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[Paper] ReaSeq：通过推理释放世界知识用于序列建模
工业推荐系统在日志驱动范式下面临两个根本性的限制：(1) 基于ID的项目表示的知识贫乏导致……
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[Paper] AI增强教育中的学习因素：中学生和高中生的比较研究
AI工具在教育中的日益整合促使先前的研究探讨它们对学习过程的影响。然而，大多数现有研究…
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[Paper] LookPlanGraph：具身指令跟随方法与 VLM 图增强
使用大型语言模型（LLM）作为具身指令跟随任务的规划器的方法已变得广泛。为了成功完成任务，LL...
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[Paper] 提升 Ray Search Optimization 的收敛率，以实现查询高效的硬标签攻击
在硬标签黑箱对抗攻击中，仅能访问 top-1 预测标签，巨大的查询复杂度对实际应用构成了主要障碍。
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[Paper] 评估大型语言模型对软件安全的理解
大型语言模型（LLMs）在软件开发中的使用日益增多，但它们在软件安全方面的专业水平仍不明确。本工作系统地……
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[Paper] 施展 SPELL：句子配对探索以突破 LLM 限制
大型语言模型（LLMs）通过 AI 辅助编码工具彻底改变了软件开发，使得编程经验有限的开发者能够……
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[Paper] SpidR-Adapt：用于少样本适应的通用语音表示模型
人类婴儿仅通过几百小时的语言输入，就能掌握新语言的基本单元，这凸显了与 da... 相比的显著效率差距。
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[Paper] 声明式分布式广播使用三值模态逻辑和半拓扑
我们展示了如何在模态逻辑中将分布式算法形式化为声明式公理理论。我们在一个简单的投票协议上演示了该方法。
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[Paper] ClarifyMT-Bench：对话大型语言模型的多轮澄清基准测试与改进
大型语言模型（LLMs）正日益被部署为开放域、多轮对话环境中的对话助理，用户常常提供不完整或……
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[Paper] 超越上下文：大型语言模型未能把握用户意图
当前大型语言模型（LLMs）安全方法侧重于显式有害内容，却忽视了一个关键漏洞：无法理解……
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[论文] zkFL-Health：区块链支持的零知识联邦学习用于医疗 AI 隐私
医疗AI需要大规模、多样化的数据集，但严格的隐私和治理约束阻止了机构之间共享原始数据。联邦学习 (FL)…
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[论文] 人工还是仅仅巧妙？LLMs 在编程中会弯曲规则吗？
大型语言模型（LLMs）被广泛用于自动代码生成，然而它们表面的成功常常掩盖了预训练目标与实际应用之间的张力。