Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) 和 diffuse optical tomography (DOT) 正在快速发展，朝着可穿戴、多模态、数据驱动、AI 支持的方向前进……

2025年12月4日，Anthropic发布了Anthropic Interviewer，这是一款用于大规模进行定性访谈的AI工具，并附带了一个包含1,250次访谈的公开数据集。

我们发布 Pantagruel 模型，这是一系列用于法语文本和语音的自监督编码器模型。我们不再预测针对特定模态的目标，例如……

随着机器学习模型日益嵌入社会基础设施，对其偏差进行审计变得越来越重要。然而，在现实世界中……

随着大型语言模型（LLMs）在真实世界环境中日益部署，仅仅正确性已不足以满足需求。可靠的部署需要保持 tr...

大型语言模型（LLM）路由旨在利用不同 LLM 在多样任务中的专门优势。然而，现有方法通常侧重于…

偏好调优通过对显式偏好信号进行优化，使预训练语言模型与人类对质量、帮助性或安全性的判断保持一致，而不是……

近期的深度伪造检测方法越来越多地探索频域表示，以揭示在时域中难以检测的操纵伪影。

半监督医学图像分割是一种有效的方法，用于应对标注数据有限的场景。现有方法主要依赖于框架……

我们提出了一种新颖的框架，将任意姿态的人体分解为可动画的多层 3D 人体化身，并实现身体与服装的分离。Conventi...

去中心化金融（DeFi）质押是 DeFi 生态系统中最突出的应用之一，DeFi 项目使用户能够在 th... 上质押代币。

管理迭代求解器（iterative solvers）在稀疏线性系统（sparse linear systems）中的高计算成本是科学计算中已知的挑战。此外，科学应用…

Software engineering (SE) agents 由 large language models 驱动，正日益在实践中被采用，但它们往往会产生巨大的金钱成本。我们介绍…

漏洞严重威胁软件系统，使及时应用 security patches 对于缓解 attacks 至关重要。然而，software vendors …

我们推出 AutoMonitor‑Bench，这是第一个旨在系统评估基于 LLM 的不当行为监控器在多样任务中可靠性的基准。

现代软件系统日益复杂，使得理解其行为变得越来越具有挑战性，推动了对可解释性的需求以提升……

复杂 AI 系统的快速采用已经超出了确保其透明性、安全性和监管合规性工具的开发速度。在本文中，...

基于搜索的测试对于评估自动驾驶系统（ADSs）的安全性和可靠性至关重要。然而，现有的方法通常建立在……

一些互连网络基于完全图拓扑结构。中等规模的网络可以基于单个完全图。然而，大规模的……

基于Transformer的语言模型的出现已经重塑了AI系统处理和生成文本的方式。在软件工程（SE）中，这些模型现在支持di...

软件材料清单（SBOM）是一种机器可读的工件，系统地组织软件信息，提升供应链透明度和…

Pharo 提供了一个基于语义启发式的高级补全引擎，它在惰性架构中协调特定的 fetcher。这些启发式…

分布式 AI 系统在计算、通信和部署层面面临关键的内存管理挑战。基于 RRAM 的内存计算遭受……

实验：探究黑箱 多年来，我们一直把大型语言模型（LLMs）视作黑箱。当模型说：“我目前正在思考 c...” 时……