arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

AI 大模型

语言大模型 / LLM

大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。

2026-05-12 至 2026-05-12 共收录 876 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 效率与部署 162 篇

2605.09982 2026-05-12 cs.CV 67%

ERASE: Eliminating Redundant Visual Tokens via Adaptive Two-Stage Token Pruning

ERASE: 通过自适应两阶段令牌剪枝消除冗余视觉令牌

Yuna Lee, Kyoungho Min, Yulhwa Kim

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University, Republic of Korea(电气与计算机工程系,成均馆大学,大韩民国) Department of Semiconductor Systems Engineering, Sungkyunkwan University, Republic of Korea(半导体系统工程系,成均馆大学,大韩民国)

专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract)

AI总结 本文提出ERASE框架,通过自适应两阶段令牌剪枝方法减少冗余视觉令牌,实验证明在85%的令牌剪枝率下,模型准确率保持在89.46%。

Comments 20 pages, 8 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.09902 2026-05-12 cs.CV 67%

Adversarial Attacks Against MLLMs via Progressive Resolution Processing and Adaptive Feature Alignment

通过渐进分辨率处理和自适应特征对齐对多模态大语言模型进行对抗攻击

Haobo Wang, Xiaorong Ma, Weiqi Luo, Xiaojun Jia, Jiwu Huang

机构 * Sun Yat-sen University(中山大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Shenzhen MSU-BIT University(深圳MSU-BIT大学)

专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract)

AI总结 本文提出PRAF-Attack框架,通过多尺度语义指导和中间层局部对齐提升多模态大语言模型的对抗攻击转移性,实验表明其在多种黑盒MLLM上表现更优。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.08985 2026-05-12 cs.CV 67%

LLaVA-UHD v4: What Makes Efficient Visual Encoding in MLLMs?

LLaVA-UHD v4: 什么使多模态大语言模型中的高效视觉编码成为可能?

Kechen Fang, Yihua Qin, Chongyi Wang, Wenshuo Ma, Tianyu Yu, Yuan Yao

机构 * Tsinghua University(清华大学) ModelBest

专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract)

AI总结 本文通过 slice-based 编码和 intra-ViT 早期压缩,提升了多模态大语言模型在高分辨率图像输入中的视觉编码效率,减少 55.8% 的 FLOPs 而不牺牲下游性能。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2604.19503 2026-05-12 cs.DC 67%

ReaLB: Real-Time Load Balancing for Multimodal MoE Inference

ReaLB:多模态MoE推理的实时负载均衡

Yingping Wang, Yi Wu, Xiangyu Wu, Junwei Cui, Weilin Cai, Zhijiang Guo, Jiayi Huang

专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract)

AI总结 ReaLB通过实时调整MoE专家计算精度,提升多模态模型推理效率,减少负载不平衡,实现1.10-1.32倍的端到端加速,同时保持1%以内的精度损失。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.10518 2026-05-12 cs.CL cs.AI 62%

Infinite Mask Diffusion for Few-Step Distillation

无限掩码扩散用于少步蒸馏

Jaehoon Yoo, Wonjung Kim, Chanhyuk Lee, Seunghoon Hong

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)(韩国科学技术院)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出无限掩码扩散模型,通过引入随机无限状态掩码降低因子化误差下限,解决了传统掩码扩散模型在少步生成中的性能问题,并在LM1B和OpenWebText上超越现有少步蒸馏方法。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.08778 2026-05-12 cs.AI cs.LG cs.MA 62%

Not All Turns Matter: Credit Assignment for Multi-Turn Jailbreaking

并非所有转折都重要:多轮 jailbreak 的信用分配

Zhida He, Xiaoyu Wen, Han Qi, Ziyuan Zhou, Peng Yu, Xingcheng Xu, Dongrui Liu, Xia Hu, Chaochao Lu, Qiaosheng Zhang

机构 * Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Fudan University(复旦大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

专题命中 效率与部署 :LLM(abstract_cn);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出 TRACE 框架,通过区分多轮 jailbreak 中不同回合的贡献,提升攻击效果和防御安全。

Comments 41 pages, 10 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.08587 2026-05-12 cs.LG cs.AI 62%

