AI工具在教育中的日益整合促使先前的研究探讨它们对学习过程的影响。然而，大多数现有研究…

使用大型语言模型（LLM）作为具身指令跟随任务的规划器的方法已变得广泛。为了成功完成任务，LL...

在硬标签黑箱对抗攻击中，仅能访问 top-1 预测标签，巨大的查询复杂度对实际应用构成了主要障碍。

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……

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……

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。

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。

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……

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……

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)…

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。

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……

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……

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……

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……

大型语言模型（LLMs）的快速增长以及新GPU产品的持续发布，显著提升了对分布式训练的需求……

Free‑viewpoint video（FVV）通过允许用户从任意视角观看场景，实现沉浸式观看体验。作为一种重要的重建技术……

在将概率调度规则引入 well-structured transition systems 的基础上，我们定义了一类新的 stochastic well-structured transition systems……

混合 AI‑HPC 工作流将大规模仿真、训练、高通量推理以及紧耦合的、基于代理的控制整合在一次执行中……

随着LLMs在物理世界推理能力方面的进步，缺乏严格的基准来评估它们生成科学上…

虽然以太坊已经成功实现了动态可用性和安全性，但在交易执行与不可变的最终性之间仍然存在根本性的延迟。

最先进的视频生成模型通常在 VAE 空间中学习视频潜在变量的分布，并使用 VAE 解码器将其映射到像素。虽然 th...

最近在多模态 LLM 和使用工具进行长视频 QA 的系统方面的进展，表明了对长达数小时情节进行推理的前景。然而，许多方法...

认知科学表明，空间能力是逐步发展的——从感知到推理再到交互。然而在多模态大语言模型（MLLMs）中，这种层次...