-
Agentomics: Nền tảng kinh tế cho định giá, phân bổ và định giá các AI Agent trong quy trình làm việc người‑AI
Agentomics: Economic Foundations for the Valuation, Attribution, and Pricing of AI Agents in Human-AI Workflows
-
Kết hợp hay không? Hợp nhất các thương vụ mua lại ngang trong thị trường đa phía
To Combine or Not? Consolidating Horizontal Acquisitions in Multi-sided Market
-
Ước lượng các hướng lỏng lẻo bằng KDE: Trường hợp Kiến kiến Kirman
Estimating Sloppy Directions via KDE: The Case of Kirman's Ants
-
Xác định và suy luận cho ranh giới thuật toán với nhãn chọn lọc
Identification and Inference for Algorithmic Frontiers with Selective Labels
-
Lý thuyết quyết định cho vấn đề khám phá archetype
Decision Theory for the Archetype Discovery Problem
-
Xác định một phần từ các Prompt của LLM
Partial Identification from LLM Prompts
-
Lây lan AI trong mạng xã hội
AI Contagion in Social Networks
-
Tìm kiếm heuristics dưới nhiều mục tiêu: Trường hợp của trách nhiệm xã hội doanh nghiệp
Search Heuristics Under Multiple Objectives: The Case of Corporate Social Responsibility
-
Lựa chọn rời rạc và phản ứng cạnh tranh: Mô phỏng từ đầu đến cuối với gói R cash
Discrete Choice and Competitive Reactions: End-to-End Simulation with the R Package cash
-
Cơ sở và dị thường với dữ liệu有限
Axioms and Anomalies with Finite Data
-
Ước tính nhu cầu cho sản phẩm mới
Estimating Demand for a New Product
-
Trò chơi thông tin
A game of information
-
Tác động ngoại vi của việc tiết lộ dữ liệu liên quan
The Privacy Externality of Disclosing Correlated Data
-
Khủng hoảng vĩnh cửu của NATO
NATO’s Permanent Crisis
-
Mâu thuẫn quyền lực ở Trung Đông
The Middle East Power Paradox
-
Định Nghĩa Về Giải Thích Tốt Và Thách Thức Giải Thích Đầu Ra Của LLM
A Definition of Good Explanations and the Challenges Explaining LLM Outputs
-
Dr-DCI: Tăng Tốc Tương Tác Trực Tiếp Với Cơ Sở Dữ Liệu Thông Qua Mở Rộng Không Gian Làm Việc Động
Dr-DCI: Scaling Direct Corpus Interaction via Dynamic Workspace Expansion
-
Mô hình Causal Cấu trúc Liên quan
Relational Structural Causal Models
-
Sự Tin tưởng Giữa Các Đại lý AI: Đo lường Hình thành, Phá vỡ và Phục hồi
Trust Between AI Agents: Measuring Formation, Breakage, and Recovery, with Implications for Governing Multi-Agent Systems
-
PrologMCP: Giao diện Công cụ Prolog Tiêu chuẩn cho Đại lý LLM
PrologMCP: A Standardized Prolog Tool Interface for LLM Agents
-
Dự báo Thời gian Dòng có Tăng cường Tìm kiếm theo Nghĩa
Semantics-Enhanced Retrieval-Augmented Time Series Forecasting
-
AI Engram: Tìm kiếm Dấu vết Bộ nhớ trong Trí tuệ Nhân tạo
AI Engram: In Search of Memory Traces in Artificial Intelligence
-
Metric Match: Phương pháp Chọn Tập con để Đánh giá Độ tin cậy của LLM Judge
Metric Match: A Subset Selection Approach to Evaluating LLM Judge Reliability
-
OSGuard: Bộ chuẩn mực An toàn cho Đại lý Sử dụng Máy tính
OSGuard: A Benchmark for Safety in Computer-Use Agents
-
Hợp nhất Không phải Là Một Kích cỡ Cho Tất cả: Cân bằng Đại diện Chéo Modal cho Mô hình Thời gian Sự kiện
Fusion is not one-size-fits-all: Cross-Modal Representation Alignment for Time-to-Event Modeling
-
Đại lý LLM An toàn Rủi ro cho Truy xuất Dữ liệu Địa không gian: Thiết kế và Đánh giá Đối thủ
Risk-Aware LLM Agents for Geospatial Data Retrieval: Design and Preliminary Adversarial Evaluation
-
Nợ Nhận thức: Trí tuệ Nhân tạo Là Đòn bẩy Trí tuệ và Động lực của Sự Dễ bị Tấn công Hệ thống