Kaczmarz Linear Attention

Kaczmarz线性注意力

Jiaxuan Zou, Ruifeng Ren, Yong Liu

机构 * School of Mathematics and Statistics(数学与统计学学院) Xi’an Jiaotong University(西安交通大学) Gaoling School of Artificial Intelligence(白洋学校人工智能学院) Renmin University of China(中国人民大学)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Kaczmarz线性注意力(KLA),通过改进Gated DeltaNet的更新机制,提升长上下文语言模型的准确性和效率。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2601.22904 2026-05-12 cs.CV cs.AI cs.LG 62%

Hyperspherical Autoencoder for High-Fidelity Image Reconstruction and Generation

超球面自编码器用于高保真图像重建与生成

Hun Chang, Byunghee Cha, Jong Chul Ye

机构 * KAIST AI(韩国科学技术院人工智能实验室)

专题命中 效率与部署 :foundation model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出超球面自编码器,通过方向特征对齐和层次卷积补丁嵌入模块,提升图像重建和生成的保真度,实验结果显示其在gFID、rFID和PSNR指标上均优于现有方法。

Comments 22 pages, and 20 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.08301 2026-05-12 cs.LG cs.AI 62%

Priming: Hybrid State Space Models From Pre-trained Transformers

预训练:从预训练变换器中获得的混合状态空间模型

Aditya Chattopadhyay, Elvis Nunez, Prannay Kaul, Benjamin Bowman, Evan Becker, Luca Zancato, David Thomas, Wei Xia, Stefano Soatto

机构 * AWS Agentic AI(AWS 代理AI)

专题命中 效率与部署 :post-training(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 预训练通过从预训练变换器初始化混合模型,利用短对齐和微调阶段,在少于源模型预训练token预算的情况下恢复下游性能,实现了大规模混合架构设计的可控比较。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.08273 2026-05-12 cs.LG cs.AI 62%

Efficient Prompt Learning for Traffic Forecasting

高效交通预测的提示学习

Qianru Zhang, Xinyi Gao, Alexander Zhou, Reynold Cheng, Siu-Ming Yiu, Hongzhi Yin

机构 * School of Computing and Data Science(计算与数据科学学院) The University of Hong Kong(香港大学) School of Electrical Engineering and Computer Science(电气工程与计算机科学学院) The University of Queensland(昆士兰大学) Department of Computing(计算学院)

专题命中 效率与部署 :prompting(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出SimpleST框架,通过高效提示学习提升时空图神经网络的泛化能力,实验证明在五个真实世界交通数据集上预测准确性和计算效率均优于现有方法。

Comments 24 pages. This paper is accepted by VLDBJ

Journal ref The VLDB Journal of 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.10343 2026-05-12 cs.CV cs.AI 57%

EvoStreaming: Your Offline Video Model Is a Natively Streaming Assistant

EvoStreaming: 你的离线视频模型本质上是一个原生流式助手

Zichen Wen, Boxue Yang, Junlong Ke, Jiajie Huang, Chenfei Liao, Junxi Wang, Xuyang Liu, Linfeng Zhang

机构 * EPIC Lab, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学EPIC实验室) Tsinghua University(清华大学) The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科学与技术大学(广州)) Fudan University(复旦大学)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出EvoStreaming框架,通过自演化方法使离线视频模型适应流式助手任务,仅需1000个自生成样本即可提升RealStreamEval评分,并保持离线性能。

Comments 33 pages, 9 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.07820 2026-05-12 cs.LG 57%

Scaling Categorical Flow Maps

扩展分类流映射

Oscar Davis, Anastasiia Filippova, Pierre Ablin, Victor Turrisi, Amitis Shidani, Marco Cuturi, Louis Béthune

机构 * Apple, University of Oxford(苹果公司,牛津大学)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出大规模分类流映射模型,通过自蒸馏生成高质量文本,同时引入半离散设置下的似然界,提升语言模型性能。

Comments Minor style changes

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.06644 2026-05-12 cs.LG 57%

Edge-specific signal propagation on mature chromophore-region 3D mechanism graphs for fluorescent protein quantum-yield prediction

成熟色基区域3D机制图上边缘特定信号传播用于荧光蛋白量子产率预测

Yuchen Xiong, Swee Keong Yeap, Steven Aw Yoong Kit

机构 * China-ASEAN College of Marine Sciences(中国-东盟海洋科学学院)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于色基的机制图算法,通过3D残差图传播局部物理信号,预测荧光蛋白量子产率,优于现有方法,在远程同源性下表现最佳。

Comments Includes appendix; source code, processed feature tables and evaluation scripts are available from the first author upon reasonable request

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.10126 2026-05-12 cs.RO cs.AI 57%

