MILP-Evo:MILP求解器的闭环全自动设计
提出LLM引导的闭环程序进化框架,自动设计MILP求解器逻辑,生成可检查部署的显式组件,发现竞争策略。
语言模型的更好起点:领域条件位置偏移
在冻结权重下添加领域条件位置偏移向量,训练数分钟即降域内困惑度27%,轻量可热切换。
融合嵌入:文本、图像、视频和音频的统一嵌入空间
提出Fusion Embedding,在冻结视觉语言基础上添加音频模块,实现四模态统一嵌入,无需配对数据,单GPU训练数小时。
TD-DPO:面向减轻临床自闭症干预对话中谄媚现象的差异感知偏好优化
提出MEDA与TD-DPO方法,通过最小编辑偏好对和差异感知优化,减轻大语言模型谄媚并保持干预能力。
双注意力残差
提出双注意力残差,通过双向跨流交互改进历史检索,提升Transformer验证损失,保持深度多样性。
先诊断后微调:面向网络安全问答的小型LLM诊断研究
提出FiT框架,发现微调损害小型LLM的词汇与参数知识,指令微调更甚,诊断可预判微调效果。
范数还是方向?解读高分辨率视觉中的Vision Mamba
VMamba通过token方向编码判别信息,MambaOut依赖高范数前景token;VMamba密集预测优势源于token范数与方向的结构组织。
梯度能量引导的逐块扰动用于锐度感知最小化
GEAR-SAM利用指数移动平均的块梯度平方动态分配扰动预算,提升泛化性和鲁棒性。
MUX:基于复用令牌的连续推理
MUX通过无损复用令牌将离散推理蒸馏为连续向量,实现高带宽紧凑推理,性能优于基线且编码可解释。
AILQA:面向印度法律体系的AI法律问答系统评估
提出AILQA系统,利用检索增强生成提升印度法律问答质量,在律师资格考试中表现优异,但需应对模型幻觉挑战。
游戏速度级别的生成式世界渲染器
提出AlayaRenderer-Flash,将渲染速度从0.56 FPS提升至31.54 FPS,实现实时可玩游戏世界。
SkyEV:RGB-事件无人机检测与跟踪数据集及基线
提出SkyEV数据集,含高同步RGB与事件数据,覆盖真实挑战,提供多模态基线。
无需重新训练的跨方言泛化:用于MLIR的基于模式推导的约束解码的基准与评估
用模式推导约束解码实现MLIR跨方言泛化,无需重新训练,小模型在结构约束方言上超越大模型。
Semantic Cooperative Games for Contribution Attribution in LLM-Based Multi-Agent Systems
已知事实中的推理错误:面向大语言模型的步骤级自一致性组相对策略优化
提出SSC-GRPO,通过步骤级自一致性分数奖励,有效缓解LLM推理中的上下文敏感事实幻觉,实现SOTA性能。
HPD-Parsing:分层并行文档解析
提出分层并行解码,布局全局分析、内容并行解析,速度提升2.6倍以上,精度相当,开辟高效文档解析新方向。
Transformer深度下残差流几何结构分析
提出残差流过渡几何分析,发现深度规律:位移早期晚期大、中期小,旋转恒定,非英语目标最终层位移大;模型依赖且条件稳定。
概率概念感知引导实现可信赖大语言模型推理
提出概率概念感知引导框架,通过概念驱动引导向量与概率强度校准,兼顾任务能力与安全可控的语义偏差。
反应式计算图的成本核算:穷举扫描、顺序突变与反向局部性差距
反应式计算图穷举扫描加速比取决于权重分布,顺序突变成本有精确公式,反向传播下加速比塌缩为1。
演化领域中的连续视频多模态大语言模型适配
提出DAER框架,通过域隔离专家与分布感知路由,实现视频MLLM在演化领域中的持续适应,避免灾难性遗忘。
从多语言流式ASR骨干到肯尼亚语言系统:以数据为中心的Nemotron 3.5适配基库尤语、多洛语和卡伦金语
本研究将Nemotron 3.5适配三种肯尼亚语言,通过数据审计与流式微调,Kikuyu和Dholuo的WER分别达42.97%和33.98%,Kalenjin仍有待改进。
PEARL:求解器在环的交互式自然语言优化建模
PEARL通过求解器反馈循环交互式建模,显著提升求解率,4B模型超越685B模型。
CASE:因果对齐与结构增强提升思维链忠实性
CASE框架通过因果对齐和结构约束解决思维链不忠实问题,平均提升37%忠实性。
S2T-RLHF:用于稳定偏好型RLHF的分层信用分配
提出句子到token的分层信用分配框架,平衡语义与噪声鲁棒性,提升RLHF训练稳定性。
转录策略作为潜在变量:通过词级时间控制激活可控逐字ASR
将转录风格作为潜在变量,实现可控逐字ASR,提升零样本/微调效果与词级时间戳,提出verbatimize任务。
