情感是政治的核心，分析情感在政治传播中的作用有着悠久的传统。随着研究越来越多地利用 audio-visual 材料……

本研究使用计算文本分析方法，分析 J. R. R. Tolkien 的《霍比特人》（1937）中对话的情感基调。对话通过正则表达式提取……

现代 LLM 预训练消耗大量计算资源和训练数据，这使得不同模型的 scaling behavior（或 scaling laws）成为关键的区分因素。

Transport-based methods 已成为从大规模、干净的数据集构建 generative models 的主流范式。然而，在许多科学和工程…

Symbolic regression 是一种强大的工具，可直接从数据中发现控制方程，但其对噪声的敏感性阻碍了其更广泛的应用。Thi...

本文提出了一种强化学习框架，使得在不依赖人类游戏数据的情况下实现可控且多样的玩家行为。现有的...

我们考虑在无穷范数下，对 (mathbb{R}^d) 中的（逐坐标）最大函数进行平滑化的设计。LogSumExp 函数 (f(x)=ln!left(sum_{i=1}^{d} exp(x_i)right)) ……

Go 在关键基础设施中的采用加剧了对系统化漏洞检测的需求，但现有的 symbolic execution 工具在处理 Go 二进制文件时仍面临困难。

LabelFusion 是一种用于文本分类的融合集成模型，它学习将传统的基于 transformer 的分类器（例如 RoBERTa）与一个或多个 Larg...

我们推出 The FACTS Leaderboard，一个在线排行榜套件以及相关的一组基准测试，全面评估语言模型的能力。

检索增强生成（Retrieval‑Augmented Generation，RAG）系统在多跳查询时常常失败，尤其是当初始检索遗漏了桥接事实时。先前的纠正方法，例如 …

大型语言模型（LLMs）正日益在印度的高风险临床应用中部署。在许多此类环境中，使用印度语言的说话者频繁……

准确测量时间的流逝对许多应用至关重要。然而，在诸如 Intel SGX 的可信执行环境（TEEs）中，时间源是…

基于大型语言模型（LLM）的代码助手已经成为生成式 AI 的强大应用，展示了在代码生成方面的令人印象深刻的能力……

单桥区块链解决方案实现跨链通信。然而，它们伴随着中心化和单点故障风险。这篇...

贝叶斯推断提供了对自然主体信息处理的原理性解释。然而，神经机制如何执行 t...

背景：隐私立法已经影响了软件系统的开发方式，促使从业者更新他们的实现。具体而言，欧盟 ...

Data center (DC) 基础设施是支撑计算能力需求不断增长的骨干。传统的设计方法融合了人...

Data center (DC) 基础设施作为支撑计算能力日益增长需求的骨干。传统的设计方法融合了人...

DeepSeek-V3.2-Exp 引入了一种稀疏注意力机制，显著降低了长上下文场景下的推理延迟。虽然整体吞吐量…

Large language models (LLMs) 正在日益充当动态对话界面，支持模拟人类对话的多轮交互……

基于深度学习 (DL) 的漏洞检测方法在 benchmark 数据集上表现出强大的性能，但它们在实际中的有效性仍未得到充分验证。

在我们的工作中，我们并未明确暗示认为人类学习很快是一种误解。学习过程需要时间。婴儿开始学习移动的……

有效的 code retrieval 是不可或缺的，它已成为一种重要范式，使用 natural language 和 code snippets 的混合模式来搜索代码。N...