Detector-Empowered Video Large Language Model for Efficient Spatio-Temporal Grounding
基于检测器的视频大语言模型用于高效的时空定位
Shida Gao, Feng Xue, Xiangfeng Wang, Anlong Ming, Zhaowen Lin, Haiyang Zhang, Teng Long, Nicu Sebe, Yihua Shao, Haozhe Wang, Wei Wang
机构
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Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
；
University of Trento（特伦特大学）
；
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所）
；
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
；
ZTE Corporation（中兴通讯）
专题命中
效率与部署
：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)
Lightweight Retrieval-Augmented Generation and Large Language Model-Based Modeling for Scalable Patient-Trial Matching
轻量级检索增强生成与基于大语言模型的建模用于可扩展的患者试验匹配
Xiaodi Li, Yang Xiao, Munhwan Lee, Konstantinos Leventakos, Young J. Juhn, David Jones, Terence T. Sio, Wei Liu, Maria Vassilaki, Nansu Zong
机构
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Department of Artificial Intelligence and Informatics, Mayo Clinic（人工智能与信息学系，梅奥诊所）
；
Computer Science Department, University of Tulsa（图兰大学计算机科学系）
；
Mayo Clinic Comprehensive Cancer Center, Mayo Clinic（梅奥诊所综合癌症中心，梅奥诊所）
；
Division of Community Pediatric and Adolescent Medicine, Department of Pediatrics, Mayo Clinic（社区儿科与青少年医学分会，儿科部，梅奥诊所）
；
Department of Neurology, Mayo Clinic（神经病学部，梅奥诊所）
；
Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic（放射肿瘤学部，梅奥诊所）
；
Department of Quantitative Health Sciences, Mayo Clinic（定量健康科学部，梅奥诊所）
专题命中
效率与部署
：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
机构
*
Tsinghua University（清华大学）
；
ShanghaiTech University（上海交通大学）
；
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
；
Renmin University of China（中国人民大学）
专题命中
效率与部署
：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
机构
*
University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）
；
Institute of Software Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所）
；
Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳））
；
Chengdu Institute of Computer Applications, Chinese Academy of Sciences, University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院成都计算机应用研究所，中国科学院大学）
专题命中
效率与部署
：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)
CommentsPreprint; work in progress. Update Log: 05/2025 (v1&v2): Introduced Dist2ill (previously named EUD) for efficient uncertainty estimation, focusing on discriminative reasoning tasks. 02/2026 (v3): Extended Dist2ill to a unified framework supporting both discriminative and generative reasoning
Sliced-Wasserstein Distribution Alignment Loss Improves the Ultra-Low-Bit Quantization of Large Language Models
切片瓦瑟斯坦分布对齐损失提高了大语言模型的超低比特量化
Deyu Cao, Yixin Yin, Samin Aref
机构
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Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo（信息与通信工程系，东京大学）
；
Department of Computer Science, University of Toronto（计算机科学系，多伦多大学）
；
Department of Mechanical and Industrial Engineering, University of Toronto（机械与工业工程系，多伦多大学）
专题命中
效率与部署
：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结
切片瓦瑟斯坦分布对齐损失通过提升超低比特量化性能，有效恢复模型准确性。
CommentsPost-peer-review accepted manuscript, 17 pages including the supplementary information
DySK-Attn: A Framework for Efficient, Real-Time Knowledge Updating in Large Language Models via Dynamic Sparse Knowledge Attention
DySK-Attn：通过动态稀疏知识注意力实现大语言模型高效实时知识更新的框架
Kabir Khan, Priya Sharma, Arjun Mehta, Neha Gupta, Ravi Narayanan
机构
*
Department of Computer Science, San Francisco State University, San Francisco, CA 94132, India（计算机科学系，圣何塞州立大学）
；
Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai 400076, India（印度班加罗尔理工学院计算机科学与工程系）
；
Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Delhi, New Delhi 110016, India（印度德里理工学院计算机科学与工程系）
；
Department of Computer Science and Automation, Indian Institute of Science, Bengaluru 560012, India（印度班加罗尔科学研究所计算机科学与自动化系）
；
Machine Learning Lab, International Institute of Information Technology Hyderabad (IIIT-H), Hyderabad 500032, India（国际信息科技研究所海得拉巴分所机器学习实验室）
专题命中
效率与部署
：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Multi-Objective Reinforcement Learning for Large Language Model Optimization: Visionary Perspective
Lingxiao Kong, Cong Yang, Oya Deniz Beyan, Zeyd Boukhers
机构
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Fraunhofer Institute for Applied Information Technology FIT, Germany（弗劳恩霍夫应用信息科技研究所）
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Soochow University, China（苏州大学）
；
University Hospital of Cologne, Germany（科隆大学医院）
专题命中
效率与部署
：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments3 pages, 1 figure, accepted by ECAI MODeM 2025
