AI 论文速递

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基于听觉感知的合成语音MOS预测模型(APG-MOS)
本研究针对自动语音质量评估中的主观感知模型不足的问题，提出了一种新的听觉感知导向的MOS预测模型(APG-MOS)。该模型通过整合生物听觉机制与语义分析，提高了与人类判断的一致性，实验结果显示其在主要基准上的表现优于现有模型，具有显著的影响
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在脉冲神经网络知识蒸馏中考虑头尾的KL散度
本研究解决了脉冲神经网络（SNN）在性能上与人工神经网络（ANN）之间的差距，提出了一种新的知识蒸馏方法——头尾关注的KL散度（HTA-KL）。该方法通过动态区分高低概率区域并分配适应性权重，提升了知识转移的平衡性，最终在多个数据集上的表现
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人工智能心理学研究——首因效应是否影响ChatGPT及其他大型语言模型？
本研究探讨了三种商业大型语言模型（LLMs）中首因效应的影响，包括ChatGPT、Gemini和Claude。研究通过类比Asch（1946）进行的经典实验，发现ChatGPT倾向于优先选择描述中积极形容词在前的候选人，而Gemini表现出
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SFIBA: 基于空间的全目标隐形后门攻击
本研究针对现有多目标后门攻击在黑箱环境中缺乏触发器特异性和隐蔽性的问题，提出了一种新的空间基础全目标隐形后门攻击方法（SFIBA）。该方法通过限制不同类别的触发器在像素空间中的特定局部区域及形态，同时使用基于频域的触发器注入方法，以确保攻击
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GaLore 2：通过梯度低秩投影进行大规模LLM预训练
本研究解决了大语言模型在训练过程中面临的显著内存瓶颈问题。通过梯度低秩投影，GaLore 2 提供了一种高效且可扩展的框架，克服了SVD计算开销及与先进训练并行化策略整合的挑战。研究表明，GaLore 2可通过高达5000亿个训练标记从零开
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ARCS：带有迭代优化的代理检索增强代码合成
本研究针对超级计算中高效代码生成的难题，提出一种名为ARCS的先进框架，旨在准确、稳健且高效地进行代码生成、补全和翻译。通过结合检索增强生成与推理链的方法，ARCS系统性地拆解复杂编程任务，实现了显著优于传统方法的代码翻译和生成质量，展示了
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RV-Syn：基于结构化函数库的合理且可验证的数学推理数据合成
本研究解决了大语言模型在数学推理中对高质量推理数据的需求，针对现有数据合成方法在生成过程中的逻辑掌握和解决方案可验证性问题，提出了RV-Syn，一种新的合理且可验证的数学合成方法。实验结果表明，RV-Syn在数据规模扩展效率上超过了现有方法
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CrashFixer：Linux内核崩溃解决代理
本研究针对现有代码大型语言模型（LLMs）在处理Linux内核崩溃时面临的局限性，提出了一种新的软件修复代理CrashFixer。通过借鉴内核开发者的工作流程，本文构建了一个改进的平台kGymSuite，并展示了通过生成假设来解决复杂系统中
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傅里叶谱神经网络：基于傅里叶谱方法的碰撞算子近似以求解玻尔兹曼方程
该研究解决了玻尔兹曼方程在非弹性碰撞和高维速度域中数值解法计算成本高的问题。提出的傅里叶谱神经网络(FourierSpecNet)将傅里叶谱方法与深度学习结合，在傅里叶空间中高效地近似碰撞算子，能够实现超分辨率预测且不需要重新训练。研究表明
PDF3 days ago
通过离线仿真和大语言模型进行软件脚本自动化的技能发现
本研究解决了脚本接口对缺乏编程知识用户的高门槛问题，提出了一种离线仿真框架，通过利用大语言模型和公开的脚本指南，创建了经过验证的特定软件技能集。实验表明，该框架显著提高了自动化成功率，并优化了响应时间和运行成本，展示了在受控环境中利用执行反
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SCOPE-MRI：以Bankart损伤检测为案例的数据管理和深度学习研究
本研究解决了深度学习在检测Bankart损伤（肩关节前下方软骨撕裂）这一临床诊断难题中的不足，通过引入ScopeMRI这一首个公开专家标注的肩部病症数据集，提出了一种新的深度学习框架。研究发现，模型在常规MRI上达到的诊断性能与放射科医生处
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AKIBoards：结构跟随的多智能体系统用于预测急性肾损伤
本研究针对医学诊断中专家团队协作的复杂性问题，提出STRUC-MAS框架，以自动学习和整合全球模型为多智能体系统服务。研究表明，该框架在预测急性肾损伤方面显著提高了预测准确率，表明全球结构的学习和利用对于提高分类和诊断推理性能至关重要。
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自动化单元测试用例生成：系统文献综述
本研究针对软件测试领域中的自动化测试面临的挑战和改进方案进行了系统综述，特别关注遗传算法和粒子群优化方法的信息缺口。通过整合现有文献，本文提出了混合算法组合及其与突变测试和神经网络的互操作性，揭示了当前测试标准及领域内普遍存在的可读性和模拟
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局部提示优化
本研究解决了大语言模型（LLM）提示优化中的一个关键问题，即优化过程中词汇空间的复杂性导致指导不足。通过引入局部提示优化（LPO）方法，重点优化提示中的特定词语，研究表明该方法在数学推理和BIG-bench Hard基准上显著提升了性能，并
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CarbonCall：面向边缘设备的大型语言模型的可持续性函数调用
本研究针对大型语言模型在边缘AI系统中的高能耗和碳排放问题，提出了CarbonCall，一个可持续性意识的函数调用框架。该框架通过实时碳强度预测动态调整功率阈值，并切换模型变体，以减少碳排放和能耗，同时保持高效能。实验结果表明，Carbon
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基于叙事的情感反思：利用人工智能支撑自主情感素养
本研究针对情感自我反思的不足提出了创新的AI平台Reflexion，通过实时情感检测和层层反思提示，促进用户深入情感探索。研究表明，该平台在情感表达、认知重构和心理弹性方面均显现出积极成效，展现了其在教育、治疗和公共卫生领域的潜在影响。
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一张图片胜过千言万语？图像再生任务中迭代人驱动提示优化的有效性
本研究探讨了图像再生中迭代优化输入提示过程的重要性，该过程旨在更精确地重现特定目标图像。研究的关键发现表明，逐步调整提示显著提高了再生图像与目标图像的相似度，这不仅通过主观评估得到验证，也通过定量指标得以支持，指出了迭代工作流程在增强生成性
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基于双向长短期记忆网络的网络钓鱼网址检测
本研究解决了传统网络钓鱼检测系统假阳性率高和识别攻击类型有限的问题。通过使用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM），本文提出了一种新的深度学习方法，能够对网址进行更加准确的分类。实验结果表明，该模型在超过65万个网址的数据集上，检测准确率达到
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基于判决文书中法律条款共引的案件相似性标注与实证争议评估
本研究解决了在劳动争议等专业领域开发法律推荐系统时缺乏标注数据集的问题。我们提出了一种新方法，通过案件中法律条款的共引来建立相似性，从而实现算法注释。研究结果表明，该推荐系统能够有效推荐相似的劳动案件，促进法律文书自动标注技术的发展。
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多智能体强化学习在资源分配优化中的应用综述
本文解决了多智能体强化学习（MARL）在资源分配优化（RAO）中应用的研究空白。通过综述最近的MARL算法，本文提出了一个结构化的分类法，并指出当前研究中的主要挑战及未来方向，旨在帮助研究者和从业者更好地利用MARL的潜力来改善资源分配解决
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