基于RL的道德主体的元规范性理论
借鉴元规范性理论审视强化学习架构,提出判断RL行为道德与否的标准,并评估不同RL伦理对齐方法。
块衰落信道下抗丢失的无线视频令牌通信
提出WVTC框架,基于令牌预测结构评估重要性,混合分组与在线调度抗块衰落丢失,无需重传,提升重建质量。
LatticeMind:面向多智能体系统的冲突感知内存原语
多智能体LLM系统常因缺乏持久决策机制而失败;LatticeMind在写入时处理矛盾,准确率达0.97,远超基线0.61。
意图胜于言辞:超越响应模仿的可控用户模拟
UserIDA将交互意图设为每轮显式指令,与语言生成分离,通过强化学习校准,意图准确率远超基线。
基于敏感性建模的开放世界语义分割
提出带敏感性解码器的开放世界语义分割框架,利用局部激活不稳定性检测未知,提升异常分割与新型类发现。
法律RAG中的时间性错误锚定:法国税法的版本化语料基准
揭示法律RAG时间错位,构建法国税法版本化基准,现有模型静态检索适用版本成功率为零,新方法达98.3%。
ZetaGPT:无位置编码的状态空间注意力语言模型的参考实现
提出无位置编码语言模型ZetaGPT,用因果状态空间方程隐式编码位置,并开源完整训练流程。
FemWear:面向女性健康的专用可穿戴基础模型
FemWear用低秩适配器微调可穿戴模型,仅训练1.11%参数,提升经期预测8.15%,降低 cramps等症状误差,但未证明全面优势或临床有效性。
你的提示并非唯一提示:LLM如何权衡结构化输出模式描述?
测试显示模式描述效果因模型而异,冲突时模式可覆盖提示词致准确率大降,添加推理字段可提升,模式设计比位置更关键。
语用攻击面:大语言模型中隐式上下文的脆弱性
利用隐式语用上下文可绕过安全对齐,形成大模型攻击面,攻击成功率显著提升。
自监督视觉表示学习的三个必要原则
提出自监督视觉表示学习需同时满足三个原则:跨视图语义不变性、块级空间预测、表示非退化;缺一不可。
Mawqif-v2:用于跨目标立场检测的阿拉伯语基准数据集
发布Mawqif-v2扩展集,含996条人工标注阿拉伯语推文,用于评估跨目标立场检测泛化能力,并提供基线结果。
测试时原型适配用于开放词汇语义分割
提出无训练输出级插件TPA,利用未标注部署图像构建DINO原型,辅助分数改善开放词汇分割,兼容多模型基准,少量数据有效。
TCS-BENCH:基准测试最先进的生成式AI理论计算机科学研究能力
提出TCS-Bench基准,评估大模型在研究级理论计算机科学证明生成上的能力,验证器与专家判断高度一致,准确率超90%。
无攻击者的博弈:选择压力下LLM驱动搜索中的基准指纹识别
针对评估信号优化的基准会失真:大模型进化搜索会指纹识别评测配置,三成胜出不迁移,需按失败机制分级。
PAST:基于完整学生轨迹的特权自适应用于同策略自蒸馏
提出PAST方法,利用学生完整轨迹作为特权信息,仅对失败轨迹调整教师模型,在三个数学推理基准上比基线提升5.6个百分点。
LegoLM:大语言模型的结构化权重共享
LegoLM: 结构化权重共享压缩,解决两类失效模式,7B模型4.41X压缩近无损,优于PTQ-8bit。
构建、攻破、重复:评估与改进社交媒体中LLM操纵的虚假信息检测
提出构建-攻破-重复迭代框架:攻击达95%翻转率,防御准确率72.68%,暴露弱点并提升鲁棒性。
基于滑动窗口与Hirschberg算法的PyTorch 0/1背包问题内存高效激活检查点
滑动窗口与希施伯格算法:激活检查点内存由O(nW)降至O(W),可解规模扩20倍,提速25%。
基于树解释的向后兼容性与增强CART算法
提出BCLTX指标抑制决策树更新前后解释变化,并设计CART-BCTX算法,在保持性能和耗时下实现解释兼容。
你的VLM已知道何时:通过是非提问实现免训练时间定位
多模态大模型时间定位差源于接口而非感知;用是非提问由粗到细排名,无需训练即大幅提升性能,新方法超越基准。
SuperLocalMemory 4.0:面向AI代理的受治理记忆操作系统
提出本地优先的AI代理记忆操作系统,融合多类检索与治理,支持权限控制、审计擦除与可靠写入,性能开销低。
频域双分支融合用于医学视觉问答
提出频域双分支融合模块,按问题自适应滤波,结合全局低频与细节高频,在医学VQA基准上提升性能且保持轻量高效。
ELBench:面向教育的大语言模型多维度基准
新基准统一评测教育大模型四维能力:安全与教学负相关,国产安全领先,教育专用无优势。
持续可扩展的脑部MRI基础模型
脑磁共振基础模型Alcmaeon可连续扩展至多个临床领域,利用图蓝图剪枝避免遗忘,支持多种任务。
OBLIVION:面向已部署智能体的工作流级操作技能遗忘
OBLIVION基准通过工作流级擦除与修复将已撤销技能的攻击成功率从1.0降至0.114同时保持效用