AR-VLA: True Autoregressive Action Expert for Vision-Language-Action Models

AR-VLA:面向视觉-语言-动作模型的真自回归动作专家

Yutong Hu, Jan-Nico Zaech, Nikolay Nikolov, Yuanqi Yao, Sombit Dey, Giuliano Albanese, Renaud Detry, Luc Van Gool, Danda Paudel

机构 * KU Leuven, Dept. Mechanical Engineering, Research unit Robotics, Automation and Mechatronics(库勒恩大学,机械工程系,机器人、自动化与机电一体化研究单位) KU Leuven, Dept. Electrical Engineering, Research unit Processing Speech and Images(库勒恩大学,电气工程系,语音和图像处理研究单位)

专题命中 效率与部署 :pretraining(abstract);分类 cs.AI

AI总结 AR-VLA提出了一种自回归动作专家,通过长时记忆保持上下文,解决快控与慢思的频率不匹配问题,实现高效预训练和模块化集成,提升动作生成的时空一致性。

Comments RSS 2026 accepted

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2511.01292 2026-05-12 stat.ML cs.LG 57%

Optimal Attention Temperature Improves the Robustness of In-Context Learning under Distribution Shift in High Dimensions

最优注意力温度提升高维分布偏移下的上下文学习鲁棒性

Samet Demir, Zafer Dogan

机构 * MLIP Research Group, KUIS AI Center, Koç University(MLIP研究组、KUIS人工智能中心、科克大学) Department of EEE, Koç University, İstanbul, Turkey(电子工程系、科克大学、伊斯坦布尔,土耳其)

专题命中 效率与部署 :pretraining(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文研究了在高维分布偏移下通过调整注意力温度提升预训练Transformer上下文学习鲁棒性的方法,推导了通用误差闭式表达式并验证了理论。

Comments ICML 2026, 24 pages, 7 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.10107 2026-05-12 cs.AI cs.AR 57%

Arcane: An Assertion Reduction Framework through Semantic Clustering and MCTS-Guided Rule Exploring

Arcane:通过语义聚类和MCTS引导的规则探索的断言减少框架

Hongqin Lyu, Yonghao Wang, Zhiteng Chao, Tiancheng Wang, Huawei Li

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS, Beijing, China(处理器国家重点实验室,计算技术研究所,中国科学院,北京,中国) University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China(中国科学院大学,北京,中国)

专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出Arcane框架,通过语义聚类和MCTS引导的规则探索,有效减少断言数量,同时保持形式覆盖和突变检测能力,实验表明断言数量减少达76.2%,模拟时间加速2.6至6.1倍。

Comments 6 pages, 6 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.09355 2026-05-12 cs.LG 57%

FLAME: Adaptive Mixture-of-Experts for Continual Multimodal Multi-Task Learning

FLAME:适应性专家混合用于连续多模态多任务学习

Xing Han, Shravan Chaudhari, Tanvi Ranade, Rama Chellappa, Suchi Saria

机构 * Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)

专题命中 效率与部署 :pretraining(abstract);分类 cs.LG

AI总结 FLAME提出了一种可扩展的专家混合框架,支持多任务预训练和连续学习,通过模态特定路由器处理不同模态的任务,同时利用低秩内存子空间压缩专家知识,提升参数效率和减少灾难性遗忘。

Comments 37 pages, 25 figures, 6 tables

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.09281 2026-05-12 cs.LG 57%

TileQ: Efficient Low-Rank Quantization of Mixture-of-Experts with 2D Tiling

TileQ: 一种高效的混合专家低秩量化方法基于二维铺砖

Hongyaoxing Gu, Xinzhe Chen, Lijuan Hu, Fangfang Liu

机构 * Institute of Software Chinese Academy of Sciences(中国科学院软件研究所) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)

专题命中 效率与部署 :post-training(abstract);分类 cs.LG

AI总结 TileQ通过二维铺砖结构低秩量化方法,在不进行微调的情况下实现混合专家模型的高效量化,显著降低内存使用和推理延迟,同时保持最先进的准确性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2602.05243 2026-05-12 cs.LG cs.CV 57%

CORP: Closed-Form One-shot Representation-Preserving Structured Pruning for Transformers

CORP: 变换器的闭式单次表示保持结构剪枝

Boxiang Zhang, Baijian Yang

机构 * Purdue University(普渡大学)

专题命中 效率与部署 :post-training(abstract);分类 cs.LG

AI总结 CORP提出一种闭式单次结构剪枝方法,通过未标记校准数据去除MLP维度和注意力子结构,无需梯度或微调,实现高精度下的高效模型压缩。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2503.05383 2026-05-12 cs.AI cs.MA 57%

