· ai
[Paper] 评估大型语言模型对软件安全的理解
大型语言模型（LLMs）在软件开发中的使用日益增多，但它们在软件安全方面的专业水平仍不明确。本工作系统地……
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[Paper] 施展 SPELL：句子配对探索以突破 LLM 限制
大型语言模型（LLMs）通过 AI 辅助编码工具彻底改变了软件开发，使得编程经验有限的开发者能够……
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[Paper] SpidR-Adapt：用于少样本适应的通用语音表示模型
人类婴儿仅通过几百小时的语言输入，就能掌握新语言的基本单元，这凸显了与 da... 相比的显著效率差距。
- · devops
[Paper] 声明式分布式广播使用三值模态逻辑和半拓扑
我们展示了如何在模态逻辑中将分布式算法形式化为声明式公理理论。我们在一个简单的投票协议上演示了该方法。
- · ai
[Paper] ClarifyMT-Bench：对话大型语言模型的多轮澄清基准测试与改进
大型语言模型（LLMs）正日益被部署为开放域、多轮对话环境中的对话助理，用户常常提供不完整或……
- · ai
[Paper] 超越上下文：大型语言模型未能把握用户意图
当前大型语言模型（LLMs）安全方法侧重于显式有害内容，却忽视了一个关键漏洞：无法理解……
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[论文] zkFL-Health：区块链支持的零知识联邦学习用于医疗 AI 隐私
医疗AI需要大规模、多样化的数据集，但严格的隐私和治理约束阻止了机构之间共享原始数据。联邦学习 (FL)…
- · software
[论文] 人工还是仅仅巧妙？LLMs 在编程中会弯曲规则吗？
大型语言模型（LLMs）被广泛用于自动代码生成，然而它们表面的成功常常掩盖了预训练目标与实际应用之间的张力。
- · devops
[Paper] ESCHER：高效且可扩展的超图演化表示及其在三元计数中的应用
在大型复杂网络中，超出成对关系的高阶交互通常被建模为 hypergraph。分析 hypergraph 的属性，例如三元……
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[Paper] Mesh-Attention：一种通信高效、提升数据局部性的分布式注意力
分布式注意力是扩展大型语言模型（LLMs）上下文窗口的根本问题。当前最先进的方法 Ring-Attention 存在……
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[Paper] 考虑截止期限的在线调度用于LLM微调的现货市场预测
随着基础模型规模的增长，对其进行微调的成本也越来越高。虽然 GPU 现货实例提供了一种低成本的替代方案，相比按需资源……
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[Paper] 一把工具足够：强化学习用于仓库级 LLM 代理
在大型开源软件（OSS）代码库中定位需要修改的文件和函数是具有挑战性的，因为它们的规模和结构复杂性……