Cognitive Debt: AI as Intellectual Leverage and the Dynamics of Systemic Fragility
-
VGPT-RSI: Tiến bộ hình thức trong Giả thuyết Riemann
VGPT-RSI for RH-Adjacent Formal Progress: Boundary Certificates, Verified Finite Lagarias Inequalities, and Explicit Failure Localization
-
Khoa học dữ liệu có thể kiểm chứng: Giải quyết TSQA không đều
Towards Verifiable Agentic Data Science: Solving Irregular TSQA Via Tool-Grounded Reasoning
-
CONCORD: Tích hợp_sparse không đồng bộ cho RAG
CONCORD: Asynchronous Sparse Aggregation for Device-Cloud RAG under Document Isolation
-
QPILOTS: Hướng dẫn Q-Steering hiệu quả cho Flow Policies
QPILOTS: Efficient Test-Time Q-Steering for Flow Policies
-
GRAPE: Tiến hóa không gian tham số hướng dẫn cho độ bền chống đối
GRAPE: Guided Parameter-Space Evolution for Compact Adversarial Robustness
-
Giá bảo hiểm công bằng: Một liên tục công bằng
{\alpha}-Fair Insurance Pricing: A Fairness Continuum
-
GRASP: Chuyển tham số tuần tự hướng dẫn cho học đa nguồn
GRASP: Gradient-Aligned Sequential Parameter Transfer for Memory-Efficient Multi-Source Learning
-
Hối tiếc Chính sách cho Định tuyến Mô hình Nhúng: Băng tần với Chuyên gia Thấp
Policy Regret for Embedding Model Routing: Contextual Bandits with Low-Rank Experts
-
Kiến trúc Neural Có thể Tách: Từ Lý thuyết Toán học đến Ứng dụng
Separable Neural Architectures as Physical World Models: from Mathematical Theory to Applications
-
Nhớ, Đừng Đọc lại: Trạng thái ReAct cho Thử nghiệm Tự động Hiệu quả
Remember, Don't Re-read: Stateful ReAct Agents for Token-Efficient Autonomous Experimentation
-
Nghiên cứu So sánh về Lựa chọn Lớp Mạng Neural Đồ thị cho Mô hình Tương tác trong Dự đoán Lộ trình Lái xe
A Comparative Study of Graph Neural Network Layer Selection for Interaction Modelling in Driving Trajectory Prediction
-
Khai thác Tín hiệu Sinh lý để Dự đoán Kết quả Thi bằng Học máy
Leveraging Physiological Signals to Predict Exam Outcomes with Machine Learning
-
Đánh giá Nhiễu Nhãn Trường hợp với Sự Corrupt Kiểm soát
Benchmarking Instance-Dependent Label Noise with Controlled Corruptions
-
Tối ưu Hóa Không cần Parameter cho Phương pháp LMO: Phương pháp Mới cho Tối ưu Hóa Hiệu quả
Zero-order Parameter-free Optimization for LMO-based Methods: Novel Approach for Efficient Fine-tuning
-
FastMix: Tối ưu Hóa Trộn Dữ liệu Nhanh qua Gradient Descent
FastMix: Fast Data Mixture Optimization via Gradient Descent
-
Tự động mã hóa Sparse Hợp lý
Rational Sparse Autoencoder
-
Mở khóa Kích thước Latent: Khám phá Biểu diễn Dữ liệu Tán xạ X-ray Lớn bằng Tự động mã hóa Variational
Unlocking Latent Dimensions: Exploring Representations of Large-Scale X-ray Scattering Data using Variational Autoencoders
-
Làm Thế Nào Để Đánh Giá Mô Hình Thế Giới?
How Should World Models Be Evaluated? A Decision-Making-Centric Position
-
Trích Dẫn Matteo Wong, The Atlantic
Quoting Matteo Wong, The Atlantic
-
[AINews] Satya trên Loopcraft: Xây dựng Hệ sinh thái Frontier
[AINews] Satya on Loopcraft: Building Frontier Ecosystems
-
*Ngày tiết lộ*
*Disclosure Day* (doubt if there are net spoilers in this post)
-
Cloudflare CAPTCHA Trên Ít Nhất Một Ký Tự Ampersand
Cloudflare CAPTCHA on at least one ampersand
-
Dự đoán hành vi mô hình trước khi phát hành bằng cách mô phỏng triển khai
Predicting model behavior before release by simulating deployment