[Paper] 灵活的引力波参数估计与 Transformers
引力波数据分析依赖于准确且高效的方法,从噪声探测器信号中提取物理信息,然而不断增长的速率……
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隐式神经表示(INR)是一种近似时空函数的神经网络。许多内存密集型的可视化任务,包括…
我们推出了首个原则化框架 Lumos,用于指定和正式认证语言模型系统(LMS)的行为。Lumos 是一种命令式概率……
虽然机器学习已经实现了对具有新颖属性的无机材料的快速预测,但如何合成这些材料的挑战仍然存在。
视频生成的下一个前沿是开发能够进行 zero-shot 推理的模型,其中对 real-world scientific laws 的理解至关重要,以实现……
新视角合成(NVS)在计算机视觉和图形学中至关重要,广泛应用于增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和自动驾驶。虽然3D Gaussian Splatting(3D...)
本文关注的是如何加速在自相关数据上训练的 Gaussian process 模型的计算问题。Gaussian process 模型 i...
最近在推理技术方面的进展显著提升了大型语言模型(LLMs)的性能,提升了人们对它们在…的能力的期望。
调试是软件开发和电路设计中最耗时、最昂贵的任务之一。几种基于公式的故障定位(FBFL)方法……
这篇文章《Nevis:Bringing AI to Wealth Management》首次发表于 Sequoia Capital....
Test-time policy optimization 使大语言模型(LLMs)能够通过利用自生成 rollouts 的反馈来适应 distribution shifts。然而,...
将一组软件变体迁移到软件产品线(SPL)是一项昂贵且可能具有挑战性的工作。事实上,SPL 工程可以显著……