· ai
[Paper] MaxShapley：面向激励兼容的生成式搜索与公平上下文归因
基于大型语言模型（LLMs）的生成式搜索引擎正在取代传统搜索，根本改变了信息提供者的补偿方式……
-
- · ai
[论文] 核正则性对 Bandit 优化的影响
在本工作中，我们研究了 kernel regularity 与 algorithmic performance 在 RKHS 函数的 bandit optimization 中的关系。虽然 reproduci...
- · ai
[Paper] SymPyBench：用于科学推理的可执行 Python 代码的动态基准
我们介绍了一个大规模的 synthetic benchmark，包含 15,045 道大学水平的 physics problems（90/10% train/test split）。每道题目都是完全 parameterized 的，...
- · ai
[Paper] 云端可信 AI 代理
由大型语言模型驱动的 AI 代理正日益作为云服务部署，它们能够自主访问敏感数据、调用外部工具，并且……
- · ai
[Paper] Impugan：学习条件生成模型以实现稳健的数据插补
在实际应用中，不完整的数据很常见。传感器会失效，记录可能不一致，并且从不同来源收集的数据集往往在规模上有所不同……
- · ai
[Paper] 通过机器学习为企业层面的业务调查开发合成微观数据
美国人口普查局提供的个人公共使用微观数据样本（PUMS）已经可用数十年。然而，计算能力的大幅提升……
- · ai
[Paper] 用于优化资源分配问题的变分量子 Rainbow 深度Q网络
资源分配仍然是 NP-hard 的，因为其组合复杂性。虽然 deep reinforcement learning (DRL) 方法，例如 Rainbow Deep Q-Network (DQN)，...
- · ai
[Paper] 放大，点击退出：解锁并评估 Zooming 在 GUI Grounding 中的潜力
Grounding 是构建图形用户界面 (GUI) 代理的基本能力。虽然现有方法依赖于大规模的 bounding box 监督……
- · ai
[论文] 通过最小化信息损失设计最优传感器网络
最优实验设计是统计学中的经典主题，拥有众多研究深入的问题、应用和解决方案。我们研究的设计问题是 p...
- · ai
[Paper] 测量背景对用于自动驾驶感知的深度学习中分类和特征重要性的影响
常见的可解释人工智能（XAI）在深度学习中的方法侧重于分析给定模型中输入特征对分类任务的重要性：saliency maps……
- · ai
[Paper] 关于贝叶斯不一致性的分歧差异代理
深度神经网络在实际部署时常因 distribution shift 而失效，这成为构建安全可靠系统的关键障碍。An eme...
- · ai
[Paper] 知道何时不确定的世界模型：可控视频生成与校准不确定性
近期在 generative video models 方面的进展已在 high-fidelity video synthesis 领域取得了重大突破，尤其是在 controllable video generation 上……