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[Paper] LLMberjack：用于多方对话创建的辩论树引导裁剪
我们提出了 LLMberjack，一个基于现有辩论（最初以 reply trees 结构）创建多方对话的平台。该系统提供……
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[Paper] ContextFocus：激活引导实现大语言模型的上下文忠实性
大型语言模型（LLMs）在预训练期间编码了大量的参数化知识。随着世界知识的演变，有效的部署越来越依赖……
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[Paper] 像素级多模态对比学习用于遥感图像
卫星持续产生海量数据，尤其是用于地球观测，包括卫星图像时间序列（SITS）。然而，大多数深度学习...
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[Paper] InfiniteWeb：可扩展的 Web 环境合成用于 GUI 代理训练
代表用户与图形界面交互的 GUI 代理代表了实用 AI 助手的一个有前景的方向。然而，训练此类代理……
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[Paper] Smells 取决于上下文：对实践中 Issue Tracking 问题和 Smells 的访谈研究
Issue Tracking Systems (ITSs) 使软件开发人员和管理者能够协作收集和解决问题。虽然研究人员已经广泛分析了……
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[Paper] 故障弹性和碳高效的微服务在云边连续体上的部署
在异构且动态的 Cloud‑Edge 基础设施上部署基于微服务的应用程序（MSAs）需要在冲突的目标之间进行平衡，例如故障……
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[Paper] MORPHFED：Federated Learning用于跨机构血液形态分析
自动血液形态分析可以在低收入和中等收入国家（LMICs）支持血液学诊断，但仍然对 dataset shifts 敏感……
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[论文] 单循环双层深度学习方法用于障碍问题的最优控制
障碍问题的最优控制在广泛的应用中出现，由于其非光滑性、非线性以及bilevel结构，计算上具有挑战性。
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[Paper] 在 PSO-X 框架中量化模块及其交互的影响
PSO‑X 框架整合了数十个已被提出用于使用粒子群优化求解单目标连续优化问题的模块。
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[Paper] 层级位置偏置在短上下文语言建模中的研究
语言模型经常表现出倾向于使用输入中特定位置的信息，而不考虑语义相关性。虽然位置偏差已经…
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[Paper] SearchAttack：Red-Teaming LLMs 对抗真实世界威胁的 不安全的网络信息检索任务
最近，人们在开放和知识密集型任务中经历了痛苦，并日益意识到LLMs的不可靠性差距，因此转向搜索增强……
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[论文] KDCM：通过显式推理结构降低 LLM 的幻觉
为减轻大型语言模型（LLMs）中的幻觉，我们提出了一个聚焦于提示引发错误的框架。我们的方法扩展了链式 k...