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[Paper] 使用边界框进行思考：通过强化微调提升时空视频定位
时空视频定位（STVG）需要根据自然语言描述，在未剪辑的视频中同时在时间和空间上定位目标对象。
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[Paper] PFF-Net：用于点云法线估计的补丁特征拟合
估计点的法线需要构建局部补丁以提供中心‑周围的上下文，但确定合适的邻域大小是……
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[Paper] Hybrid-AIRL：通过监督专家指导提升逆向强化学习
对抗逆向强化学习（AIRL）已显示出在通过推断密集奖励函数来解决强化学习（RL）中的稀疏奖励问题方面的潜力。
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SurgMLLMBench：用于外科场景理解的多模态大语言模型基准数据集
Recent advances in multimodal large language models (LLMs) have highlighted their potential for medical and surgical applications. However, existing surgical da... 近期在多模态大型语言模型（LLMs）方面的进展凸显了它们在医学和外科应用中的潜力。然而，现有的外科数据……
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[Paper] 混合 SIFT‑SNN 用于交通流量控制基础设施的高效异常检测
本文提出了 SIFT‑SNN 框架，这是一种低延迟神经形态信号处理管道，用于实时检测运输中的结构异常。
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[论文] 越多越好：用于高阶多模态对齐的对比融合
https://arxiv.org/abs/2305.12345 学习跨多模态的联合表示仍然是多模态机器学习中的核心挑战。当前的主流方法主要依赖于...（此处省略其余内容的中文翻译）
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[Paper] TALES：大型语言模型生成故事中文化表征的分类与分析
Millions of users across the globe turn to AI chatbots for their creative needs, inviting widespread interest in understanding how such chatbots represent diver... 全球数百万用户在创意需求上转向 AI 聊天机器人，这引发了人们对这些聊天机器人如何呈现多样化内容的广泛兴趣……
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[Paper] PEFT-Bench：参数高效微调方法基准
尽管大型语言模型（LLMs）在许多任务上取得了最先进的性能，但它们的庞大规模往往导致高计算成本和环境…
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[Paper] 自主防御：通过合成指南实现推理模型的自适应安全对齐
推理模型在复杂推理任务中展示了卓越的能力。然而，确保它们在面对对抗性 jailbreak 提示时的安全性仍然是一个挑战……
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[Paper] AnchorOPT：致力于优化动态锚点的自适应提示学习
现有的提示学习方法基于 CLIP 模型，利用文本 token 作为锚点来引导可学习的软 token。这种引导能够提升……
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[论文] 脉冲神经网络在联邦学习中的隐私
Spiking neural networks (SNNs) have emerged as prominent candidates for embedded and edge AI. Their inherent low power consumption makes them far more efficient... 脉冲神经网络（SNN）已成为嵌入式和边缘 AI 的重要候选者。它们固有的低功耗使其效率大幅提升……
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[Paper] 探索 Android 应用中的隐藏地理差异
虽然对 mobile app 的演进已被广泛研究，但对 app 行为的地理差异仍基本未被探索。本文呈现了一项 large-scale study o...