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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Agents已成为一个热门研究方向。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……
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[Paper] POLARIS：多代理推理是工程自适应系统的下一波浪潮吗？
现代软件生态系统的规模、复杂性、互联性和自主性的不断增长带来了前所未有的不确定性，挑战了……的基础。
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[Paper] 生成式 AI 用于自适应系统：现状与研究路线图
自适应系统（SAS）旨在通过包含四个核心功能的反馈回路来处理变化和不确定性：监控、分析、规划和执行。
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[Paper] 跨任务基准测试与评估通用型与代码专用大语言模型
大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了通用自然语言处理以及代码合成、法律推理等领域特定的应用。
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[Paper] PBFuzz：代理式定向模糊测试用于 PoV 生成
Proof-of-Vulnerability (PoV) 输入生成是软件安全中的关键任务，并支持下游应用，如路径生成和验证……
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[Paper] 通过理解进行补全：利用多粒度理解引导代码生成
作为从函数级别到仓库级别的 code completion 任务，利用大规模 codebases 中的 contextual information 成为一个核心挑战。然而，...
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[Paper] FLEX：利用 FPGA‑CPU 协同加速 Mixed-Cell-Height Legalization
在本工作中，我们提出了 FLEX，一种用于混合单元高度合法化任务的 FPGA‑CPU 加速器。我们从以下几个方面来解决挑战。首先，w...