当反馈被吸收的速度快于任务结构的评估速度时，学习者会倾向于相信反馈而不是事实。一个双时间尺度模型展示了这种反馈‑真相的……

隐式神经表示（INRs）最近在视频压缩方面展示了令人印象深刻的性能。然而，由于必须对每个 INR 进行过拟合以...

latent space models 被广泛用于分析高维离散数据矩阵，例如电子健康记录（EHR）中的 patient-feature 矩阵，……

基于LLM的代理正日益在需要复杂授权策略的场景中部署：客户服务协议、审批工作流、数据访问……

在野外使用类人机器人对任意物体进行视觉定位操作，需要精确的末端执行器（EE）控制以及对……的可推广理解。

Fast weight architectures 通过保持 constant memory overhead，为 long-context modeling 提供了相较于 attention-based transformers 的有前景的替代方案。

大型语言模型（LLMs）在生物学基准测试中表现出色，这引发了它们可能帮助新手获取双用途实验室技能的担忧。Ye...

Vision-language models (VLMs) 旨在通过联合利用视觉和文本模态进行推理。虽然分配额外的 inference-time computation 已被证明……

机器去学习旨在从已训练模型中删除特定数据点，通常力求模拟“完美再训练”，即生成模型会…

单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 数据表现出强大且可重复的统计结构。这激发了大规模基础模型的开发……

多重假设检验与错误发现率（FDR）控制是统计推断中的一个基本问题，广泛应用于基因组学、药物...

在本工作中，我们研究公平 k-center 问题的近似难度。这里数据点被划分为若干组，任务是选择一个 …