中文标题
提出以LLM为优化器的智能体校准灰盒仿真模型,自然语言处理约束,减少模型评估次数,性能媲美贝叶斯优化且可解释。
解耦流水线结合提议重排序与分数融合的正-无标签海洋物种检测
解耦流水线:冻结检测器、微调分类器、分数融合,应对正无标签检测;保留召回并改进排名更有效。
FindStatBench:评估大语言模型在组合代码合成上的能力
该基准测试揭示大模型在组合代码合成中开源与闭源系统性能趋同,示例有时反而有害,统计合成远易于映射合成。
后验采样:医学图像翻译中缺失模态的生成器
以线性逆问题建模缺失模态,后验采样加流匹配,学习联合先验重建任意模态,性能最优。
交互式训练2:用于实时模型训练的可审计控制平面
提出开源控制平面Interactive Training 2,通过共享协议实现实时训练的可审计控制,支持人类和智能体引导。
使用边界框提升小语言模型在基于视觉的评分任务中的性能
通过边界框裁剪学生回答,显著提升小语言模型在短答案评分中的准确性和计算效率。
当JSON不再足够:受模式约束的LLM订购代理的语义可靠性
结构化输出消除解析错误,但语义错误率仍高,不能替代领域安全验证。
约束CTC解码的高效变音符恢复
提出约束CTC解码高效恢复阿拉伯语变音符,降低错误率,提升性能与效率。
基于增强图神经常微分方程与外源控制的非定常翼型气动时空预测
提出GNODE方法,融合图神经网络与神经ODE,实现俯仰翼型非定常气动时空预测,克服误差累积,更稳定准确。
物理引导的掩码多任务网络:面向随机碎片化充电曲线的边缘友好电池健康诊断
提出RoSIP-Batt贝叶斯多任务框架,用同方差加权平衡SOH与RUL预测,注入物理先验,显著降低误差,适合嵌入式部署。
弱监督病理信息引导的表示学习用于基于PET的瘤内异质性内容检索
提出弱监督PET框架,利用病理信息训练但仅用PET推理,热点条件嵌入有效捕捉瘤内异质性并提升检索性能。
解析NLP中的课程学习:迈向统一分类法
提出细粒度分类法,区分难度评估与训练调度,揭示NLP课程学习中的系统不可比问题,支持策略设计与分析。
基于未来反馈预测的开放域对话技能可验证自我进化
提出未来反馈预测方法,将对话反馈转化为固定离线目标,实现可验证的自我进化,准确率超75%。
跨模态无人机目标跟踪:状态感知表示学习与统一基准
提出状态感知表示学习SARLA,含模态与空间状态模块及偏移损失,建立1079序列基准CM-UOT,性能优于20种方法。
观点:AI/ML深度伪造研究与AI生成的非自愿私密影像(AIG-NCII)严重脱节
深度伪造研究忽视AIG-NCII的主体尊严伤害,需转向受害者中心防护。
ProbSPARQL:查询含多维不确定数值数据的知识图谱
ProbSPARQL扩展SPARQL以支持多维不确定数值数据的分布感知查询与连接,性能可行。
动态损失平衡的旋转SOH注入先验电池Transformer用于锂离子电池SOH与RUL联合预测
提出RoSIP-Batt,动态平衡联合预测损失,注入SOH先验,显著降低SOH和RUL预测误差。
ChemHyperMag:基于物理信息的磁超图学习提升分子ADMET预测
提出ChemHyperMag,用功能团超图和磁拉普拉斯编码非对称流,少样本下多任务ADMET预测优于现有方法。
AutoJourn:自动化新闻中LLM生成新闻的多视角摘要、偏见检测与中和
AutoJourn系统实现多视角摘要、偏见检测与自动中和,提升新闻多样性与公正性。
CGMap:一种利用无人机的地理空间感知深度学习框架用于作物缺株测绘
利用无人机影像和YOLOV8检测甘蔗出苗,通过MST归一化方向生成空间点云推断缺苗,输出地理空间图指导补种增产。
联邦轻量级微调
FLITE通过低秩分解和增量微调,通信量降低8718倍至5KB/轮,精度74.67%,接近全权重FedAvg。
面向无掩码皮肤病变分类的特权病变-上下文关系蒸馏
提出PLCRD框架,训练利用掩码,推理无需掩码,通过关系蒸馏传递病变-上下文知识,实现高性能无掩码皮肤病变分类。
面向小型语言模型算术微调的结构化合成推理数据
利用结构化合成推理数据微调小型语言模型,算术推理准确率显著提升,推理更短且错误更少。
多样化语音的人类与自动语音识别基准测试:初步结果
人类与ASR在多样化语音识别上表现相近,ASR有时更优;未来需增强对年龄和口音变化的鲁棒性。
STS-NET:基于卫星图像时间序列的自监督作物胁迫时空检测网络
提出自监督3D卷积自编码器STS-NET,利用卫星时序植被指数检测作物胁迫,在甘蔗数据上达到高精度,减少标记数据依赖。