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[Paper] PSA：金字塔稀疏注意力用于高效视频理解与生成
注意力机制是基础模型的核心，但其二次复杂度仍然是扩展的关键瓶颈。这一挑战推动了……
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[Paper] TARA Test-by-Adaptive-Ranks 用于量子异常检测的 Conformal Prediction 保证
Quantum key distribution (QKD) 的安全性根本依赖于区分真实的 quantum correlations 与 classical eavesdropper simulations 的能力，...
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[论文] 通过正则化实现私有ML的高效公开验证
使用差分隐私（DP）进行训练为数据集中的成员提供了一种保证，即他们不能被已发布模型的用户识别。然而，尽管如此，...
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[Paper] 关于草图表示学习的时序性
草图是人类手绘的对复杂场景和现实世界物体的简化抽象。虽然草图表示学习领域已经取得了显著的进展……
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[Paper] 教老 Tokenizer 新词：用于预训练模型的高效 Tokenizer 适配
Tokenizer 适配在将预训练语言模型转移到新领域或新语言中发挥重要作用。在本工作中，我们解决了两个互补的……
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[Paper] OD-MoE：按需专家加载用于无缓存边缘分布式 MoE 推理
Mixture-of-Experts（MoE），虽然作为大型语言模型（LLM）架构提供了显著优势，但在部署到低…
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[Paper] 可调自动化在自动化程序验证中
基于SMT求解器的自动化验证工具在验证复杂软件系统方面取得了显著进展。然而，这些工具面临一个根本性的……
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[Paper] 参数高效混合 spiking-quantum 卷积神经网络，使用 surrogate gradient 和 quantum data-reupload
人工智能（AI）和深度学习（DL）的快速发展催生了多个以优化为驱动的子领域，尤其是神经…
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[Paper] 混合时序-8位脉冲编码用于脉冲神经网络代理训练
Spiking neural networks (SNNs) 已经成为计算神经科学和人工智能领域的一个有前景的方向，提供了诸如…的优势。
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[Paper] 通过跨层融合重建 KV 缓存以增强 Transformers
Transformer 解码器在各种任务中取得了强劲的结果，但 KV 缓存所需的内存在长序列长度下变得难以承受。虽然 …
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[Paper] 基于指南的医学推理在 LLMs 中的训练与评估
机器学习在医学早期预测方面最近表现出突破性性能，然而，过于关注提升预测准确性导致了一个 …
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[Paper] 可运行目录：Monorepo vs. Multi-repo 辩论的解决方案
现代软件系统日益给传统的代码库组织策略带来压力。Monorepos 提供一致性，但往往面临可扩展性问题……