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[Paper] 将反馈蒸馏到 Memory-as-a-Tool
我们提出一个框架，通过将瞬时批评转换为可检索的指南，并使用基于文件的方式，来摊销推理时的成本。
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[Paper] 关于 Age 在未知环境中基于学习的无线调度的鲁棒性
受约束的组合多臂赌博机模型已被广泛用于解决无线网络及相关领域的问题，包括…
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[Paper] 基于多模态风格迁移的 Prompt 调优用于高效联邦领域泛化
Federated Domain Generalization（FDG）旨在跨分布式客户端协同训练一个能够在未见领域上良好泛化的global model。然而...
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[Paper] 对材料科学中主动学习工作流的批判性审视
主动学习（Active learning，AL）在材料科学中发挥关键作用，使得诸如构建机器学习原子间势能等应用成为可能……
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[Paper] WaveRNet: 小波引导的频率学习用于多源域通用视网膜血管分割
领域通用的 retinal vessel segmentation 对自动化 ophthalmic diagnosis 至关重要，但却面临由非…引起的 domain shift 的显著挑战。
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[Paper] Context-Aware Decoding 用于忠实的视觉-语言生成
幻觉，即生成与视觉输入不一致的响应，仍然是大规模视觉语言模型（LVLMs）的关键限制，尤其在…
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[Paper] 基于深度学习的胰腺肿瘤分割模型在公开内镜超声数据集上的表现
背景：胰腺癌是最具侵袭性的癌症之一，生存率低。内镜超声（EUS）是关键的诊断手段，但其...
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[Paper] 我们能在执行机器学习代理之前进行预测吗？
自主机器学习代理已经彻底改变了科学发现，但它们仍受限于生成-执行-反馈范式。先前的…
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[Paper] 将 Vision Transformers 适配到超高分辨率语义分割的 Relay Tokens
当前对超高分辨率图像进行分割的方法要么采用滑动窗口，从而丢失全局上下文，要么进行下采样，导致细节丢失。我们 ...
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[Paper] Cedalion教程：基于Python的框架，全面分析多模态fNIRS & DOT，从实验室到日常世界
Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) 和 diffuse optical tomography (DOT) 正在快速发展，朝着可穿戴、多模态、数据驱动、AI 支持的方向前进……
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[Paper] Agentic LLMs 作为强大的去匿名化工具：重新识别 Anthropic Interviewer 数据集中的参与者
2025年12月4日，Anthropic发布了Anthropic Interviewer，这是一款用于大规模进行定性访谈的AI工具，并附带了一个包含1,250次访谈的公开数据集。
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[Paper] Pantagruel：统一的自监督编码器用于法语文本和语音
我们发布 Pantagruel 模型，这是一系列用于法语文本和语音的自监督编码器模型。我们不再预测针对特定模态的目标，例如……