- PromptInfuser: 紧密耦合人工智能与 UI 设计如何影响设计师的工作流程
通过比较 PromptInfuser 和设计师当前的 AI 原型化工作流程，我们研究了联结提示和 UI 设计如何影响设计师的工作流程，发现 PromptInfuser 比当前工作流程更有用，更能产生逼真的原型，更高效，更有帮助于预测 UI - 可解释的临床风险预测人工智能：概念、方法和形式调查
AI 在医疗应用中的最新进展显示出在诊断和疾病预测方面超越人类表现的巨大潜力。然而，随着 AI 模型的复杂性日益增加，人们对其不透明性、潜在偏见和解释性的需求也越来越担忧。为了确保 AI 系统的信任和可靠性，特别是在临床风险预测模型中，解释 - 移动云协同智能推理
在移动设备上，利用深度学习模型进行 AI 应用程序时，采用共享的移动 - 云推理方法可以降低推理的延迟、能源消耗和网络带宽使用，同时提供隐私保护措施。
- 可信人工智能指南 -- AI 评估目录
人工智能（AI）在最近几年取得了显著进展，对经济和社会产生了重大影响。然而，仅当 AI 应用根据高质量标准开发并有效地防范新的 AI 风险时，AI 和基于其的商业模式才能充分发挥其潜力。此论文致力于解决 AI 应用可信度的问题，通过提供一个 - 动态背景学习的高效提示
本文提出 DynaICL，基于黑盒通用模型的高效提示配方。通过动态分配示例来平衡性能和效率。实验结果表明 DynaICL 在计算资源或所需性能受限时可以实现更好的性能和效率权衡。
- 恰当性是您所需的一切！
该论文探讨聊天机器人的安全问题，提出了一种基于适当性概念的限制方法，包括技术 - 话语、社交和道德上的适当性，并提出了聊天机器人要满足的三个要求：立场性，可接受性和价值取向一致性（PAVA），同时建议使用适当性挑战集作为验证方法。
- 加利福尼亚大学旧金山分校，脑转移立体定向放疗（UCSF-BMSR）MRI 数据集
UCSF-BMSR 是一个公共的、多模态的 MRI 数据集，包括 560 个病人的 5136 个脑转移灶的专家标注，旨在推动脑转移灶 AI 应用的研究。
- 使用 MicroTVM 在边缘上将机器学习模型部署到 AOT 运行时
本文提出了一种将经过预训练的模型解析为 C 源代码并利用 MicroTVM 在边缘设备上执行的代码生成器。利用普适模块加速器接口（UMA），将特定的计算密集型操作轻松卸载到专用加速器上，而其他操作则在 CPU 核心上进行。 最后，作者使用 - 利用非相干光计算进行 AI 加速的跨层设计
本文介绍了一种基于非相干光学计算平台的 AI 工作负载加速方法，通过交叉层设计，优化了非相干光学计算平台的光学器件工程、调谐电路增强和架构创新，并探讨了硬件 / 软件协同设计等技术来智能化映射和适应 AI 软件，以提高其在非相干光学计算平台 - 在测试语言不常见方面的人工智能性能时，暴露对底层意义的不敏感性
本研究探讨基于计算方法和大数据的人工智能应用中所使用的大型语言模型的语言表现，着重考察语言表现是否由语言知识所导引。结果发现即便是常规语法结构之外的、不太常见的语言结构也可能导致大型语言模型表现出不足的语言能力，暗示这种类型的语言模型实际上 - 术语数据库联邦的开放术语管理与共享工具包
本研究介绍了 EuroTermBank Toolkit，该工具实现了基于标准的术语资源的共享与管理，使得内容创作者、翻译家、AI 应用（如机器翻译、语音识别和信息提取）的开发者以及研究者和学生能够在欧洲最大的多语种术语资源 EuroTerm - 计算连续体中的自治和智能：编排的挑战、支持因素和未来发展方向
本文研究了设备边缘云计算中的资源编排，强调边缘 AI 对资源编排的支持和强调本地自治和智能，提出了一个旨在实现未来资源编排愿景的编排范式。
- AAAI谁在缺席？对韩国全国日常对话语料库中不同人口群体参与情况的描述
构建交互式人工智能应用程序必需有对话语料库，本文分析了韩国全国性的日常对话语料库，利用不同年龄和性别群体的参与表征了该语料库的人口统计学信息。
- 构建复杂和混合的 AI 解决方案
通过扩展 Acumos 系统来支持 AI 应用程序的通用组件、自动编排和用户界面，该系统部署在开源 Eclipse 项目中并提供示例。
- 具有额外无监督概念的概念瓶颈模型
本文提出了一种基于概念瓶颈模型的新型可解释模型，集成了监督和无监督概念，减少了计算量，同时取得了比 CBM 和 SENN 更优异的实验效果，并可视化每个概念的显著性图，符合语义意义。
- 常识知识的维度
本文旨在通过整合常识知识维度，调查了许多常识知识来源并将它们合并成 13 个常识知识维度，其中时间和渴望 / 目标维度对于现有的下游推理任务非常有益，而不同性和词汇知识对这些任务的影响相对较小。
- WWW长尾实体的开放知识扩充
本文提出了一种全面的知识丰富方法，利用开放 Web 预测缺失属性并推断长尾实体的真实事实来改进知识库，实验结果表明该方法的可行性和优越性。
- AAAI基于知识图谱的人类可理解事实核查的争论动态
提出了一种基于辩论动态的知识图谱事实检查新方法，利用强化学习代理抽取路径来论证事实真假，并通过二元分类器判断真假；该方法可解释用户决策，允许用户参与推理和评估辩论，提高各类基于知识图谱的人工智能应用的接受度、效率、稳健性和公正性。
- SimpleDet: 一个简单且多功能的分布式目标检测和实例识别框架
本文介绍了一个名为 SimpleDet 的高效开源物体检测框架，支持最新的检测模型和分布式训练，可在消费级硬件上大规模训练现代化的检测模型。
- CVPR视频中的话语解析：一种多模态方法
本文提出 Visual Discourse Parsing 任务，通过识别视频场景来了解视频中场景之间的话语关系，并提出了一种不需要显式身份识别和注释场景的方法识别视觉话语线索。通过构建包含 310 个视频和相应话语线索的新数据集评估所提出