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[Paper] 赋能 MLLMs 中可靠的视觉中心指令跟随
评估多模态大语言模型（MLLMs）的指令遵循（IF）能力对于严格评估模型输出的忠实程度至关重要。
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[Paper] 软件定义的 Agentic 服务
随着 multi-agent LLM pipelines 的复杂性增加，现有的 serving paradigms 无法适应动态的 serving conditions。我们认为，agentic serving system …
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[Paper] 稀疏知识蒸馏：概率域温度缩放和多阶段压缩的数学框架
我们基于概率域软化算子，构建了一个统一的稀疏知识蒸馏理论框架。虽然等价 p^{1/T} ...
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[Paper] X-MuTeST：一个用于可解释仇恨言论检测的多语言基准以及一种新颖的 LLM 咨询解释框架
社交媒体上的 Hate speech detection 在准确性和可解释性方面都面临挑战，尤其是对于尚未深入研究的 Indic languages。我们提出了一种新颖的…
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[Paper] UniCorn：通过自生成监督实现自我改进的统一多模态模型
虽然统一多模态模型（UMMs）在跨模态理解方面取得了显著成功，但它们在利用 su… 能力方面仍然存在显著差距。
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[论文] MemRL：通过运行时强化学习在 Episodic Memory 上实现自我进化的智能体
人类智能的标志是能够通过构建性情景模拟——检索过去的经验以综合解决方案——掌握新技能的能力。
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[Paper] AnatomiX，一种解剖感知的基于真实的多模态大型语言模型用于胸部X光片解读
多模态医学大型语言模型在胸部X光解读方面表现出令人印象深刻的进展，但仍然面临空间推理和……
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[Paper] 在关键位置最大化局部熵：前缀感知局部化 LLM Unlearning
Machine unlearning 旨在从 Large Language Models (LLMs) 中忘记敏感知识，同时保持一般实用性。然而，现有方法通常…
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【论文】去中心化自回归生成
我们提出了对自回归生成去中心化的理论分析。我们通过表达……来定义 Decentralized Discrete Flow Matching 目标。
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[Paper] 多模态数据增强的基础模型在无线网络中的预测与控制：综述
基础模型（FMs）被视为一种变革性的突破，已开始重塑人工智能（AI）的未来，跨越学术...
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[Paper] DiffBench 与 DiffAgent：端到端 LLM 驱动的 Diffusion 加速代码生成
扩散模型在图像和视频生成方面取得了显著成功。然而，它们固有的多步推理过程会带来巨大的计算成本……
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[Paper] LSP-DETR: 高效且可扩展的全切片图像细胞核分割
精确且可扩展的细胞核实例分割对于计算病理学至关重要，然而千兆像素全切片图像带来了巨大的计算挑战。