Instruction-following language models 被训练为有帮助且安全，但它们的安全行为在良性微调下可能会恶化，并且在 ad...

我们研究匿名 n 节点网络中的 self-stabilizing leader election 问题。实现 low space memory complexity 的 self-stabilization 是特别的……

自然语言处理（NLP）工具支持需求工程（RE）任务，例如需求获取、分类和验证。然而，它们……

自适应系统越来越多地与人类密切互动，常常共享相同的物理或虚拟环境，并在做决策时与 e...

量子计算因其有潜力解决超出经典计算机能力的计算问题而受到广泛关注。随着……

在靠近数据源处处理传感数据，通常涉及 Edge 设备，能够为智能城市等普遍应用提供低延迟。这种常见的……

AllReduce 是分布式计算中的一种基础集合操作，也是大规模训练和推理的关键性能瓶颈。它的完成…

自90年代初推出以来，网络已成为全球最大的应用平台。超文本标记语言（HTML）一直是……

大型语言模型（LLMs）日益在需要对长代码上下文进行推理的软件工程任务中提供帮助，但它们在不同…的鲁棒性仍然是一个问题。

纵观软件史，演进一直在竞争驱动的兴衰循环中进行，开源软件（OSS）也不例外。Thi...

当反馈被吸收的速度快于任务结构的评估速度时，学习者会倾向于相信反馈而不是事实。一个双时间尺度模型展示了这种反馈‑真相的……

隐式神经表示（INRs）最近在视频压缩方面展示了令人印象深刻的性能。然而，由于必须对每个 INR 进行过拟合以...