[Paper] RoParQ:面向对同义问句鲁棒性的语言模型同义句感知对齐
大型语言模型(LLMs)在回答改写后的问题时常表现出不一致的行为,这表明它们更依赖于表层模式而不是…
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Illumination inconsistency 是多视角 3D 重建中的一个根本性挑战。阳光方向、云层覆盖以及阴影的变化会破坏一致性……
本研究提出了一种基于多尺度时间对齐网络(MSTAN)的风险预测方法,以应对时间不规则性、采样...
Vision Language Action 模型通过利用大规模预训练的视觉和语言表征,显著推动了通用机器人操作的进步。
区块链安全受到自私挖矿的威胁,自私挖矿是指矿工(运营者)偏离协议以增加其收入。自私挖矿会加剧……
Human activity recognition (HAR) from inertial sensors is essential for ubiquitous computing, mobile health, and ambient intelligence. Conventional deep models ...
Reward feedback learning(ReFL)已被证明在将图像生成与人类偏好对齐方面有效。然而,将其扩展到视频生成面临…
多层快速多极算法(MLFMA)中的近场(P2P)算子由于内存局部性差,在 GPU 上成为性能瓶颈。本文工作…
获得强化学习的安全保证是实现其在真实世界任务中可应用性的重大挑战。安全盾牌扩展了标准的强化学习框架,以提供额外的安全保障。
阿尔茨海默病是一种导致认知功能下降的衰弱性疾病。及时识别该疾病对于疾病的早期干预和治疗方案的开发至关重要。
网络分析中的一个基本理论问题是确定在什么条件下,社区恢复在随机块模型(Stochastic Block Model)中可以在多项式时间内实现。
验证性能的关键限制在于错误检测的能力。基于这一直觉,我们设计了几种悲观验证的变体……