-
Trôi dạt Dư thừa Chi phối Mâu thuẫn trong Lập luận Ràng buộc Nhiều lượt
Residual Drift Dominates Contradiction in Multi-Turn Constraint Reasoning
-
Lập lịch Thông minh Đa lớp Hiệu quả Tham số cho Phát hiện Dị thường Công nghiệp Phân tán Trực tuyến Đa phương thức
Parameter Efficient Multi-Class Intelligent Scheduling for Multimodal Online Distributed Industrial Anomaly Detection
-
CAFD: Phát hiện lỗi DNN dựa trên VLM
CAFD: Concept-Aware DNN Fault Detection using VLMs
-
Hướng tới Máy biến đổi có thể xác minh: Giải thích mạch kiểm tra được
Towards Verifiable Transformers: Solver-Checkable Circuit Explanations
-
Cải tiến lặp lại các toán tử nơ-ron là các giải pháp cố định được học: Một cách tiếp cận có nguyên tắc để giảm thiểu thiên vị phổ
Iterative Refinement Neural Operators are Learned Fixed-Point Solvers: A Principled Approach to Spectral Bias Mitigation
-
Riêng tư trạng thái ẩn có một khoảng trống ở giữa
Hidden-State Privacy Has an Empty Middle
-
LLM-AutoSciLab: Khám phá khoa học đóng vòng thông qua thực nghiệm chủ động với LLM
LLM-AutoSciLab: Closed-Loop Scientific Discovery via Active Experimentation with LLMs
-
Bộ dữ liệu lớn và điểm chuẩn: Liệu mô hình Protein-Ligand có học vị trí liên kết hay chỉ khả năng liên kết?
A Large-Scale Dataset and Benchmark: Do Protein-Ligand Models Learn Binding Sites or Just Binding Likelihood?
-
Trộn các tác nhân bổ sung cho LLM dàn xếp mạnh mẽ
Mixture of Complementary Agents for Robust LLM Ensemble
-
Tổng hợp sở thích trực tuyến trung thực cho việc tinh chỉnh LLM trong đám đông di động
Truthful Online Preference Aggregation for LLM Fine-Tuning in Mobile Crowdsourcing
-
Cascade-KDE: Phục hồi chuỗi thời gian mạnh mẽ dưới sự cố xung ngoài phân phối
Cascade-KDE: Robust Time-Series Restoration under Out-of-Distribution Impulse Corruptions
-
Lô thăm tính năng? Lý thuyết phân kỳ của sự xuất hiện khái niệm
Feature Lottery? A Bifurcation Theory of Concept Emergence
-
Dấu hiệu vượt trội so với dự báo: Điều chỉnh kép nhị phân thấp cho tinh chỉnh trên thiết bị
Signs Beat Floats: Low-Rank Double-Binary Adaptation for On-Device Fine-Tuning
-
Mạch thăm dò phổ: Công thức 3 bước để xác định mạch đầu vào trong mô hình chuyển đổi tiền huấn luyện
Spectral Probe-Circuits: A Three-Step Recipe for Identifying Attention-Head Circuits in Pretrained Transformers
-
Học liên bang trên giao tiếp cơ thể người cho trí tuệ cạnh trên cơ thể: Khảo sát, phân loại và lịch trình BODYFED-HBC
Federated Learning over Human-Body Communication for On-Body Edge Intelligence: A Survey, Taxonomy, and BODYFED-HBC Scheduling Vignette
-
Lời của Corey Quinn
Quoting Corey Quinn
-
Ghi chú về Thông điệp của Giáo hoàng Leo XIV về AI
Notes on Pope Leo XIV's encyclical on AI
-
anthropic/knowledge-work-plugins
anthropics/knowledge-work-plugins
-
manaflow-ai/cmux
-
codecrafters-io/build-your-own-x
-
bleachbit/bleachbit
-
gitroomhq/postiz-app
-
triggerdotdev/trigger.dev
-
Expensify/App
-
AI tạo sinh và sự tái tổ chức nhu cầu lao động
Generative AI and the Reorganization of Labor Demand
-
BOHM: Phân bổ thứ bậc miễn phí cho các Hệ thống AI Tổ hợp
BOHM: Zero-Cost Hierarchical Attribution for Compound AI Systems
-
NeuroNL2LTL: Khung thần kinh biểu tượng để dịch Ngôn ngữ Tự nhiên sang Logic Thời gian Tuyến tính
NeuroNL2LTL: A Neurosymbolic Framework for Natural Language Translation of Linear Temporal Logic
-
RMA: Hệ thống tác nhân cho các bài toán Toán học ở trình độ nghiên cứu
RMA: an Agentic System for Research-Level Mathematical Problems
-
SciAtlas: Đồ thị tri thức quy mô lớn cho Nghiên cứu Khoa học Tự động
