Exploring Protein Language Model Architecture-Induced Biases for Antibody Comprehension
探索蛋白质语言模型架构引起的抗体理解偏差
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.LG
AI总结 本研究探讨了蛋白质语言模型架构对抗体理解偏差的影响,通过对比不同模型在抗体靶向预测中的表现,揭示了架构选择对生物特征提取的关键作用。
AI 大模型
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
探索蛋白质语言模型架构引起的抗体理解偏差
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.LG
AI总结 本研究探讨了蛋白质语言模型架构对抗体理解偏差的影响,通过对比不同模型在抗体靶向预测中的表现,揭示了架构选择对生物特征提取的关键作用。
流形与模块:神经基础模型中函数如何发展
机构 * University of Tübingen(图宾根大学) ; School of Science & Technology(科学与技术学院) ; IE University(IE大学) ; The Kempner Institute for Natural and Artificial Intelligence(自然与人工智能研究所) ; Harvard University(哈佛大学) ; Department of Computer Science(计算机科学系) ; Yale University(耶鲁大学) ; Depts. of Computer Science and Biomedical Engineering(计算机科学与生物医学工程系) ; Wu Tsai Institute(吴士怀研究所)
专题命中 其他LLM :foundation model(title,abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文通过分析神经基础模型中不同处理阶段的流形结构,揭示其在生物相关性方面的贡献。
Comments 25 pages, 10 figures, accepted at Data on the Brain & Mind Findings, NeurIPS 2025
Dropout Prompt Learning: 向稳健和适应性强的视觉-语言模型迈进
机构 * Biao Chen, Lin Zuo, Mengmeng Jing, Kunbin He, Yuchen Wang(作者)
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.AI
AI总结 Dropout Prompt Learning通过在视觉-语言模型中应用Dropout技术,提升模型的鲁棒性和适应性,实验表明其在低样本学习、长尾分类和分布外泛化等任务中表现优异。
缓解抗原数据瓶颈:基于蛋白质语言模型的半监督学习用于甲型流感A病毒监测
机构 * Department of Computer Science, University of Liverpool, UK(利物浦大学计算机科学系)
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.LG
AI总结 本研究利用蛋白质语言模型与半监督学习缓解抗原数据瓶颈,提升流感A病毒监测的预测准确性。
Comments V0: initial draft uploaded
双元子网络:映射到下一个标记的Transformer语言模型
机构 * Department of Cognitive Science University of California San Diego(认知科学系,加州大学圣地亚哥分校)
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.CL
AI总结 研究发现Transformer语言模型中存在双元子网络,这些子网络能基于当前标记预测下一个标记,且对模型性能至关重要。
Comments NeurIPS 2025
刻画固定精度变换器语言模型的表达能力
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.CL
AI总结 本研究通过分析固定精度变换器的表达能力,发现其与线性时间逻辑中单一时间运算符的片段一致,并通过实验证明其在语言泛化中的表现。
Comments NeurIPS 2025 (Spotlight)
基于表格基础模型的统计准确且鲁棒的岩体结构预测
机构 * School of Engineering(工程学院) ; Technology, China University of Geosciences (Beijing)(技术学院,中国地质大学(北京)) ; School of Geological Engineering(地质工程学院) ; Geomatics, Chang'an University(测绘学,长安大学) ; School of Engineering, China University of Geosciences (Wuhan)(工程学院,中国地质大学(武汉))
专题命中 其他LLM :foundation model(title,abstract);分类 cs.LG
AI总结 本文提出利用表格基础模型实现对岩体结构的统计准确且鲁棒的生成预测,通过小数据学习有效捕捉复杂分布模式,实验表明优于传统方法。
基于大语言模型的事件链驱动的ADAS代码生成方法
机构 * Federal Ministry of Research, Technology and Space of Germany(德国联邦研究、技术和空间部)
专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文提出基于事件链驱动和大语言模型的ADAS代码生成方法,通过RAG层提高代码生成的准确性和一致性,无需重新训练大语言模型。
从零开始构建轨迹基础模型
机构 * Université libre de Bruxelles(布鲁塞尔自由大学)
专题命中 其他LLM :foundation model(title,abstract);分类 cs.AI
AI总结 本教程从零开始构建轨迹基础模型,通过GPT-2实现时空数据适应,并比较了TrajFM和TrajGPT等模型,为移动AI研究提供指导。
视觉语言模型可以解析平面图
机构 * School of Computing, Binghamton University(计算机学院,宾夕法尼亚州立大学)
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文研究了视觉语言模型在地图解析任务中的性能,展示了其在复杂室内导航中的高成功率,并指出在大型开放区域中性能下降的问题。
机构 * Brown University(布朗大学)
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.CL
Comments Workshop on Interpreting Cognition in Deep Learning Models at NeurIPS 2025