测量并降低大语言模型推理中的WebGPU调度开销
提出顺序分派测量法,证明批量为一时分派开销是瓶颈,减少分派次数可优化大语言模型推理。
不规则性的代价:哈希分块 GPU 工作负载上的 CUDA C++、Rust 与 Triton 对比
在哈希分块的不规则负载上,Rust性能接近手写CUDA,Triton慢一个数量级以上,差距源于语言表达限制。
MDB-Link:多数据库文本转SQL的分层模式链接
提出MDB-Link分层模式链接框架,先全局索引检索列,再聚合证据筛选库,最后用预算感知LLM精排选表选列,在三个基准上显著提升SQL生成准确率,且速度更快。
测量错误之物:内部危害性分数反向排名成功越狱
内部危害分数衡量意图而非越狱结果,包装后攻击成功率上升但评分下降,成功越狱被排到失败之下。
DoRF++:基于多普勒辐射场的球面表示学习,实现鲁棒Wi-Fi感知
将NeRF引入Wi-Fi感知,用球面Transformer学习多普勒辐射场,提升跨用户手势识别泛化能力。
从共识与分歧中学习:基于少数轨迹对比的无监督在线策略自蒸馏
提出CoDA,利用共识与分歧构建无监督自蒸馏,提升数学推理并抑制错误共识。
联邦注意力自编码器与随机聚合方案的异常检测
提出面向注意力自编码器的联邦聚合函数,在KDDCUP10上F1和AUC分别提升2.9%和5.1%。
混合神经-经典校正用于冻结时间序列基础模型:高频股票预测的综合消融研究
冻结TimesFM适配高频股票预测,神经+随机森林混合校正有效,GatedLinear+RF最优,参数少9倍,经典残差学习贡献最大。
InstructionCrafter:生成一致且高保真的视觉指令
提出InstructionCrafter,冻结空间层训练,用双适配器兼顾步骤忠实、跨图一致与画质,减少50%参数,达SOTA。
基于潜在修正流的热带气旋预报:融合卫星图像与大气场
提出单次生成模型,联合预测卫星红外图像与四个大气场,采样快30倍,路径误差更低。
通过结构化记忆缓解大语言模型中的过度个性化
按域划分记忆呈现,缓解大模型跨域泄漏和谄媚,不改变模型,保持效用,平均泄漏降8.8%。
LLMVisor:多租户大模型服务中的实时延迟归属模型
LLMVisor用分段线性模型实时分解批处理延迟,微秒级开销,在A100/H100上显著降低预填充和解码延迟误差。
通过轨迹投毒对自进化技能的仅查询后门攻击
提出轨迹后门攻击,仅靠查询诱导轨迹生成带后门技能,保持正常性能,揭示自进化系统的关键漏洞。
Cultivar: A Contrastive and Locale-Oriented Translation Benchmark for Investigating Contamination and Localisation Robustness
VOICE:整合直接与检索式预测原位单细胞基因表达的视觉-组学基础模型
VOICE是一种多模态基础模型,从H&E图像预测单细胞基因表达,融合直接回归与参考细胞检索,优于现有方法。
面向自动驾驶中稳健交通标志感知的视觉语言模型蒸馏
提出LAMDA框架,用VLM原型库监督视觉特征,在不增开销下提升交通标志识别对物理攻击的鲁棒性,并保持干净精度。
表面公平?基准评测LLM推荐系统中的隐藏-输出公平性差距
FairGap基准揭示LLM推荐系统隐藏表示与输出公平性严重脱节,输出层审计难察内部偏移,且两者存在根本性张力。
大型语言模型如何评判社会吸引力?来自多模型与人类基于理论人设评分的证据
研究大型语言模型如何评估社会吸引力:基于理论人设,多模型评分稳定且分级一致,但与人类相比更极端。
学习深度模态共享自表达模型用于图文图像聚类
利用模态共享自表达模型挖掘图文跨模态结构,同时学习多子空间结构化表示,在多个图像聚类基准上提升超3%,并具强迁移性。
TRACE-Memory:面向个性化生成的条件化检索与效用感知证据准入
提出两阶段选择性个性化框架,仅当记忆超越公共响应效用时使用,经渐进训练,优于多种基线并支持按需个性化。
量子-经典物理信息Kolmogorov-Arnold网络求解模糊微分方程
提出量子-经典物理信息KAN求解模糊微分方程,结合ChebyKAN与量子电路,误差分析与实验显示精度更高。
PARAGraph:病理-解剖感知的糖尿病视网膜病变分级层级图
提出PARAGraph病理-解剖层级图,融合病变证据与全局上下文,提升糖尿病视网膜病变分级性能与可解释性。
Se-DPO:用于直接偏好优化的自演化令牌信用
提出自演化令牌信用,动态分配,依据强度与置信度校准,无需外部模型,提升直接偏好优化。
病理Transformer的门控空间冗余投影
提出门控空间冗余投影,为自注意力轻量降冗余,提升病理图像生存分析与分类性能。