AVA: Attentive VLM Agent for Mastering StarCraft II

AVA:面向星际2的注意力视觉语言代理

Weiyu Ma, Yuqian Fu, Zecheng Zhang, Bernard Ghanem, Guohao Li

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 AVA提出一个支持多智能体强化学习和视觉语言模型的星际2基准,通过RGB图像、自然语言观察和结构化状态信息,比较训练和零样本方法在21种场景中的表现,揭示训练效率、性能上限、可解释性和部署成本的权衡。

Comments Accepted by ACL 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.09065 2026-05-12 cs.CV cs.LG 57%

Dependency-Aware Discrete Diffusion for Scene Graph Generation

面向依赖关系的离散扩散用于场景图生成

Rajalaxmi Rajagopalan, Romit Roy Choudhury

机构 * University of Illinois, Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

专题命中 效率与部署 :prompting(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种依赖感知的层次约束离散扩散模型,用于生成场景图,通过分离结构与语义,提升生成的依赖关系和层次结构,实验显示在场景图和布局指标上优于基线方法,并在多对象场景中提升图像生成的对齐效果。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.09060 2026-05-12 cs.CL 57%

Language-Conditioned Visual Grounding with CLIP Multilingual

基于CLIP多语言的语言条件视觉 grounding

J. de Curtò, Mauro Liz, I. de Zarzà

机构 * 1 Department of Computer Applications in Science \& Engineering, BARCELONA Supercomputing Center, Barcelona, Spain 3 Department of Electrical Computer Engineering, Boston University, Boston, MA 02215, USA 4 Human centered AI, Data \& Software, LUXEMBOURG Institute of Science

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.CL

AI总结 研究通过密集多语言CLIP探针分析多语言视觉语言模型的性能差异,发现低资源语言在文本分支存在结构性惩罚,编码器扩展能缓解部分失败案例,同时保持跨语言相似性,但空间对齐问题导致集群掩码IoU下降。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.08857 2026-05-12 cs.LG 57%

RareCP: Regime-Aware Retrieval for Efficient Conformal Prediction

RareCP: 适用于高效置信预测的领域感知检索

Manuel Heurich, Maximilian Granz, Tim Landgraf

机构 * Institute for Computer Science(计算机科学研究所)

专题命中 效率与部署 :foundation model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 RareCP通过混合余弦注意力专家学习局部校准表示,结合紧凑的超网络跟踪时间漂移,实现适应性置信预测,提升区间效率并保持覆盖性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.08764 2026-05-12 cs.LG cs.CV eess.IV 57%

Anchoring the Eigengap: Cross-Modal Spectral Stabilization for Sample-Efficient Representation Learning

锚定特征间隙:跨模态谱稳定化以实现样本高效表征学习

Nikhil J. Dhinagar, Vidhi Chhatbar, Chirag Jagad, Pavithra Senthilkumar, Sophia I. Thomopoulos, Mahir H. Khan, Sook-Lei Liew, the ENIGMA-Stroke Recovery Working Group, Paul M. Thompson

机构 * Imaging Genetics Center, Mark & Mary Stevens Neuroimaging & Informatics Institute, Keck School of Medicine, University of Southern California(影像基因中心,马克与玛丽史蒂文斯神经影像与信息学研究所,凯克医学院,南加州大学) Neuroscience Graduate Program, Mark & Mary Stevens Neuroimaging & Informatics Institute, Chan Division of Occupational Science & Occupational Therapy, Biomedical Engineering, University of Southern California(神经科学研究生项目,马克与玛丽史蒂文斯神经影像与信息学研究所,查恩职业科学与职业治疗 division,生物医学工程,南加州大学)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出跨模态谱稳定化方法,通过抑制噪声主导方向并保持特征间隙,提升样本效率下的表征学习性能。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.08639 2026-05-12 cs.LG 57%

ReLibra: Routing-Replay-Guided Load Balancing for MoE Training in Reinforcement Learning

ReLibra:基于路由回放的MoE训练负载均衡

Chao Jin, Xinming Wei, Yinmin Zhong, Chengxu Yang, Bingyang Wu, Ruidong Zhu, Zili Zhang, Yuliang Liu, Xin Jin

机构 * School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机学院)

