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[Paper] Multimodal RewardBench 2：评估用于交错文本和图像的 Omni Reward Models
奖励模型（RMs）对于训练大型语言模型（LLMs）至关重要，但在处理交错图像和文本序列的 omni models 方面仍未得到充分研究。
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[Paper] 从一开始就持续检查 HAL 接口规范
在嵌入式应用中正确使用硬件抽象层（HAL）接口至关重要，以防止故障、崩溃，甚至硬件损坏。S...
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[Paper] LinkedOut：从 Video LLM 中链接世界知识表示以实现下一代视频推荐
视频大型语言模型（VLLMs）通过在互联网规模的数据上进行预训练，解锁了具备世界知识感知的视频理解，并已显示出前景……
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[Paper] AdaSearch：在大语言模型中通过强化学习平衡参数化知识与搜索
通过强化学习（RL）为大型语言模型（LLMs）配备搜索引擎已成为构建搜索代理的有效方法。Howe...
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[论文] Cartesian-nj：将 e3nn 扩展到不可约笛卡尔张量乘积和收缩
等变原子级机器学习模型在外推能力和预测精度方面都带来了显著提升。取决于…的基础，
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[Paper] PolaRiS：可扩展的 Real-to-Sim 评估用于通用机器人策略
机器人学习研究面临的一个重要挑战是我们能够准确衡量和比较机器人策略的性能。机器人领域的Benchmarking……
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[Paper] 共同训练，提升诊断：用于Collagen VI相关营养不良的联邦学习
将机器学习（Machine Learning, ML）应用于罕见疾病的诊断，如胶原VI相关营养不良（COL6‑RD），在根本上受到 s 的限制。
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[Paper] 关于 Spiking Neural Networks 的通用表示性质
受生物学启发，spiking neural networks (SNNs) 通过随时间的离散脉冲处理信息，提供了一种相较于经典方法的节能替代方案。
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[Paper] LLMCache：层级式缓存策略以加速 Transformer 推理中的复用
基于Transformer的语言模型在广泛任务上取得了显著的性能，但其高推理延迟带来了显著的挑战……
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[Paper] 韵律和文本传达了什么？刻画有意义信息在多个通道中的分布方式
Prosody——语言的旋律——传递关键信息，这些信息常常未被词语或文本捕获。在本文中，我们提出了一种信息‑...
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[Paper] 面向大语言模型的系统性反事实公平性评估：CAFFE 框架
如今，大型语言模型（LLMs）是现代软件系统的基础组件。随着它们的影响力日益增长，关于公平性的担忧已经变得日益突出。
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[Paper] 基于多智能体强化学习的群体网络协同抗干扰弹性
Reactive jammers 对 robotic-swarm networks 构成严重的安全威胁，因为它们有选择地破坏 inter-agent communications 并削弱 formation integrity。