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[Paper] 将E‑prop推广到深度网络
循环网络通常使用时间反向传播（BPTT）进行训练。然而，BPTT 需要存储网络中所有状态的历史以及 t...
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[Paper] 区块链支持的房地产文档数据匹配
房地产行业仍然高度依赖手工文件处理和验证，使得流程低效且易受欺诈。本文提出...
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[Paper] PackKV：通过 LLM 感知的有损压缩降低 KV 缓存内存占用
Transformer-based large language models (LLMs) 已经在广泛的实际应用中展示了显著的潜力。然而，长上下文推理……
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[Paper] RedunCut：基于测量的采样与准确性性能建模用于低成本实时视频分析
实时视频分析（LVA）在大规模摄像头群中持续运行，但使用现代视觉模型的推理成本仍然很高。为了解决这个问题，动态 m...
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[Paper] 数据异质性感知的客户端选择用于无线网络中的联邦学习
联邦学习（FL）使移动边缘设备作为客户端，能够协作训练去中心化模型，同时确保本地数据隐私。H...
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[Paper] TESO Tabu 增强仿真优化用于噪声黑箱问题
仿真优化（SO）经常面临噪声评估、高计算成本以及复杂的多模态搜索景观的挑战。本文介绍……
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[Paper] 在进化约束多目标优化中从两个方向解耦约束
现实世界的约束多目标优化问题 (CMOPs) 通常包含多个约束，理解并利用它们之间的耦合……
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在许多实验任务中，ocular fixations 和 saccades 的特性高度随机，它们的统计数据常被用作各种 … 的代理。
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[Paper] Stream-DiffVSR：低延迟可流式视频超分辨率 via Auto-Regressive Diffusion
基于扩散的 video super-resolution（VSR）方法能够实现强大的感知质量，但由于依赖于……，在对延迟敏感的场景中仍不实用。
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[Paper] 使用 Rubric Rewards 训练 AI 合科学家
AI co-scientists 正在成为帮助人类研究人员实现研究目标的工具。这些 AI co-scientists 的一个关键特性是其能力……
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[Paper] 扩散了解透明性：重新利用 Video Diffusion 进行透明物体深度和法线估计
透明物体仍然是感知系统的顽疾：折射、反射和透射破坏了立体视觉、ToF 以及纯粹……的假设。
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[论文] 在多轮对话中引发行为
在对话环境中识别大型语言模型（LLMs）的特定且往往复杂的行为对于其评估至关重要。近期工作提出…