Large Language Models (LLMs) 的快速发展和适应性凸显了道德一致性的需求，即保持伦理连贯性的能力……

成就。我们推出 LORE，一个基于大型生成模型的电商搜索相关性系统框架。已部署并迭代三年，...

大型语言模型（LLM）服务现在每天回答数十亿次查询，行业报告显示，推理（inference）而非训练（training）占比超过90%。

磁共振成像（MRI）提供了出色的软组织对比度且无需电离辐射，但其长时间的采集限制了临床实用性。最近……

考虑到用作成对偏好评判的 Large Language Models (LLMs) 在单样本层面仍然噪声较大，且常见的聚合规则（多数投...

编辑肖像视频是一项具有挑战性的任务，需要在广泛的修改范围内实现灵活且精确的控制，例如外观变化、表情……

大型语言模型（LLMs）的快速发展为 AI for good 应用打开了新的可能性。随着 LLMs 越来越多地调解在线交流……

近年来自然语言处理（NLP），尤其是大语言模型（LLMs）的进展，促使了自然语言 ... 的自动翻译。

理解肿瘤微环境 (TME) 的空间结构对于推动精准肿瘤学至关重要。我们提出了 ProteinPNet，一个新颖的框架……

从 LiDAR 序列建模动态 3D 环境是构建可靠的 4D 世界以用于 autonomous driving 和 embodied AI 的核心。现有的生成框架……

幻觉仍然是大型语言模型（LLMs）的关键挑战，阻碍了可靠的多模态LLM（MLLM）发展。现有的解决方案……

对使用脑电图（EEG）测量的脑模式进行稳健的解码和分类仍然是现实世界（即科学之外）的一大挑战……

虽然 Multimodal Large Language Models (MLLMs) 展现出卓越的能力，但它们的安全对齐容易受到 jailbreak 攻击。现有的攻击方法...

在鸟瞰视图（BEV）表示中融合 LiDAR 和 camera 信息已证明其在 3D object detection 中的有效性。然而，因为...

引力波数据分析依赖于准确且高效的方法，从噪声探测器信号中提取物理信息，然而不断增长的速率……

隐式神经表示（INR）是一种近似时空函数的神经网络。许多内存密集型的可视化任务，包括…

我们推出了首个原则化框架 Lumos，用于指定和正式认证语言模型系统（LMS）的行为。Lumos 是一种命令式概率……

在低光环境下，如夜间驾驶，图像退化严重挑战 in-vehicle camera 的安全性。由于现有的 enhancement algorithms 通常……

本章探讨软件的进化生态学，重点关注软件与创新之间的共生关系。一个 … 之间的相互作用。

我们提出 Layout Anything，一个基于 transformer 的室内布局估计框架，它将 OneFormer 的通用分割架构适配到几何…

虽然机器学习已经实现了对具有新颖属性的无机材料的快速预测，但如何合成这些材料的挑战仍然存在。

视频生成的下一个前沿是开发能够进行 zero-shot 推理的模型，其中对 real-world scientific laws 的理解至关重要，以实现……

新视角合成（NVS）在计算机视觉和图形学中至关重要，广泛应用于增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和自动驾驶。虽然3D Gaussian Splatting（3D...）

本文关注的是如何加速在自相关数据上训练的 Gaussian process 模型的计算问题。Gaussian process 模型 i...