MWIR-4-Plastic:使用中波红外高光谱成像和机器学习识别复杂的报废工业塑料
首个公开报废汽车黑色塑料高光谱数据集,提出多模态光谱-空间框架结合深度学习实现准确分类,并建立基准。
BlobBoards:用于精确位姿的鲁棒标记
提出BlobBoards标记系统,利用高斯斑点场实现高精度位姿估计,优于AprilTag且抗遮挡。
非全有或全无:面向对话立场检测的目标感知记忆图动态构建
提出TamGraph,用熵引导回溯动态构建目标感知图,选择性利用历史对话,提升立场检测性能。
多机器人布置中无需乘子共识的全分布式广义纳什均衡算法
提出无乘子交换的全分布式连续时间算法,收敛至任意广义纳什均衡,降低通信开销并提升隐私,用于多机器人布置。
RouteSparse:面向预算受限长上下文预填充的输入条件模式路由
RouteSparse:按输入条件路由稀疏模式,延迟感知选预算,不确定回退稠密,实现6.5倍加速且精度几乎无损。
CoVA-SFT:面向视觉抽象链的大规模数据集
CoVA-SFT数据集教模型交错文本与视觉抽象,微调超交错CoT两倍,逊于纯文本CoT。
大语言模型中的识别-拒答失调:为何模型会回答结构上不可回答的问题
模型隐藏状态中已有“不可答”识别信号,但与拒答路径几乎正交;回答结构不可答问题是路由失败,而非编码失败。
截断刘维尔谱中耗散率恢复的谱可辨识阈值
截断谱恢复耗散率需保留2^n模式;布居模式无退相干信息。最小二乘误差1e-9优于表格法但扰动削弱优势
HEAR谁说了什么:通过反事实语音对齐解锁说话人归因推理
提出说话人归因推理基准发现语音模型依赖语义先验构建反事实音频训练模型实现强性能与零样本泛化
FairReL:基于公平感知表示学习的深度伪造检测
FairReL针对子群敏感成分提出公平感知表示学习,提升未见集AUC 3.9%,降子群FPR差异10.2%
AI历史学家:助史学家整理核验分散历史叙事中以人物为中心的时间线索
AIH整理验证散见史料的人物时间线索,《史记》测试定位准确率86.2%、14分钟,优于人工,已用于多国史籍。
ReconSplat:超越已观测视图的通用三维场景重建
提出ReconSplat,结合3D高斯泼溅与多视角潜在扩散,兼顾未观测区域外观与几何,实现新视角合成和深度估计,优于现有方法。
面向非侵入式身体成分估计的目标感知状态自适应p-狄利克雷图神经网络回归
提出目标感知状态自适应p-狄利克雷图神经回归,基于非侵入测量估计体脂率、骨密度、瘦体重,相关加权模型误差最低,优于现有方法。
SS-ESOAP:物理信息学习中的自缩放自适应预条件
提出SS-ESOAP优化器,改进SOAP预条件,在8个PDE基准中6个取得最低残差,高效实现高精度训练。
单一能力还是多种能力?前沿AI评估经济效度检验
经济基准未构成独立能力,主要反映时间趋势,但能补充预测经济得分,领导榜差距需按日期调整。
NBS:无偏立体
无架构归纳偏置的端到端Transformer,仅靠合成数据训练,即达SOTA立体匹配精度与效率,证明显式几何先验不再必要。
合成数据中错误容忍度的量化:原子级操作数与算子扰动研究
ATOM框架区分操作数与算子扰动,模型对前者鲁棒而后者敏感,优先算子多样性提升合成数据质量。
基于CPRD的可扩展临床数据基础设施与老年多病共存患者住院风险预测的机器学习比较评估
CPRD上比较ML模型预测老年多病者住院风险:LASSO区分度略低但校准最佳,最适合临床部署。
通过定向检索器微调实现乌兹别克法律RAG的云与本地部署
为乌兹别克法律问答构建检索增强系统,微调检索器后云与本地部署均达标,并发布基准与模型。
行为潜伏期作为EEG反应时解码的弱事件时间监督
将EEG反应时解码转为事件时间后验建模,以行为潜伏期为弱监督,超标量回归,提供可解释概率框架。
DocIntent:面向真实文档视觉问答的可回答性引导智能体修复
提出无需训练的智能体修复框架,按问题可回答性选择性修复,回滚验证,提升多模态大模型在退化文档问答性能。
基于属性的LLM激活引导实现群体特定解释生成
提出基于激活工程的属性引导方法,通过计算群体专属引导向量注入LLM,生成更贴合特定群体、保持事实性的解释,优于提示词和现有方法。
RoSe-SLAM:基于动态单目视频的鲁棒语义感知高斯溅射SLAM
利用2D基础模型语义特征与时空运动掩码识别动态干扰,实现鲁棒跟踪与高质量静态重建。
潜在规划能否在点云中幸存?基于几何观测的动作条件JEPA世界模型
将三类JEPA世界模型用于点云均能规划不崩溃;动作敏感模型最优,可由目标直接构建隐状态。
迈向文化对齐:以人为中心的多模态AI故事评估(基于五个非洲社区)
评估AI多模态故事在五个非洲社区的文化对齐,发现依赖语境而非标签,提出分类,自动评估不可靠,需社区校准。
