现代云架构需要自适应能力来管理动态的运行条件。然而，现有的解决方案往往施加集中式控制……

[Context and Motivation] 全球能源消耗近年来稳步增长，数据中心已成为主要贡献者。这一增长 i...

Adaptable TeaStore 最近被提出作为可适配微服务架构的参考模型。它包括不同的配置，以及……

在设计新的 Web 应用程序时，开发者必须应对相对于其所依赖资源的各种约束：software、hardware、network……

Adaptable TeaStore 规范提供了一个基于微服务的案例研究，用于通过控制回路实现自适应。我们认为实现…

本文介绍了如何将现有的离线性能优化框架应用于微服务应用程序的 Release 阶段的 D...

在本文中，我们分享了十余年在 Software Engineering (SE) 课程中教授软件质量方面的经验教训，其中的重点……

我们介绍了 Bitcoin-IPC，这是一套软件栈和协议，旨在扩展 Bitcoin，使其帮助其成为通用的交换媒介（Medium of Exchange，MoE），通过实现每...

一致性哈希是分布式系统的基础，但环形方案除非使用大量虚拟节点，否则可能出现高峰值与平均负载比率。

Kubernetes 提供原生的自动伸缩机制，包括 Horizontal Pod Autoscaler、Vertical Pod Autoscaler 和节点级自动伸缩器，以实现弹性……

大型语言模型（LLM）代理虽然在数字领域表现出色，但由于在形成……方面的挑战，它们在物理世界部署方面存在显著差距。

我们研究规划与验证社区中的两个问题之间的关联：Conformant planning 和 hyperproperties 的 model-checking。Conformant pl...

深度神经网络已经加速了 inverse-kinematics (IK) 推理，使得低成本机械臂能够实时执行复杂轨迹，...

在边缘设备上部署大规模语言模型（LLMs）具有挑战性，因为它们的内存和电力资源有限。仅云推理可以降低设备负担……

多模态大型语言模型（LLMs）通过借助广泛的临床知识来解释扫描图像，为医学影像引入了一种新兴范式……

有声书解读正受到越来越多的关注，因为它们提供了易于获取且深入的书籍分析，为读者提供实用的洞见……

中国的电子商务直播，尤其是在抖音等平台上，已经成为主要的销售渠道，但主播常常使用 morphs 来规避审查和...

Parameter-efficient fine-tuning 已成为将 large language models 适配到 downstream tasks 的主流范式。Low-rank adaptation 方法，如 LoR…

Graph federated learning 使得在保护原始数据隐私的前提下，能够协同从分布式子图中提取高阶信息。How...

大型语言模型（LLMs）在代码生成方面展现了卓越的能力，但在复杂的多步骤编程中仍会出现系统性错误……

我们提出 LLM‑PeerReview，这是一种无监督的 LLM 集成方法，它从每个查询的多个 LLM 生成的候选答案中选择最理想的响应，…

大家好 👋 我正在为我的大学评估撰写一篇研究论文，主题是人们在实际工作流程中如何使用不同的 AI 模型。我已经创建了一个快速的、匿名的...

在特定上下文中的数据超越其孤立解释，获得更深层的意义。在分布式系统中，相互依赖的数据源揭示出隐藏的……

大型视觉语言模型（VLMs）通常受益于中间视觉线索，这些线索可以通过外部工具注入，或在生成过程中作为潜在视觉标记产生。