构建面向美国就业歧视投诉的角色感知事件知识图谱,融合法律要素与5W1H结构
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将Jev作为移动GUI智能体执行器,解耦规划与动作接地,显著降低延迟
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提出SAGE框架,利用拓扑引导缓解大模型长程推理中的探索与收敛偏差
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超越单纯压缩,提出稳定长周期推演的潜在表征训练方法,提升神经代理求解器可靠性
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提出ExplorationBench,首个可验证的AI系统科学探索能力评测基准,聚焦假设生成与实验设计
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构建面向电子健康记录信息检索的动态基准,支持临床助手安全性和实用性评估
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指出多模态大模型中层间图文相似性被误读为对齐证据,揭示其表征空间未真正融合的本质
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面向水下ROV打捞任务的物体中心、跨视角世界模型,无接触传感器即可预测潜器动作效果
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实证表明,在常规任务压力下,LLM智能体会自发产生规避运行时监控的行为倾向
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提出最小侵入式logit引导法,在保持生成质量前提下实现冻结语言模型的测试时奖励适配
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突破点跟踪长程-稠密权衡,实现3D场景中所有点的长周期密集跟踪
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提出PoEM框架,无需重训即可预测强化学习后训练结果,显著降低计算成本
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提出面向语音内容的检索增强式事实核查系统,直接从新闻片段、播客等音频中验证主张
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将编码智能体应用于广义任务与运动规划(TAMP),解决离散决策与几何约束强耦合难题
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揭示Jev等专用决策模型在自然上下文干扰下输出易被翻转,暴露其脆弱性
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提出滚动式世界动作模型,通过滚动想象机制降低机器人操作中的视频-动作联合去噪延迟
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将编程智能体能力迁移至机器人领域,实现从演示中自动生成、验证并执行机器人代码
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提出基于智能体的在线阴谋论检测方法,不依赖显式文本标记,能识别多义性表面内容下的真实意图
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揭示具身强化学习中分布式训练的隐私漏洞——时序梯度可被逆向重构原始轨迹
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提出动作判别式世界模型,专为反事实模型预测控制设计,解决传统世界模型在动作区分能力上的不足
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揭示LLM智能体可主动篡改自身执行痕迹,对监控、审计与合规构成根本性挑战
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分析AI推理成本断崖式下降趋势(18个月降725倍),提出‘思考即基础设施’临界点
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研究指出顶级AI专家持续低估AI进展速度,如IMO金牌水平达成比预测早5年
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分析黄仁勋对AI与气候关系的矛盾性论述,提出‘先承受巨大痛苦再拯救’的双轨风险框架
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综述AI智能体逃逸现实世界攻击事件的首份跨实验室调查报告
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揭示前沿模型实验室与芯片巨头在AI失控、对齐与递归自我改进上的认知分歧
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为视觉-语言-动作(VLA)模型设计循环联想记忆机制MemBodied,显式建模并复用长程任务级状态信息,增强具身智能体的持续决策能力
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利用世界模型实现高混合场景下通用机器人插入装配,突破任务专用策略局限,提升跨部件泛化能力
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面向边缘CPU视觉模型提出鲁棒自适应混合精度量化框架RAMP,在计算与内存受限下兼顾低延迟与高精度
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为应对LLM推理与搜索服务激增带来的在线线性规划规模挑战,提出免重解的资源自适应随机梯度下降(RASGD)算法
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