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[Paper] 系统性评估黑盒检查用于快速错误检测
active automata learning、model-based testing 和 model checking 的组合已在众多应用中成功使用，例如用于发现 bug …
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[Paper] LLMs 会信任它们写的代码吗？
尽管大型语言模型（LLMs）在代码生成方面非常有效，但它们经常输出错误的代码。一个原因是模型输出概率……
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[Paper] Otus 超级计算机
Otus 是一个高性能计算集群，于 2025 年启动，由帕德博恩并行计算中心（PC2）在帕德博恩大学运营。
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[Paper] 从稀疏恢复到 plug-and-play 先验：理解在广义投影梯度下降下实现稳定恢复的权衡
我们考虑从带噪声且欠定的观测中恢复未知低维向量的问题。我们聚焦于 Generalized Projected Gradient……
- · ai
[Paper] 异步混合信号 Resonate-and-Fire 神经元
模拟计算在边缘是一种新兴策略，用于限制数据存储和传输需求，以及能源消耗，并且它的实际实现…
- · devops
[Paper] 面向视频扩散模型的通信高效服务与潜在并行
视频扩散模型（VDMs）在三维时空域上执行注意力计算。相较于处理一维序列的大型语言模型（LLMs）……
- · ai
[Paper] Venus：一种用于基于VLM的在线视频理解的高效边缘记忆与检索系统
视觉语言模型（VLMs）已展示出令人印象深刻的多模态理解能力，并正被部署在越来越多的在线视频中……
- · ai
DCO：通过预测管理实现 LLM 加速器的动态缓存编排
大型语言模型（LLMs）的快速采用正推动 AI 加速器向更强大且更专用的设计发展。与其进一步复杂化…
- · devops
[Paper] ContinuumConductor : 边缘-云连续体上的去中心化过程挖掘
Process mining 传统上假设事件数据的集中收集和分析。然而，现代的 Industrial Internet of Things 系统正日益以 … 运行。
- · ai
[Paper] 同步门控可塑性与多巴胺调制用于脉冲神经网络
虽然 surrogate backpropagation 在训练深层 spiking neural networks (SNNs) 中被证明是有用的，但在大规模 …
- · ai
[Paper] 通过保持网络训练动态并使用 Concrete Ticket Search 赢得彩票
Lottery Ticket Hypothesis 断言，在密集、随机初始化的神经网络中存在高度稀疏、可训练的子网络（“winning tickets”）。
- · ai
[Paper] Neuro-Vesicles：神经调制应该是动力系统，而不是张量装饰
我们引入 Neuro‑Vesicles，一个在传统神经网络上增添缺失计算层的框架：一个动态的、可移动的、离散的……