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[Paper] 用于大语言模型持续适应的 Memory Bank Compression
大型语言模型（LLMs）已成为许多日常应用的主流。然而，随着数据的演变，它们的知识很快就会过时。持续…
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[Paper] AI生成的 Pull Requests 审查工作量早期预测
随着自主 AI 代理从代码补全工具转变为能够大规模打开拉取请求（PR）的完整团队成员，软件维护者 fa...
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[Paper] 足球中非持球防守角色与表现评估的机器学习框架
评估足球中的无球防守表现具有挑战性，因为传统指标无法捕捉限制对手的细微协同动作……
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[Paper] 推理‑创造力权衡：迈向以创造力驱动的问题解决
最先进的大型语言模型（LLM）流水线依赖于自举推理循环：采样多样的思考链，并强化得分最高的……
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[Paper] 用于 Neuro-Symbolic Programming 的 Agentic 框架
将符号约束集成到深度学习模型中可以使它们更具鲁棒性、可解释性和数据效率。尽管如此，这仍然是一个耗时的…
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[Paper] 随机 Actor-Critic：通过时间性 Aleatoric 不确定性缓解高估
在强化学习中，离策略 actor-critic 方法使用时序差分更新来训练 critic，并将其作为策略（actor）的学习信号……
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[Paper] 探索大语言模型在主观跨度识别任务上的性能
识别相关文本片段对于自然语言处理（NLP）中的多个下游任务非常重要，因为它有助于模型可解释性。虽然大多数片段识别方法……
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[Paper] 使用多模态大语言模型对手写工程考试进行评分
手写的 STEM 考试捕捉开放式推理和图示，但人工评分速度慢且难以规模化。我们提出了一种端到端的工作流用于评分……
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[论文] 基于上下文赌博机的RL的线性求解器精度自动调优
我们提出一个强化学习（RL）框架，用于线性求解器的自适应精度调节，并且可以扩展到通用算法。该框架是 …
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[Paper] 多层特征融合用于视觉质量检测的持续学习
深度神经网络在制造业中自动化各种视觉质量检测任务方面显示出巨大的潜力。然而，它们的适用性在…
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[Paper] 检测病理视觉-语言模型在数据漂移下的性能下降
Vision-Language Models 已经在医学图像分析和疾病诊断中展示了强大的潜力。然而，在部署后，它们的性能可能…
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[Paper] 使用空间下采样各向同性网络的高效深度去马赛克
在数字成像中，图像去马赛克是一个关键的第一步，它从颜色滤光阵列（CFA）中恢复RGB信息。通常，深度学习被…