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[Paper] Kubernetes 配置缺陷
Kubernetes 是一种帮助快速部署软件的工具。不幸的是，配置 Kubernetes 容易出错。配置缺陷并不少见。
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[Paper] 通过量子序列模型实现量子优化的元学习
量子近似优化算法（QAOA）是解决近端量子处理器上组合优化问题的领先方法。如何……
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[Paper] 套利：通过优势感知的推测实现高效推理
现代大型语言模型通过长链式思考实现了令人印象深刻的推理能力，但它们在推理期间会产生巨大的计算成本。
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[Paper] 即插即用 Homeostatic Spark：零成本加速跨范式 SNN 训练
Spiking neural networks 提供事件驱动计算、稀疏激活和硬件效率，但训练往往收敛缓慢且缺乏稳定性。We ...
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[Paper] 事实性与透明性是 RAG 所需的一切！自解释对比证据重新排序
本扩展摘要介绍了自解释对比证据重新排序（Self-Explaining Contrastive Evidence Re-Ranking，简称 CER），这是一种通过事实证据重新构建检索的新方法，by f...
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[Paper] 通过基于语法的序列比对进行进化架构搜索
在表达式搜索空间中的神经架构搜索（NAS）是一个计算上非常困难的问题，但它也具有自动发现完整……的潜力。
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[Paper] Nex-N1：Agentic 模型通过统一生态系统进行大规模环境构建
大型语言模型（LLMs）从被动响应者向自主代理的演进，需要在学习范式上进行根本性转变——从静态……
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[Paper] 用于太赫兹无线通信的联邦学习
太赫兹（THz）通信与联邦学习（FL）的融合有望实现超高速分布式学习，但现实宽带的影响……
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[Paper] LLMs 知识超越文字：基于 Syntax、Metaphor 与 Phonetics 的体裁研究
大型语言模型（LLMs）在各种语言相关任务中展现出显著的潜力，但它们是否捕获了更深层的语言属性，……
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[Paper] CARL：关键动作聚焦强化学习用于多步智能体
能够通过与环境的多次交互完成复杂任务的智能体已成为一个热门的研究方向。然而，在这种 ...
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【论文】算法思维理论
大型语言模型（LLMs）已被证明在解决复杂推理任务方面非常有效。令人惊讶的是，它们的能力往往可以通过 i...
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[Paper] 软件硬件神经网络实现的功能稳定性 — NeuroComp项目
本文提出了一种创新的方法，通过在单个神经元层面的硬件冗余来确保神经网络的功能稳定性。不同于……