· ai
[Paper] 单层足够：适配预训练视觉编码器用于图像生成
视觉生成模型（例如 diffusion models）通常在压缩的潜在空间中运行，以平衡训练效率和样本质量。与此同时，...
-
- · ai
[Paper] AI 代理的采用与使用：来自 Perplexity 的早期证据
本文首次进行大规模现场研究，探讨通用 AI 代理在 open-world web 环境中的采纳、使用强度和使用案例。
- · ai
[Paper] 自适应多层Honeynet架构用于通过深度学习进行威胁行为分析
随着网络威胁的复杂性和多样性不断升级，静态honeypots已不足以应对，必须采用自适应、情报驱动的欺骗。在……
- · ai
[Paper] WorldReel：4D 视频生成，实现一致的几何与运动建模
近期的视频生成器实现了惊人的写实效果，但在三维空间上仍然根本不一致。我们提出了 WorldReel，这是一种原生的四维视频生成器……
- · ai
[论文] 基于图的光谱-拓扑 EEG 表征学习与梯度对齐用于脑机接口
我们提出了一种新颖的基于图的 EEG 表征学习方法，称为梯度对齐（GEEGA），它利用多域信息来学习 EEG 表征……
- · ai
[Paper] 可证明的长程收益：Next-Token Prediction
为什么现代 language models 在进行 next-word prediction 训练后，似乎能够生成连贯的文档并捕捉长程结构？在这里我们展示……
- · ai
[Paper] 通过训练动态理解代码模型的隐私风险：因果方法
用于代码的大型语言模型（LLM4Code）显著提升了开发者的生产力，但也因依赖开源仓库而引发了隐私担忧……
- · ai
[Paper] 审计游戏中的沙袋行为
未来的 AI 系统可能在评估期间隐藏其能力（“sandbagging”），从而误导开发者和审计员。我们对 sandbag...进行压力测试。
- · ai
[Paper] LUNA：基于 LUT 的神经架构用于快速且低成本的量子比特读取
量子比特读取是量子计算系统中的关键操作，它将量子比特的模拟响应映射为离散的经典状态。深度神经网络……
- · ai
【论文】Group Representational Position Encoding
我们提出了 GRAPE（Group RepresentAtional Position Encoding），一个基于群作用的统一位置编码框架。GRAPE 将两类……
- · ai
[Paper] 协作因果意义建构：弥合人机决策支持中的互补性差距
LLM-based agents 正在快速被接入专家决策支持系统，但在混乱且高风险的环境中，它们很少让团队更聪明：人机团队的……
- · ai
[Paper] 大因果模型来自大语言模型
我们提出了一种构建大型因果模型（LCMs）的新范式，利用当今大型语言模型（LLMs）中潜在的巨大潜能。我们描述……