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[Paper] 内部表征作为代理工具选择中幻觉的指标
大型语言模型（LLMs）在工具调用和工具使用方面表现出卓越的能力，但仍会出现幻觉现象，即它们会选择错误的工具……
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[Paper] FlowLet：使用 Wavelet Flow Matching 的条件 3D 脑 MRI 合成
脑磁共振成像（MRI）在研究神经发育、衰老和疾病方面发挥核心作用。一个关键的应用是大脑年龄预测……
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[Paper] MoE3D：一种用于3D重建的Mixture-of-Experts模块
MoE3D 是一种 mixture-of-experts 模块，旨在锐化深度边界并减轻现有 feed-forward 3D … 中的飞点伪影（红色标出）。
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[Paper] EARL：面向普适 AI 的液态状态机能耗感知优化
普适人工智能日益依赖于在设备上进行学习的系统，这些系统在严格的资源约束下提供低延迟和能源高效的计算。Liq...
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[论文] 使用 Neural Prophet 与 深度神经网络进行股票市场价格预测
股票市场价格预测是一个重要的跨学科研究领域，位于金融、统计学和经济学的交叉点。预测...
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[Paper] 视觉语言模型中提示诱导幻觉的机制
大型视觉语言模型（VLMs）功能强大，但常常因偏向文本提示而非视觉证据而产生幻觉。我们在……中研究了这种失效模式。
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[Paper] 可解释的数据驱动方法用于优化临床跌倒风险评估
在本研究中，我们旨在更好地将 Johns Hopkins Fall Risk Assessment Tool (JHFRAT) 的跌倒风险预测与额外的临床意义测量对齐……
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[Paper] LELA：一种基于 LLM 的实体链接方法，具备零样本领域适应
实体链接（将文本中模糊的提及映射到知识库中的实体）是诸如知识图谱构建、问答等任务的基础步骤。
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[Paper] 降低 AI 研究成本：Task-Aware Compression 如何让 Large Language Model Agents 变得负担得起
当研究人员将 large language models 用于文献审阅或假设生成等自主任务时，计算费用会迅速累积。A...
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[Paper] SimuAgent：基于LLM的Simulink建模助手，强化学习增强
大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了基于文本的代码自动化，但它们在 graph-oriented engineering workflows 中的潜力仍未得到充分探索……
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[Paper] 大型语言模型自耗式表现循环中的偏差观察与补救
大型语言模型（LLMs）的快速发展引发了对使用合成数据训练未来模型的日益兴趣。然而，这会产生自我‑c...
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[Paper] VideoAuto‑R1：一次思考，两次回答的Video Auto Reasoning
链式思考（CoT）推理已成为多模态大型语言模型在视频理解任务中的强大工具。然而，它的必要性和...