神经网络学习的影响
脉冲神经网络（SNN）采用受神经可塑性启发的无监督学习方法，有望成为人工智能的新框架。
- · ai
第1天：回归——预测的艺术
1️⃣ 什么是回归？回归的含义是：使用过去的信息来预测未来的数值。示例 | 问题 | 类型 |
- · ai
[论文] ABC-Bench：在真实世界开发中对 Agentic 后端编码进行基准测试
大型语言模型（LLMs）向自主代理的演进已经将 AI 编码的范围从局部代码生成扩展到复杂的、仓库级…
- · ai
[论文] DInf-Grid：一种具备可微特征网格的神经微分方程求解器
我们提出了一种新颖的可微分网格表示，用于高效求解微分方程（DEs）。广泛使用的神经求解器架构，……
- · ai
[Paper] MatchTIR：通过二部图匹配实现细粒度监督的工具集成推理
工具集成推理（Tool-Integrated Reasoning，TIR）使大型语言模型（LLMs）能够通过将推理步骤与外部工具交互交错进行，来处理复杂任务。H...
- · ai
[Paper] 高精度且维度无关的采样与扩散
Diffusion models 已经在从丰富的多模态分布中采样方面展示了显著的经验成功。它们的推断依赖于数值求解某种…
- · ai
[Paper] 少看，多开：通过 Foundation Models 的随机补丁选择实现可推广的端到端自动驾驶
近期在端到端自动驾驶方面的进展表明，从基础模型中提取的补丁对齐特征训练的策略在对 Out-... 的泛化能力更强。
- · ai
[Paper] 有界时延、部分参与与噪声通信下的分布式感知器
我们研究一种半异步的客户端‑服务器感知器，通过迭代参数混合（IPM‑style averaging）进行训练：客户端执行本地感知器更新，并且 …
- · ai
[Paper] 在情境意图中根植代理记忆
在长期、目标导向的交互中部署大型语言模型仍然具有挑战性，因为相似的实体和事实会在不同的潜在 …