arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

高校专区

Peking University(北京大学)

2026-08-07 至 2026-08-07 共收录 5
2608.06183 2026-08-07 cs.AI 新提交

MicroEvo: Knowledge-Guided LLM Sampling for Efficient Microarchitecture Design Space Exploration

MicroEvo:知识引导的大语言模型采样用于高效微架构设计空间探索

Jia Xiong, Runkai Li, Chenxu Niu, Guangyuan Gao, Changwen Xing, Yifan Zhang, Xinlai Wan, Jieran Cui, Chen Bai, Yusheng Hua, Ying Wang, Ming Ling, Xi Wang, Tao Xie

机构 * Southeast University(东南大学) National Center of Technology Innovation for EDA(国家EDA技术创新中心) NVIDIA Corporation(英伟达公司) Fudan University(复旦大学) Nanjing University of Posts and Telecommunications(南京邮电大学) Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences(中国科学院计算技术研究所) Peking University(北京大学)

AI总结 MicroEvo是结合LLM与MCTS的知识引导框架,用于多目标微架构优化,可提升帕累托前沿质量与搜索效率,具备工业级可扩展性。

Comments Accepted by ICCAD 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2608.05611 2026-08-07 cs.CL cs.LG 新提交

FOCUS: Decoupling Expert Personas in LLMs to Enhance Domain Expert Capabilities

FOCUS:解耦大语言模型中的专家角色以提升领域专家能力

Guanyu Wang, Zidi Zhang, Xu Chu

机构 * Peking University(北京大学) The University of Sydney(悉尼大学)

AI总结 FOCUS通过正交分解解耦LLMs的专家角色,结合专家门控模块与两阶段训练策略,在多领域基准上提升了角色控制的任务准确率,性能优于现有方法。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2604.08894 2026-08-07 cs.NE cs.AI cs.CV 版本更新

Ge$^\text{2}$mS-T: Multi-Dimensional Grouping for Ultra-High Energy Efficiency in Spiking Transformer

Ge$^\text{2}$mS-T:多维分组以实现脉冲变换器中超高能效

Zecheng Hao, Shenghao Xie, Kang Chen, Wenxuan Liu, Zhaofei Yu, Tiejun Huang

机构 * School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机科学学院) State Key Laboratory for Multimedia Information Processing, Peking University(北京大学多媒体信息处理国家重点实验室) Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking University(北京大学前沿交叉学科研究院) Institute for Artificial Intelligence, Peking University(北京大学人工智能研究院)

AI总结 本文提出Ge$^\text{2}$mS-T架构,通过多维分组计算提升Spiking Vision Transformers的能效,解决内存、精度与能耗的平衡问题。

Comments Accepted to ACM MM 2026 (Oral)

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2508.12226 2026-08-07 cs.CV 版本更新

Ultrasound Tomography of Musculoskeletal Tissues with Generative Neural Physics

生成式神经物理实现组织力学的定量体积超声成像

Zhijun Zeng, Youjia Zheng, Chang Su, Qianhang Wu, Hao Hu, Zeyuan Dong, Yang Lv, Ligang Cui, Zhiyong Hou, Weijun Lin, Zuoqiang Shi, Yubing Li, He Sun

机构 * College of Future Technology, Peking University(未来技术学院,北京大学) National Biomedical Imaging Center, Peking University(北京大学国家生物医学成像中心) Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University(清华大学数学科学系) School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学物理科学学院) School of EECE, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学电子工程与计算机科学学院) Department of Orthopedics, Peking University Third Hospital(北京大学第三医院骨科部) Department of Ultrasound, Peking University Third Hospital(北京大学第三医院超声科) Department of Orthopaedic Surgery, The Third Hospital of Hebei Medical University(河北医科大学第三医院骨科部) Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University(清华大学姚期智数学科学中心) Yanqi Lake Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications(北京燕琦湖数学科学与应用研究院)

AI总结 该研究提出生成式神经物理框架,结合生成网络与物理信息神经模拟,实现了快速高保真三维超声断层成像,可在十分钟内重建组织参数三维图谱,分辨率媲美MRI,推动定量超声断层成像用于肌肉骨骼成像的临床应用。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2503.03556 2026-08-07 cs.CV cs.RO 版本更新

Afford-X: Generalizable and Slim Affordance Reasoning for Task-oriented Manipulation

Afford-X:面向任务型操作的通用且轻量化的可供性推理模型

Xiaomeng Zhu, Yuyang Li, Leiyao Cui, Pengfei Li, Huan-ang Gao, Yixin Zhu, Hao Zhao

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University(北京大学人工智能研究院) Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学计算机科学与工程系) Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院沈阳自动化研究所) Institute for Al Industry Research, Tsinghua University(清华大学人工智能产业研究院) Department of Computer Science, Tsinghua University(清华大学计算机科学系)

AI总结 研究人员推出LVIS-Aff数据集,开发了Afford-X可供性推理模型,其性能优于现有非LLM方法和此前会议论文结果,参数紧凑、推理速度快,可部署于本地设备助力机器人任务导向型操作。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