SciAtlas: A Large-Scale Knowledge Graph for Automated Scientific Research
-
Năng lượng trên mỗi Mục tiêu Thành công: Ghi nhận năng lượng theo cấp độ mục tiêu cho Hệ thống AI tác nhân
Energy per Successful Goal: Goal-Level Energy Accounting for Agentic AI Systems
-
ImProver 2: Các Mô hình Ngôn ngữ Tự cải thiện Lặp lại cho Tối ưu hóa Chứng minh Thần kinh-Biểu tượng
ImProver 2: Iteratively Self-Improving LMs for Neurosymbolic Proof Optimization
-
Logic Mờ Trung gian: Từ nền tảng Type-1 đến mở rộng Type-2, Type-3 và Lượng tử
Mediative Fuzzy Logic: From Type-1 Foundations to Type-2, Type-3 and Quantum Extensions
-
EVE-Agent: Các Tác nhân Tự phát triển có thể Xác minh bằng Chứng cứ
EVE-Agent: Evidence-Verifiable Self-Evolving Agents
-
Chân trời Tất định: Các Kết quả Bất khả thi như Đặc tả Thiết kế cho Hệ thống AI Đáng tin cậy
The Deterministic Horizon: Impossibility Results as Design Specifications for Trustworthy AI Systems
-
PathCal: Hiệu chuẩn Dấu hiệu Phản xạ Nhận thức Trạng thái cho Lập luận Hiệu quả
PathCal: State-Aware Reflection-Marker Calibration for Efficient Reasoning
-
Sự tổng hợp Deductive Inductive: Tạo điều kiện cho AI tạo ra các hệ thống được xác minh hình thức
Inductive Deductive Synthesis: Enabling AI to Generate Formally Verified Systems
-
Lập lại bản đồ AI: Một lý thuyết về ranh giới trách nhiệm trong các hệ sinh thái hành động
Redrawing the AI Map: A Theory of Accountability Boundaries in Agentic Ecosystems
-
AutoResearch AI: Tiến tới tự động hóa nghiên cứu AI cho sự phát hiện khoa học
AutoResearch AI: Towards AI-Powered Research Automation for Scientific Discovery
-
Giao thức Foundation: Một lớp điều phối cho xã hội hành động
Foundation Protocol: A Coordination Layer for Agentic Society
-
GENSTRAT: Tiến tới một khoa học về lý luận chiến lược trong các mô hình ngôn ngữ lớn
GENSTRAT: Toward a Science of Strategic Reasoning in Large Language Models
-
Dòng chảy Cache Latent: Truyền thông giữa các mô hình mà không cần văn bản
Latent Cache Flow: Model-to-Model Communication Without Text
-
Đọc sự không chắc chắn được calibrat từ các đường đi của mô hình ngôn ngữ
Reading Calibrated Uncertainty from Language Model Trajectories
-
FusionSense: Ba giai đoạn học gần cảm biến cho trí tuệ đa mô hình có thể thích nghi thời gian thực
FusionSense: Tri-Stage Near-Sensor Learning for Runtime-Adaptive Multimodal Edge Intelligence
-
FuRA: Fine-tuning đầy đủ với điều kiện tiên quyết phổ
FuRA: Full-Rank Parameter-Efficient Fine-Tuning with Spectral Preconditioning
-
Đường tắt đọc: Sự sao chép số liệu vị trí chiếm ưu thế trong việc đọc CoT trong các mô hình ngôn ngữ nhỏ
The Readout Shortcut: Positional Number Copying Dominates Arithmetic CoT Readout in Small Language Models
-
Học máy quên thông qua đại diện đa hình
Approximate Machine Unlearning through Manifold Representation Forgetting Guided by Self Mode Connectivity
-
MedExpMem: Tích hợp bộ nhớ kinh nghiệm cho chẩn đoán phân biệt
MedExpMem: Adapting Experience Memory for Differential Diagnosis
-
Khi nào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực sự suy luận?
When Do LLMs Reason? A Dynamical Systems View via Entropy Phase Transitions
-
WeCon: Giải pháp mạng nơ-ron hiệu quả cho các vấn đề tối ưu hóa tổ hợp đa mục tiêu
WeCon: An Efficient Weight-Conditioned Neural Solver for Multi-Objective Combinatorial Optimization Problems
-
Tensor Cache: Bộ nhớ liên kết có điều kiện cho các mô hình Transformer
Tensor Cache: Eviction-conditioned Associative Memory for Transformers