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[Paper] 如何欺骗你的 AI TA:对 LLM 代码评估中的学术越狱的系统研究
在学术环境中,使用大型语言模型(LLMs)作为代码评估的自动评审正变得越来越普遍。但它们的可靠性……
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现实世界的 AI 软件工程需要能够在海量代码库上进行推理、在跨会话和长会话中保持持久记忆的编码代理,且……
基于 LLM-agent 的 binary code analysis 已经在广泛的软件安全场景中展示出显著的潜力,包括漏洞检测……
对协作机器学习和数据分析日益增长的需求,要求建立能够平衡隐私、信任的安全且去中心化的数据共享框架。
Serverless computing 已经通过提供一种高效且具成本效益的方式,使用户能够在无需…
本文件报告了在 Big Data 课程中实施的实践和方法的顺序。它详细描述了从处理开始的工作流……
现代云平台日益托管大规模深度学习(DL)工作负载,需要高吞吐量、低延迟的 GPU 调度。然而,日益增长的 h...
有效的问题解决对于维护软件质量至关重要。然而,开发人员经常遇到诸如低质量的问题报告、有限…
在优化和搜索过程中的效率仍然是一个挑战,它影响着优化算法的性能和使用。Utilisin...
现代机器智能的效率取决于在最小计算成本下实现高精度。在脉冲神经网络(SNNs)中,突触延迟是c...
表征遍及我们的日常体验,从代表声音的字母到编码数字文件的 bit strings。虽然这些表征需要外部…
World models 与模型预测控制 (MPC) 相结合,可以在大规模专家轨迹数据集上离线训练,并实现对广泛场景的泛化。