许多系统在其组件之间表现出复杂的相互作用：某些特征或行为会相互放大效果，其他则提供冗余信息，……

现实是一场在刚性约束与可变结构之间的舞蹈。对于视频模型而言，这意味着生成既保持保真度又保持结构的运动……

在常规临床照片中准确量化白癜风的范围对于纵向监测治疗反应至关重要。我们提出一种可信的，f...

Softmax attention 是 transformer 架构的核心组成部分，但其 nonlinear 结构对理论分析提出了重大挑战。我们 dev...

大型语言模型（LLMs）的快速部署在机器学习（ML）领域产生了对加强安全和隐私措施的迫切需求。LLMs 正在...

视频抠图仍受限于现有数据集的规模和真实感。虽然利用分割数据可以提升语义稳定性，但缺乏 effe...

通过多智能体竞争以及赢得比赛的稀疏高层目标，我们发现敏捷飞行（例如，高速运动推动平台……）的表现。

评估 conditional coverage 仍然是评估 predictive systems 可靠性时最持久的挑战之一。虽然 conformal methods 可以……

基于坐标的神经网络已经成为表示连续物理场的强大工具，但它们面临两个根本性病理：光谱……

公共区块链本身吞吐量低、延迟高，这促使人们寻找链下可扩展性解决方案，例如支付通道网络（Payment Channel Networks，PCNs）。然而……

模型指纹检测技术已经成为一种有前景的方法，用于将 AI 生成的图像归属到其源模型，但它们的鲁棒性仍然...

我们提出了一种无监督机器学习框架，能够发现量子多体基态的最优压缩表示。利用自动编码器……

生成逼真的合成显微图像对于在标签稀缺的环境中训练深度学习模型至关重要，例如在细胞计数等任务中。

联邦学习（FL）将模型训练分布在保留本地数据的客户端上，但这种架构暴露了一个根本性的漏洞：Byza...

在线产品评论包含丰富但嘈杂的信号，这些信号会让用户不堪重负，妨碍有效的决策。现有的基于LLM的摘要工具仍然是通用的……

确保 AI-enabled 系统的安全，特别是在 autonomous driving 和 healthcare 等高风险领域，已变得日益关键。Trad...

基于视觉基础模型（Visual Foundation Model，VFM）表征的视觉生成提供了一条极具前景的统一路径，用于整合视觉理解、感知……

本文通过引入一种名为 Generative Parametric Design (GPD) 的新框架，提出了仿真驱动工程科学中的一种新范式。GPD …

脉冲神经网络（SNNs），被视为人工神经网络的第三代，预计能够弥合人工智能与……

最近的视频分析进展通过为各个摄像头持续重新训练专用的轻量级 DNN 模型来应对实时数据漂移。然而，...

虽然 voice-based AI systems 已经实现了显著的 generative capabilities，但它们的交互往往在对话上显得支离破碎。本文考察了其中的……

Speculative generation 已成为一种有前景的技术，通过利用并行性来验证多个…，加速大型语言模型（LLMs）的推理。

从闭环数据中学习控制器参数已被证明可以提升闭环性能。贝叶斯优化是一种广泛使用的黑箱和采样……

对时空动力学的精确建模对于理解科学和工程中的复杂现象至关重要。然而，这项任务面临着根本的...