本文呈现了一项受生物学启发的局部学习在手写数字识别中的受控实证研究。我们评估了一种受STDP启发的竞争性……

将 video generation 从秒级扩展到分钟级面临一个关键瓶颈：虽然 short‑video 数据丰富且 high‑fidelity，但 coherent long‑form 数据却是……

多轮交互与大型语言模型通常会在对话历史中保留助手自身的过去回复。在本工作中，我们重新审视……

现代优化器如 Adam 和 Muon 在训练大语言模型中起着核心作用，但它们对一阶和二阶动量的依赖会引入显著的……

Transformer 已被确立为最近序列建模进展的事实标准骨干，主要是因为它们不断增长的记忆容量能够扩展……

可辨识性在表征学习中通常使用标准指标（例如 MCC、DCI、R^2）在具有已知真实因子的合成基准上进行评估。

许多读者如今在评估在线新闻的可信度时感到困难，因为可靠的报道与错误信息并存。TREC 2025 DRAGUN（Detectio...

神经网络被假设实现可解释的因果机制，但验证这一点需要找到因果抽象——一种更简单的、高层次的……

在机器人系统中，安全关键任务规划仍然具有挑战性：传统规划器在可扩展性方面表现不佳，基于强化学习（Reinforcement Learning，RL）的方法……

现代显微镜常规产生千兆像素图像，包含跨多个空间尺度的结构，从细胞形态的细微特征到更广阔的组织或……

Diffusion models 实现了 state-of-the-art 视频生成质量，但由于需要大量的 sequential denoising steps，inference 仍然非常昂贵……

尽管具备强大能力，Multimodal Large Language Models（MLLMs）仍可能产生看似合理却错误的输出，阻碍可靠部署。准确的……