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[Paper] 自适应学习用于抗核抗体图像
抗核抗体（ANA）检测是诊断自身免疫性疾病（包括系统性红斑狼疮、干燥综合征和硬皮病）的关键方法。尽管它的…
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[Paper] 语音、偏见与共指：语音翻译中性别的可解释性研究
Unlike text, speech conveys information about the speaker, such as gender, through acoustic cues like pitch. This gives rise to modality-specific bias concerns.... 不同于文本，语音通过音高等声学线索传递关于说话者的信息，例如性别。这导致了特定模态的偏见问题……
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[Paper] 基于Transformer的时间序列分类的机制可解释性
基于Transformer的模型已成为各种机器学习任务的最新技术工具，包括时间序列分类，但它们的复杂性使得 …
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[Paper] IntAttention：全整数注意力流水线用于高效边缘推理
在边缘设备上部署 Transformer 模型受到延迟和能耗预算的限制。虽然 INT8 量化能够有效加速主要的矩阵乘…
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[Paper] Tool‑RoCo：一个 **Agent-as-Tool** 自组织 **Large Language Model** 基准，用于 **Multi‑robot Cooperation**
本研究提出了 **Tool‑RoCo**，这是一种基于 **RoCo**（一个多机器人协作平台）的新基准，用于评估大型语言模型（LLM）在长期多智能体合作中的表现。
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[Paper] SV-LIB 1.0：用于软件验证任务的标准交换格式
在过去的二十年里，针对单一语言（例如 C、C++、Java、Rust、Python 等）的验证工具的研发投入了大量的研究与开发工作。这些工具往往专注于特定语言的语义和特性，提供形式化验证、模型检查、符号执行等技术，以帮助发现程序中的错误、漏洞或不符合规范的行为。随着软件系统的规模和复杂性不断提升，跨语言的交互与集成也日益普遍，这促使研究者开始探索能够同时支持多种语言的通用验证框架和工具链，以实现更广泛的代码安全与可靠性保障。
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[Paper] 迷失于时间？一种用于时间偏移容忍的生理信号转换的元学习框架
将光电容积描记（PPG）和球体心动描记（BCG）等非侵入性信号转换为临床有意义的信号，如动脉血压……
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合并与界定：对权重的直接操作用于类增量学习
我们提出了一种新颖的训练方法 Merge-and-Bound (M&B)，用于类别增量学习 (CIL)，该方法直接在参数空间中操作模型权重，以实现高效且稳健的增量学习...
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[Paper] MobileI2V：在移动设备上实现快速且高分辨率的图像到视频转换
最近，视频生成取得了快速进展，越来越多的关注集中在移动设备上的图像到视频（I2V）合成上。然而，子...
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[Paper] 长文档可读性评估的层次排序神经网络
可读性评估旨在评估文本的阅读难度。近年来，深度学习技术已逐步应用于可读性……
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[Paper] SpatialBench：对多模态大型语言模型进行空间认知基准测试
空间认知是现实世界多模态智能的基础，使模型能够有效地与物理环境交互。虽然多模态 ...
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Mean-Field Limits for Two-Layer Neural Networks Trained with Consensus-Based Optimization **均值场极限：使用基于共识的优化训练的双层神经网络**
我们研究两层神经网络，并使用一种基于粒子的算法——共识优化（CBO）进行训练。我们比较了 CBO 在……方面的表现。