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本文提出Reveal2Revise框架，通过可解释性技术检测和缓解深度神经网络在医疗数据中的伪相关行为，提升模型鲁棒性。涵盖样本级与特征级偏差标注方法，并在四种医疗数据集上...

本文提出反射式记忆管理（RMM）技术，通过前瞻性反射动态汇总多粒度对话内容，并结合强化学习的回顾性反射优化检索机制，显著提升长期个性化对话代理的性能。实验表明，RMM在Lo...

某机构正在改进Windows 11任务管理器的CPU使用率计算方式，使不同标签页的数值显示逻辑保持一致，解决多核处理器场景下的百分比计算偏差问题，该更新已向Insider测...

本文探讨如何通过模型上下文协议(MCP)与某中心Q索引的集成，构建安全可扩展的企业级AI检索架构，实现精准的语义搜索与结构化操作自动化。...

本文深入解析某中心Alexa实时对话翻译功能的技术架构，包括并行语音识别系统、语言识别模型及针对会话语音优化的翻译引擎，涵盖6种语言对的低延迟处理与声学模型训练细节。...

本文提出后完成学习（PCL）框架，通过利用模型输出完成后的序列空间，增强语言模型的推理与自我评估能力。实验表明该方法在传统监督微调和强化学习方法基础上实现了稳定提升。...

本文提出MAYA框架，通过编码器中的多分支注意力机制(MBA)处理表格数据的特征异质性，结合动态一致性权重约束和交叉注意力解码器，在分类和回归任务中实现优于现有Transf...

美国网络安全局警告称，黑客正在利用PaperCut打印管理软件中的高危漏洞CVE-2023-2533进行攻击，该漏洞可导致远程代码执行，影响全球7万家机构的超1亿用户。...

Google DeepMind宣布Gemini 2.5系列模型重大更新，包括增强的推理模式Deep Think、原生音频输出功能、计算机使用能力以及开发者体验优化，继续领跑...

本文提出SAKE方法，通过将待编辑知识建模为分布而非单一提示，利用最优传输理论实现大语言模型中知识的鲁棒性编辑，解决了现有方法在上下文鲁棒性和逻辑泛化方面的局限性。...

本文提出了一种渐进式训练框架HiPreNets，通过分阶段学习预测残差来提升神经网络精度，并探讨了损失函数选择、参数数量优化及自适应数据采样技术。实验验证了该方法在多个基准...

谷歌DeepMind发布Gemini Robotics和Gemini Robotics-ER两款机器人AI模型，突破视觉-语言-动作多模态技术，实现物理世界的交互与操作能力...

本文提出MNEME框架，通过稀疏模型差分技术预测大语言模型在微调或知识遗忘过程中产生的副作用，如跨领域性能下降，无需依赖微调数据即可实现95%的准确率预测，并提供部分逆转效...

本文介绍了Inworld TTS-1，这是一组基于Transformer的自回归文本转语音模型。TTS-1-Max拥有88亿参数，专为高质量和表现力设计；TTS-1则具有1...

本文提出RATE，一种基于大型语言模型(LLM)的检索增强生成技术提取管道，结合RAG和多定义LLM验证方法，在脑机接口和扩展现实领域案例中实现91.27%的F1分数，显著...

亚马逊学者Thomas Brox探讨计算机视觉的未来发展趋势，重点关注无监督学习、生成模型以及机器学习与几何学的结合，认为这些方向可能带来新的突破。...

本文介绍了RoD-TAL多模态数据集，用于评估大语言模型和视觉语言模型在罗马尼亚驾驶法律问答任务中的表现，包括信息检索、问答系统等技术实现细节。...

亚马逊与德国马普学会合作成立首个美国境外科学中心，聚焦人工智能、计算机视觉和机器学习研究，通过联合研究、工业奖学金和社区活动推动技术创新。...

亚马逊Alexa AI团队开发的DataTuner系统通过端到端神经网络架构，将知识图谱等结构化数据转换为语义准确且流畅的自然语言文本，在COLING 2020会议上以BL...