Nanjing University（南京大学）

HART: High-Resolution Annotation-Free Reasoning Technique through a Closed-loop Framework

无需标注的高分辨率大多模态模型视觉推理技术

Jiacheng Yang, Anqi Chen, Yunkai Dang, Qi Fan, Cong Wang, Wenbin Li, Feng Miao, Yang Gao

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； Institute of Brain-inspired Intelligence（脑启发式智能研究院） ； Shenzhen Research Institute of Nanjing University（南京大学深圳研究院） 纠错

AI总结 HART通过闭环框架和AP-GRPO方法，实现无需外部标注的高分辨率视觉推理，提升多模态模型在高分辨率任务中的性能。

Adversarial Rademacher Complexity of Deep Neural Networks

深度神经网络的对抗拉德马赫复杂度

Jiancong Xiao, Yanbo Fan, Ruoyu Sun, Zhi-Quan Luo

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Nanjing University Suzhou（南京大学苏州校区） 纠错

AI总结 研究深度神经网络对抗攻击下的泛化问题，引入中间对抗样本概念及计算框架，给出深度神经网络对抗拉德马赫复杂度的首个界定，并通过实验表明权重范数是影响稳健泛化差距的关键因素。