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。

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...

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……

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。

尽管在高保真图像合成方面取得了令人印象深刻的进展，生成模型在逻辑密集型指令遵循方面仍然存在困难，暴露出一个持续的……

表面肌电图（sEMG）提供了一种直接的神经接口，用于解码肌肉活动，并为免键盘文本输入提供了有前景的基础……

在当今的数字环境中，终端用户反馈在软件应用的演进中发挥着关键作用，尤其是在解决阻碍使用的问题方面……

安全漏洞报告需要及时识别，以最小化软件系统中的漏洞窗口。传统的机器学习（ML）技术用于……

在任何情境下，没有可信的第三方，实体之间的信任都非常困难，而信任正是区块链旨在带入数字世界的核心。

这是第一届国际低碳计算研讨会（LOCO 2024）的论文集....

大型语言模型（LLMs）通过交互式协作显著提升了开发者在代码库级别代码生成的生产力。然而，随着...

Microservice 系统已成为 cloud-native 企业应用的支柱，因为它们具备资源弹性、松耦合架构以及轻量…

随着当代微服务系统变得越来越流行且复杂——通常包含数百甚至数千个细粒度、相互依赖的子系统……

AI 辅助的开发者服务正日益嵌入现代 IDE 中，但企业必须确保这些工具在现有的身份和访问控制范围内运行。

Execution traces 是理解、调试和优化复杂软件系统的重要信息来源。然而，来自 OS kernels 或 …

人类认知在嵌套的时间尺度上整合信息。虽然大脑皮层表现出层次化的Temporal Receptive Windows (TRWs)，但局部电路常常……

大语言模型微调受内存瓶颈限制：一个 7B 参数模型需要 84GB——14GB 用于权重，14GB 用于梯度，56GB 用于 FP32 优化……

我们研究量子软件工程（QSE）生态系统的现状，重点关注学术界和工业界的成就、活动和参与。

Oblivious 负载均衡在网络中涉及使用预定路径将流量从源路由到目的地，且该路径独立于流量，以便……

人工智能通过在海量数据集上使用数千个 GPU 或 TPU 训练的大型神经网络迅速发展。此类训练可能占用…

我们引入APoW，这是一种受Hashcash式nonce搜索启发的新型工作量证明（PoW）构造，它能够通过…审计其他矿工的工作。

预训练大型语言模型（LLMs）日益需要分布式计算，但带宽限制使得在资源充足的情况下进行扩展变得困难。

检测未知的 deepfake 操作仍然是 face forgery detection 中最具挑战性的问题之一。当前最先进的方法未能生成……

我们提出了 VINO，一个统一的视觉生成器，能够在单一框架内进行图像和视频的生成与编辑。它不依赖于特定任务的……