[Paper] SafePlanner:测试自动驾驶系统计划模型的安全性
在本研究中,我们提出了 SafePlanner,这是一种系统化的测试框架,用于识别自动驾驶系统(ADS)中 Plan 模型的安全关键缺陷……
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差分隐私联邦学习(DP-FL)在严格的隐私预算下由于为保持隐私而引入的巨大噪声,导致收敛速度缓慢。
我们提出了一种基于 Byzantine Consistent Broadcast 的现代支付系统中的事务驱动动态重配置协议,该协议能够实现高性能……
通用矩阵乘法(GEMM)是科学计算中的核心算法之一。单线程 GEMM 实现已得到良好优化,...
Split Federated Learning (SFL) 使资源受限的边缘设备与计算资源丰富的服务器之间能够进行协作训练。通信开销是一个…
隐形水印已成为验证 AI 生成图像内容的关键机制,主要平台正在大规模部署水印方案……
像 SAM2 这样的 Video object segmentation 方法通过基于 memory 的架构实现了强大的性能,但在视角大幅变化时会因可靠性…
在本研究中,我们使用真实的会议论文提交,探讨在 Elo 排名审稿系统中大型语言模型(LLM)代理审稿人的动态。Mu...
尽管视频生成模型取得了快速进展,但数据在影响运动方面的作用仍然了解不足。我们提出了 Motive(MOTIon attribution for Vi...)。
推荐系统的演进已经将偏好存储从 rating matrices 和 dense embeddings 转向了 agentic era 中的 semantic memory。然而现存…
最近大型语言模型(LLMs)在强推理能力方面的发展推动了数学、编码和科学等多个领域的研究。
大型语言模型在使用链式思考(Chain-of-Thought,CoT)时,往往能更有效地解决复杂推理任务,但代价是需要更长、低带宽的 token 序列。