· software
[论文] GraphCue 用于 SDN 配置代码合成
我们提出 GraphCue，一个基于拓扑的检索和 agent‑in‑the‑loop 框架，用于自动化 SDN 配置。每个案例都抽象为一个 JSON 图…
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- · ai
[Paper] 基于在线半去中心化 ST-GNNs 的自适应图剪枝与突发事件评估用于交通预测
时空图神经网络（ST‑GNNs）非常适合处理来自地理分布式传感器的高频数据流，用于智能移动…
- · devops
[Paper] 可扩展分布式向量搜索：通过保持精度的索引构建
将近似最近邻搜索（ANNS）扩展到数十亿向量，需要能够在准确率、延迟和吞吐量之间取得平衡的分布式索引。然而仍然存在……
- · ai
[Paper] 实用框架用于隐私保护和拜占庭鲁棒的联邦学习
联邦学习 (Federated Learning, FL) 允许多个客户端在不共享其私有数据的情况下协同训练模型。然而，FL 易受到拜占庭攻击...
- · devops
[Paper] 驯服内存占用危机：生产环境Diffusion LLM服务的系统设计
扩散大语言模型（dLLMs）已成为自回归模型（ARMs）的有前景的替代方案，利用并行解码克服顺序……
- · devops
[Paper] Sedna：在多个并发的提议者区块链中对交易进行分片
现代区块链日益采用 multi-proposer (MCP) 共识，以消除单领袖瓶颈并提升 censorship resistance。然而，仅靠 MCP …
- · ai
[Paper] 生成式重新聚焦：灵活的散焦控制来自单张图像
Depth-of-field 控制在摄影中至关重要，但要获得完美的焦点往往需要多次尝试或特殊设备。Single-image refocusing 仍然是……
- · ai
[Paper] 世界是你的画布：使用参考图像、轨迹和文本绘制可提示事件
我们提出 WorldCanvas，一个用于可提示世界事件的框架，通过结合文本、轨迹和参考图像，实现丰富的、用户导向的模拟。
- · ai
[Paper] Next-Embedding 预测使视觉学习者更强
受生成式预训练在自然语言领域成功的启发，我们探讨相同的原理是否能产生强大的自监督视觉学习者。Inst...
- · ai
[Paper] 关键差异：审计模型用于能力差距的发现与纠正
传统的多模态大语言模型（MLLM）评估方法缺乏可解释性，且往往不足以充分揭示跨…的显著能力差距。
- · ai
[Paper] DVGT: 驱动视觉几何Transformer
从视觉输入感知和重建 3D 场景几何对于自动驾驶至关重要。然而，目前仍缺乏针对驾驶任务的稠密几何。
- · ai
[Paper] EasyV2V：高质量基于指令的视频编辑框架
虽然 image editing 发展迅速，但 video editing 仍然较少被探索，面临 consistency、control 和 generalization 的挑战。我们研究了设计...