机构 * University of Waterloo(滑铁卢大学) ; Google DeepMind(谷歌DeepMind)
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.CL
Comments 8 pages, 9 figures
机构 * Chair of Robotics, Artificial Intelligence and Real-time Systems, Technical University of Munich(机器人学、人工智能与实时系统教授会,慕尼黑技术大学) ; Computer Science and Engineering Department, University of California Merced(计算机科学与工程系,加州大学默塞德分校)
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.AI
机构 * School of Computer Science\ of Waterloo Waterloo Ontario Canada ; The Hong Kong University of Science ; School of Computer Science\ of Waterloo
专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.AI
机构 * German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)(德国人工智能研究中心) ; Semantic Information Systems, Osnabrück University(语义信息系统,奥斯纳布吕克大学)
专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.AI
机构 * Faculty of Mathematics, University of Waterloo(滑铁卢大学数学系) ; The Knowledge Engineering Group (KEG), Tsinghua University(清华大学知识工程集团) ; Zhipu AI(智谱AI)
专题命中 其他LLM :language agent(title);language model(abstract);分类 cs.AI
Comments 36 pages, 30 figures
机构 * Johnson & Johnson Innovative Medicine(强生创新医学) ; University of Amsterdam(阿姆斯特丹大学)
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.LG
机构 * Department Computer Science & Artificial Intelligence University of Technology Nuremberg(技术大学纽伦堡计算机科学与人工智能系)
专题命中 其他LLM :foundation model(title,abstract);分类 cs.AI
Comments Doctoral thesis
专题命中 其他LLM :foundation model(title,abstract);分类 cs.LG
机构 * Department of Computing Science, University of Aberdeen(计算科学系,阿伯丁大学)
专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.CL
Comments Accepted at INLG 2025
机构 * New York University(纽约大学)
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.AI
Comments 9 pages, accepted by the 2025 ACM Multimedia Conference. Code is available at https://jus1mple.github.io/Image2CaptionAttack
机构 * KAIST(韩国科学技术院)
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.LG
Comments NeurIPS 2025
机构 * North China Electric Power University(华北电力大学) ; University of Illinois Chicago(伊利诺伊大学芝加哥分校)
专题命中 其他LLM :foundation model(title,abstract);分类 cs.LG
Comments Accept by NeurIPS 25
机构 * Snowflake AI Research(Snowflake人工智能研究)
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.CL
机构 * School of Software, BNRist, Tsinghua University(软件学院、BNRist、清华大学)
专题命中 其他LLM :foundation model(title,abstract);分类 cs.LG
机构 * LCR-ADS Lab, Linguistics, University of Oregon(俄勒冈大学语言学系LCR-ADS实验室) ; West University of Timisoara(蒂米什瓦拉西大学) ; Gyeongin National University of Education(京仁国立教育大学)
专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.CL
机构 * University of Central Florida(中央佛罗里达大学) ; University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) ; Delineate Inc.(Delineate公司)
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.CL
机构 * Airbnb, Inc.(Airbnb公司)
专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.AI
Comments EMNLP 2025 Industry Track submission (Paper #305). Preprint. Main text within the 7-page industry limit (references/appendices excluded). Contains multiple figures and tables
专题命中 其他LLM :foundation model(title,abstract);分类 cs.LG
专题命中 其他LLM :language model(title,abstract);分类 cs.CL
Comments Accepted to International Computer Music Conference (ICMC) 2023