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[Paper] 深度增长模型能克服深度诅咒吗？深入分析
在训练过程中逐步增加 Transformers 的深度不仅可以降低训练成本，还能提升推理性能，正如 MIDAS 所展示的那样……
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[论文] 提问、回答与检测：使用角色扮演 LLMs 进行人格检测的基于问题条件的 Mixture-of-Experts
理解人类个性对于个性化推荐和心理健康评估等网络应用至关重要。现有关于个性的研究……
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[Paper] 针对基于LLM的代码生成的Multicalibration
随着基于 AI 的代码生成变得普及，研究人员正在研究代码 LLM 的校准——确保它们的置信度分数能够忠实地表示……
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[Paper] 让企业安全的ML民主化：自给自足的攻击检测框架
尽管在安全领域的machine learning取得了进展，rule-based detection仍然在Security Operations Centers中普遍存在，因为其资源密集性……
- · ai
[论文] TabPFN 能否通过图表格化在节点分类中与 GNNs 竞争？
在大规模数据上预训练的基础模型已经展示了跨领域的显著零-shot 泛化能力。基于 TabPFN 的成功……
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[Paper] MatteViT：高频感知文档阴影去除与阴影遮罩引导
文档阴影去除对于提升数字化文档的清晰度至关重要。保留高频细节（例如文本边缘和线条）是关键……
- · ai
[Paper] 对联邦 RLHF 中偏好聚合的系统评估——实现 LLM 多元对齐
本文探讨了在联邦学习（FL）环境中，使大型语言模型（LLMs）与多样化的人类偏好保持一致的挑战，其中...
- · ai
[Paper] 流畅对齐与不流畅评判者：低资源语言的后训练
我们提出了一种针对低资源语言的后训练方法，即使在使用不流畅的奖励模型进行对齐时，也能保持语言模型的流畅性。Preference...
- · ai
[Paper] 基于 Skewness-Guided 剪枝的 Multimodal Swin Transformers 在联邦皮肤病变分类中的边缘设备应用
近年来，高性能计算机视觉模型在医学影像领域取得了显著成功，甚至有一些皮肤病变分类系统……
- · ai
[Paper] 基于姿态的手语定位 via an End-to-End Encoder Architecture
自动手语识别（ASLR）已成为弥合聋人与听人社区之间鸿沟的关键领域。然而，手势的……
- · devops
[Paper] 任务并行正交归一化多重网格方法用于多相椭圆问题
多重网格方法一直是求解由偏微分方程（PDE）离散化产生的线性系统的流行方法，适用于多个维度……
- · devops
[Paper] 时空迁移以降低云工作负载的碳、水和土地使用足迹
在本文中，我们研究了空间和时间上的云工作负载转移以降低碳、水和土地使用足迹的潜力。具体而言，我们 p...