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[Paper] RELIC：交互式视频世界模型与长时程记忆
真正的交互式世界模型需要三个关键要素：real-time long-horizon streaming、一致的spatial memory，以及精确的user control。然而，...
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[Paper] 快速且高效的 Normalizing Flows 与 Image Generative Models 的应用
本论文在两个主要领域提出了新颖的贡献：提升生成模型的效率，特别是 normalizing flows，并应用生成…
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[Paper] 域特征崩溃：对分布外检测的影响及解决方案
为什么在模型仅在 single-domain 数据集上训练时，state-of-the-art OOD detection 方法会出现 catastrophic failure？我们提供了首个 theoretical e...
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[Paper] Jina-VLM: 小型多语言视觉语言模型
我们提出了 Jina-VLM，这是一款拥有 2.4B 参数的视觉语言模型，在开放的 2B 规模 VLM 中实现了最先进的多语言视觉问答。...
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[Paper] 大语言模型用于有限噪声数据：引力波识别研究
本研究探讨在……情形下，大型语言模型（LLMs）相较于传统神经网络在天文数据处理方面是否具有优势。
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[Paper] PSA：金字塔稀疏注意力用于高效视频理解与生成
注意力机制是基础模型的核心，但其二次复杂度仍然是扩展的关键瓶颈。这一挑战推动了……
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[Paper] TARA Test-by-Adaptive-Ranks 用于量子异常检测的 Conformal Prediction 保证
Quantum key distribution (QKD) 的安全性根本依赖于区分真实的 quantum correlations 与 classical eavesdropper simulations 的能力，...
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[Paper] 高效的公开验证私有机器学习 via 正则化
使用差分隐私（DP）进行训练为数据集中的成员提供了一种保证，即他们不能被已发布模型的用户识别。然而，...
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[Paper] 关于草图表示学习的时序性
草图是人类手绘的对复杂场景和现实世界物体的简化抽象。虽然草图表示学习领域已经取得了显著的进展……
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[Paper] 教老 Tokenizer 新词：用于预训练模型的高效 Tokenizer 适配
Tokenizer 适配在将预训练语言模型转移到新领域或新语言中发挥重要作用。在本工作中，我们解决了两个互补的……
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[Paper] 谎言在伊斯兰教中仅是罪恶吗？探索跨主要宗教的多语言大型语言模型中的宗教偏见
虽然最近在大型语言模型方面的进展提升了偏见检测和分类的能力，但像宗教这样的敏感话题仍然带来挑战……
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[Paper] OD-MoE：按需专家加载用于无缓存边缘分布式 MoE 推理
Mixture-of-Experts (MoE)，虽然作为大型语言模型（LLM）架构提供了显著优势，但在部署到低‑…