Northeastern University（东北大学）

RSRA: Training-Free Probing of Representation Sensitivity for Efficient LoRA Rank Allocation

RSLoRA：通过表示敏感性探测实现LoRA的无训练秩分配

Jiaqi Liu, Haidong Kang, Qihui Zhao, Guo Yu, Jingchao Wang

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Hebei Key Laboratory of Marine Perception Network and Data Processing（河北省海洋感知网络与数据处理重点实验室） ； Nanjing Tech University（南京工业大学） ； Institute of Intelligent Manufacturing（智能制造研究院） 纠错

AI总结 研究针对LoRA传统秩分配问题，提出RSLoRA，通过激活空间几何及虚拟表示探测机制确定高敏感性模块，无需训练调整和反向梯度，在主流基准测试中优于现有方法，为模型自适应提供高效方案。

Comments 14 pages, 5 figures

OntoTKGE: Ontology-Enhanced Temporal Knowledge Graph Extrapolation

OntoTKGE：基于本体的知识图谱外推

Dongying Lin, Yinan Liu, Shengwei tang, Bin Wang, Xiaochun Yang

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 OntoTKGE通过整合本体与时间知识，提升稀疏实体的外推性能，实验表明其优于现有基线方法。

Comments 9 pages, VLDB 27 Revision