专题命中 效率与部署 :LLM(abstract_cn);分类 cs.LG

AI总结 ReLibra通过利用强化学习的回放训练流程中的路由回放机制,在微批次粒度上实现细粒度负载均衡,提升MoE训练效率。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.08277 2026-05-12 cs.CR cs.AI 57%

Mitigating Many-shot Jailbreak Attacks with One Single Demonstration

通过一个单个演示缓解多示例劫持攻击

Kejia Chen, Jiawen Zhang, Boheng Li, Pengcheng Li, Jian Lou, Zunlei Feng, Mingli Song, Ruoxi Jia, Tianwei Zhang

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Sun Yat-sen University(中山大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Virginia Tech(弗吉尼亚理工大学)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文研究多示例劫持攻击为何随着演示数量增加而增强,提出通过添加固定单个安全演示来对抗该攻击,从而提升模型鲁棒性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.08124 2026-05-12 cs.DC cs.CL cs.MA cs.NI 57%

Scaling Mobile Agent Systems: From Capability Density to Collective Intelligence

扩展移动代理系统:从能力密度到集体智能

Bowei He

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学)

专题命中 效率与部署 :foundation model(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文提出通过紧凑基础模型设计与压缩提升单个代理能力密度,并通过通信丰富的多代理协作实现集体智能,以解决移动代理系统的扩展性问题。

Comments Accepted by ACM MobiSys 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.10730 2026-05-12 cs.CV 50%

Qwen-Image-2.0 Technical Report

Qwen-Image-2.0 技术报告

Bing Zhao, Chenfei Wu, Deqing Li, Hao Meng, Jiahao Li, Jie Zhang, Jingren Zhou, Junyang Lin, Kaiyuan Gao, Kuan Cao, Kun Yan, Liang Peng, Lihan Jiang, Niantong Li, Ningyuan Tang, Shengming Yin, Tianhe Wu, Xiao Xu, Xiaoyue Chen, Xihua Wang, Yan Shu, Yanran Zhang, Yi Wang, Yilei Chen, Ying Ba, Yixian Xu, Yujia Wu, Yuxiang Chen, Zecheng Tang, Zekai Zhang, Zhendong Wang, Zihao Liu, Zikai Zhou, An Yang, Chen Cheng, Chenxu Lv, Dayiheng Liu, Fan Zhou, Hantian Xiong, Hongzhu Shi, Hu Wei, Huihong Zhao, Ivy Liu, Jianwei Zhang, Jiawei Zhang, Kai Chen, Kang He, Levon Xue, Lin Qu, Linhan Tang, Luwen Feng, Minggang Wu, Minmin Sun, Na Ni, Rui Men, Shuai Bai, Sishou Zheng, Tao Lan, Tianqi Zhang, Tingkun Wen, Wei Wang, Weixu Qiao, Weiyi Lu, Wenmeng Zhou, Xiaodong Deng, Xiaoxiao Xu, Xinlei Fang, Xionghui Chen, Yanan Wang, Yang Fan, Yichang Zhang, Yixuan Xu, Yu Wu, Zhiyuan Ma, Zhizhi Cai

机构 * Qwen Team(通义实验室)

专题命中 效率与部署 :foundation model(abstract)

AI总结 Qwen-Image-2.0 通过多模态扩散变换器和定制化训练流程,统一高保真生成与精确图像编辑,提升多语言文本精度、高分辨率逼真度及复杂指令遵循能力。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.09954 2026-05-12 cs.RO cs.CV 50%

JODA: Composable Joint Dynamics for Articulated Objects

JODA:可组合的联合动力学用于连杆物体

Tianhong Gao, Cheng Yu, Yinghao Xu, Mengyu Chu

机构 * Peking University(北京大学) Ant Group, Robbyant(蚂蚁集团,Robbyant)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract)

AI总结 JODA通过结构化三通道场生成关节级动力学,结合视觉和语言模型推断并优化关节动力学,实现可控的连杆物体动力学建模。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.09793 2026-05-12 cs.HC 50%

Push and Pushback in Contesting AI: Demands for and Resistance to Accountability

在争夺AI中的推与推回:对问责的诉求与抵制

Yulu Pi, Lucas Lichner, Jae Woo Lee, Sijia Xiao, Renwen Zhang, Jatinder Singh

专题命中 效率与部署 :prompting(abstract)

AI总结 本文通过分析43个实际案例,探讨了AI问责争议中的动态过程,揭示了各方如何通过诉求与回应影响AI实践,提出了问责策略和机构回应的分类。

Comments Accepted by FAccT 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