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[Paper] 从瞬态流动数据中学习连续溶剂效应：对Catechol Rearrangement的Graph Neural Network Benchmark
预测在连续溶剂组成范围内的反应结果仍然是有机合成和工艺化学中的一项关键挑战。传统的 m...
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[Paper] 使用 GPT-5 进行代码变更影响分析的数据集与初步研究
理解源代码的变更及其对其他代码实体的影响是软件开发中的关键技能。然而，对代码变更的分析以及……
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[Paper] 更快的分布式仅推理推荐系统 via Bounded Lag Synchronous Collectives
推荐系统是实现个性化内容投放（从而带来收入）的关键技术，广泛用于许多大型公司。在过去十年中，深度学习推荐……
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AI 如何知道猫像狗：Word Embeddings 直观指南
你有没有想过计算机是如何知道“猫”比“汽车”更像“狗”呢？对机器而言，词语不过是 strings of characters 或任意的 ID numbers……
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[论文] Evidential Trust-Aware Model Personalization 在 Decentralized Federated Learning 中用于 Wearable IoT
去中心化联邦学习（Decentralized federated learning，DFL）使得在边缘设备之间进行协作模型训练成为可能，无需中心化协调，提供了对 ...
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[Paper] Over-the-Air 联邦学习中的及时参数更新
将 over-the-air computations (OAC) 融入联邦学习 (FL) 的模型训练过程是一种有效的方式，以缓解通信……
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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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[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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[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。