公司采用敏捷方法论和 DevOps，以促进软件密集型产品的高效开发和部署。这反过来又带来了挑战...

在某些并行计算模型中，作业被拆分为更小的任务，并且可以完全异步执行。在其他情况下，平行任务……

为了解决主流开源软件传统工作流中陡峭的学习曲线以及对复杂手动文件编辑和命令行操作的依赖……

Edge computing 将计算资源去中心化，使得在医疗和农业等领域的物联网（IoT）等新颖应用成为可能……

Penetration testing 对评估和强化系统安全以抵御真实世界威胁至关重要，然而传统工作流仍然高度手动，...

我们提出了 Cornserve，这是一种高效的在线服务系统，针对一种新兴的多模态模型类别——Any-to-Any 模型。Any-to-Any 模型接受组合…

JavaScript 的广泛采用使其成为恶意攻击者的有吸引力的目标，这些攻击者使用复杂的混淆技术来隐藏有害代码……

大型语言模型（LLMs）在自动代码生成方面取得了显著进展，但它们生成高性能代码的能力仍然有限——...

AI 代理的崛起正在改变软件的构建方式。代理的承诺是开发者可能更快地编写代码，将多个任务委派给 d...

车载边缘计算（Vehicular Edge Computing，VEC）已成为提升智能交通中计算效率和服务质量的有前景的范式……

新兴 HPC 系统的极端异构性正开始包括量子加速器，这促使运行时能够在经典和量子之间进行协调。

大型语言模型（LLMs）正日益被用于进化程序和多代理系统，但大多数现有方法依赖于 overwrite-based mutations th...

大型语言模型（LLMs）正日益被用于进化程序和多代理系统，但大多数现有方法依赖于 overwrite‑based 变异……

视频扩散模型已经彻底改变了生成视频合成，但它们不够精确、速度慢，并且在生成过程中可能不透明——让用户处于……

现代用于3D点云处理的神经架构同时包含卷积层和attention块，但如何最佳组合它们仍未明确……

视觉分词器（例如 VAEs）中的潜在空间质量对现代生成模型至关重要。然而，标准的基于重构的训练……

阿尔茨海默病（AD）是一种进行性的神经退行性疾病，对认知能力产生不利影响。语言相关的变化可以自动……

我们提出了循环视频掩码自编码器（Recurrent Video Masked‑Autoencoders，RVM）：一种新颖的视频表示学习方法，使用 transformer‑based 循环神经网络来……

泛化仍然是 interactive 3D scene generation 的核心挑战。现有的 learning-based 方法将 spatial understanding 建立在有限的场景上。

近期的前馈重建模型，如 VGGT 和 π^3，取得了令人印象深刻的重建质量，但由于二次内存开销，它们无法处理流式视频。

近期在 image-to-3D 领域的进展为设计、AR/VR 和机器人技术打开了巨大的可能性。然而，要在实际应用中使用 AI 生成的 3D 资产，……

在本文中，我们提出了 JoVA，一个用于联合 video‑audio 生成的统一框架。尽管最近取得了令人鼓舞的进展，现有方法仍面临两个关键的限制……

个人化对于 LLMs 来说变得不可或缺，以便与个人用户的偏好和需求保持一致。然而，当前的方法往往在计算上成本高昂……

我们引入了 Interactive Intelligence，这是一种新颖的数字人范式，能够实现与人格对齐的表达、自适应交互以及自我进化……