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[Paper] 监督学习关注
In-context learning with attention 使大型神经网络能够通过有选择地关注相关示例来进行特定上下文的预测。这里，我们 ada...
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[Paper] 神经机器翻译中的高效持续学习：低秩适配方法
神经机器翻译（NMT）中的持续学习面临灾难性遗忘和重新训练的高计算成本这两大挑战。此……
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[Paper] STACHE：用于强化学习策略的局部黑箱解释
Reinforcement learning 代理在 sparse-reward 或 safety-critical 环境中常常表现出意外行为，这导致对可靠的 debugging 和 verification 产生了强烈需求。
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[论文] 贝叶斯网络, 马尔可夫网络, Moralisation, Triangulation: 范畴视角
Moralisation 和 Triangulation 是允许在不同的概率分布因式分解为图模型的方式之间切换的变换。Mor...
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[Paper] 视觉航向预测用于自主空中飞行器
无人机（UAVs）与无人地面车辆（UGVs）的融合正日益成为智能自主系统发展的核心……
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[Paper] SCOPE：语言模型作为一次性教师用于文本环境中的层次规划
在复杂的文本环境中进行长期规划面临重大挑战，因为动作空间是开放式的，观察往往模糊不清，且反馈稀疏……
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[Paper] Human-in-the-Loop 与 AI：材料科学的元数据词汇众包
元数据词汇对于推进 FAIR 和 FARR 数据原则至关重要，但其开发受到有限的人力资源和不一致的 s...
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[Paper] 探索蛋白质语言模型架构诱导的偏差对抗体理解的影响
最近在蛋白质语言模型（PLMs）方面的进展展示了在理解蛋白质序列方面的卓越能力。然而，差异的程度……
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[Paper] 可证明的通过低 Logit 秩从现代语言模型学习
虽然现代语言模型及其内部工作机制极其复杂，最近的研究（Golowich, Liu & Shetty; 2025）提出了一种简单且潜在的……
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【论文】Dirichlet 能量作为过平滑度量的分析
我们分析了两种常用作过平滑度量的泛函之间的区别：由未归一化 graph Laplacian 诱导的 Dirichlet 能量以及 …
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[Paper] HPM-KD：层次递进多教师框架用于知识蒸馏与高效模型压缩
知识蒸馏（KD）已成为一种有前景的模型压缩技术，但面临关键限制：（1）对超参数的敏感性要求……
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[Paper] MedForget：层次感知多模态遗忘测试平台用于医学 AI
预训练的多模态大型语言模型（MLLMs）正日益被部署在医学 AI 系统中，用于临床推理、诊断支持和报告生成……