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[Paper] Uber、Ola 和 Rapido 的票价比较应用
在当今不断发展的世界中，拥有像Ola、Uber和Rapido这样的优质叫车服务非常重要，因为它们对我们的日常出行至关重要。...
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[论文] 设计式极化：当 AI 降低说服成本时，精英如何塑造大众偏好
在民主制度中，重大政策决定通常需要某种形式的多数或共识，因此精英必须争取大众支持以执政。历史上，精英……
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[论文] MarkTune：在开放权重 LLM 水印中改进质量‑可检测性权衡
Watermarking 的目标是将隐藏信号嵌入生成的文本中，在获取到秘密密钥时能够可靠地检测到。Open-weight 语言模型带来…
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[Paper] 快速且高效的 Normalizing Flows 及图像生成模型的应用
本论文在两个主要领域提出了新颖的贡献：提升生成模型的效率，特别是 normalizing flows，以及应用 gener...
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[Paper] Domain Feature Collapse：对Out-of-Distribution Detection的影响及解决方案
为什么当模型在单域数据集上训练时，最先进的 OOD 检测方法会表现出灾难性失败？我们提供了第一个理论…
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[Paper] Jina-VLM：小型多语言视觉语言模型
我们提出 Jina-VLM，这是一款拥有 2.4B 参数的视觉语言模型，在开放的 2B 规模 VLM 中实现了最先进的多语言视觉问答。The ...
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[Paper] 大语言模型用于有限噪声数据：引力波识别研究
本研究探讨在特定情形下，大型语言模型（LLMs）相较于传统神经网络在天文数据处理方面是否具有优势。
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[Paper] PSA：金字塔稀疏注意力用于高效视频理解与生成
注意力机制是基础模型的核心，但其二次复杂度仍然是扩展的关键瓶颈。这一挑战推动了……
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[Paper] TARA Test-by-Adaptive-Ranks 用于量子异常检测的 Conformal Prediction 保证
Quantum key distribution (QKD) 的安全性根本依赖于区分真实的 quantum correlations 与 classical eavesdropper simulations 的能力，...
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[论文] 通过正则化实现私有ML的高效公开验证
使用差分隐私（DP）进行训练为数据集中的成员提供了一种保证，即他们不能被已发布模型的用户识别。然而，尽管如此，...
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[Paper] 关于草图表示学习的时序性
草图是人类手绘的对复杂场景和现实世界物体的简化抽象。虽然草图表示学习领域已经取得了显著的进展……
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克服可变形状张量的隐藏性能陷阱：在 PyTorch 中高效的数据采样
PyTorch 模型性能分析与优化 — 第 11 部分 文章：克服可变形状张量的隐藏性能陷阱：高效数据采样…