定位与解锁模型生物中沙袋效应的因果模型
提出沙袋效应因果模型:早期层写入意图轴,后期层读取;单层嫁接恢复能力,上下文嫁接全面解锁。
临床对话AI面对患者打断:扩展安全性评估
患者打断导致临床内容丢失,现有基准未覆盖。四模型在FAQ竞争中全部失败,打断鲁棒性需分场景评估。
从24小时腕部运动学习人类健康与疾病
自监督模型Sensori从24小时腕部运动原始数据学习健康表征,在12万人中验证,可显著提升52种疾病分类和26种疾病风险预测,尤其对神经精神疾病效果最佳。
参考嫁接在引出示弱能力上与微调相当
参考嫁接无需权重更新即可从示弱模型恢复隐藏能力,媲美微调;少量样本即可,但电路中断令固定编辑失效。
断裂场:面向断裂三维高斯模拟的接触感知二元多场传递
提出断裂场方法:为断裂三维高斯模拟按碎片独立传输质量动量场,消除碎片间动量泄漏,并以接触投影减少碰撞穿透。
大语言模型系统性偏好热门选项:跨选择题的证据与缓解
大模型存在系统性流行度偏差,偏好热门错误项。提出PopMCQ基准与PopDebias推理时校正,无需微调,最高提升54.1个百分点。
mmIR:用于3D毫米波雷达ADC合成的频域逆渲染
mmIR可微分FMCW逆渲染器,借助LiDAR物理模型合成高分辨率3D雷达数据,相关度远优于基线。
用语义锚定语音:面向低资源语言自动语音识别的多模态适配器机制
提出多模态适配器,用翻译语义和语音锚增强语音识别解码,在台语、客家话等低资源优于基线,自动语义锚有效。
从粗到细:用于医学图像合成的迭代对抗神经元胞自动机
提出StyleGANCA,首个轻量级NCA生成对抗网络,仅617k参数在PathMNIST取得最佳FID/KID,生成图像质量高。
教师误设下的知识蒸馏:教师模仿与任务性能之间差距的序参量分析
教师误设不改变蒸馏误差,但真实误差及差距随误设增大并被真实教师复杂度放大;勿仅用模仿指标评估蒸馏。
SHADOWBENCH:迈向自动形式化中语义对齐的可靠自动评估
提出SA-Pass:用影子语句双向检验自动形式化语义对齐;构建ShadowBench基准,实现高一致性。
ActiveAugment:深度学习中增强选择的在线主动学习
将数据增强选择视为在线主动学习,按样本选模型脆弱增强,在低标注预算及跨域情景下显著优于现有方法。
可解释多损失蒸馏框架:实现高效可解释的虾病文本分类
提出SALT框架,用多损失蒸馏分类虾病文本,结合LIME/SHAP可解释,优于监督基线,兼顾效率与可解释。
迈向汉语族语言的跨语言罗马化生态系统:普通话-粤语配对案例研究
建立汉语族罗马化生态系统框架,依四原则,开发粤语、普通话等方案;实验较拼音+粤拼显著降低粤语词错率与字错率。
基于验证的上下文工程:迈向全自动医学影像代码生成
多智能体框架两阶段验证与自动上下文工程实现医学影像代码全自动生成零人工干预分割0.90准确率99%
模态断层线:结构性破坏揭示全模态推理的脆弱性
干净评估高估全模态鲁棒性。结构破坏测试发现:文本视觉是稳定故障线,多模态退化非加性,干净精度不代表可靠性。
弹性三角形溅射
提出弹性核函数,具备边界双侧梯度支持与自适应边界值,在形状重建和新视角合成中优于现有三角形溅射方法。
高效语言到视觉特征注入的指代单目标跟踪
LVTrack用门控注入调控语言、避免语义漂移,借冻结预训练模型降成本,混合位置编码与KL损失提升性能。
预测不可预测:基于LLM的短时观测下长期混沌时间序列预测
提出PAC-LLM框架,融合相空间特征与文本信息,在短时观测下实现长期混沌预测,效果优于现有基线。
BEACON:通过三模态对比学习对AlphaEarth嵌入进行行为与语义增强
三模态对比学习融合文本与行为信号,增强地理基础模型对人类中心任务的预测,保持图像表示不变。
异步计算延迟下多机器人控制的协同在线学习
提出异步协同学习策略,兼顾预测精度、查询点差异与延迟,基于伴随多智能体设计分布式控制律,仿真验证显著提升学习与控制性能。
为LLM网页智能体学习简单的测试时环境
提出TTED,让LLM网页代理测试时学习分解复杂环境为子模块,无需标注,提升组合泛化。
带预览的对抗式在线分类
随机预览可使对抗在线分类摆脱序贯复杂度,退化为统计复杂度;二分类超额损失Θ(d/p+√dT),多分类也有类似界。
StageWell:过程对齐的中文积极心理学支持对话语料库
提出过程对齐中文对话语料库StageWell,以六阶段支持流程与DPO局部修复构建,显著增强模型过程控制、响应质量与安全性。
阿拉伯语安全对齐作为选择性拒绝:SFT、DPO与防护校准的实证研究
研究发现混合SFT可在低误拒率下达高拦截率,DPO和防护效果因模型而异,支持按部署目标选择干预。