搜索与发现
查事件、来源、文档和知识
统一搜索会同时返回事件、原始来源、采集文档和知识节点。结果按匹配度、来源强度、风险和确认状态排序。
用于东海高分辨率海表温度预测的 PCA 增强自适应 NVAR 框架
准确预测东海等区域海域的海表温度对生态监测、气候风险评估、渔业管理和海军行动至关重要。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。迈向负责任地不服从的机器
探讨如何构建能负责任拒绝用户请求的自主智能体，涵盖拒绝理由、覆盖途径及安全风险与责任转移追踪。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。陪伴依恋风险
关注用户依恋、未成年人、退出机制、数据留存和人机关系边界。
匹配知识节点、相关术语或方法论说明。情感计算边界
情绪识别和陪伴产品应区分体验优化、心理健康声明、敏感数据处理和独立证据。
匹配知识节点、相关术语或方法论说明。注意力中的相变：复制头涌现的贝叶斯理论
提出注意力特征学习的贝叶斯理论，分析复制头子电路学习，并揭示训练数据量中的相变。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。DAM-VLA：解耦异步多模态视觉-语言-动作模型
VLA 模型以同一速率处理所有输入，与物理交互中的多频率模态不匹配。作者假设按模态解耦时序处理可提升表征与控制鲁棒性。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。CHORUS：使用一个 VLA 策略实现去中心化多具身协作
多机器人协作可高效完成多样任务，但移动多机器人协调仍具挑战，集中式方法扩展性差，去中心化方法常需对齐或信息共享。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。MSUE：多模态足球理解专家
本文提出2026 SoccerNet VQA挑战方案：构建VLM驱动的数据合成流程，并提出由LLM调度多专家的MSUE架构。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。后训练剖析：利用可解释性刻画数据并塑造学习信号
语言模型后训练主要塑造模型行为，但多依赖标量奖励。本文探讨优化前检查偏好数据，以概念层面决定模型可学习行为。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。Ambient Diffusion Policy：机器人学中从次优数据进行模仿学习
提出 Ambient Diffusion Policy，一种从机器人次优数据进行模仿学习的简单且有原则的方法。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。论将 LLM 作为评审用于科学新颖性评估的局限
LLM 越来越多用于生成和评判科学想法。本文研究研究问题（RQ）的新颖性评估，并提出基于近期 arXiv 论文的 RQ-Bench。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。nD-RoPE：用于 n 维位置嵌入的广义 RoPE
RoPE 广泛用于 Transformer，但高维扩展缺乏统一理论。nD-RoPE 将位置与频率作为耦合 n 维向量，实现各向同性建模。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。监管路径
把试验阶段、主要终点、安全性、适应症和监管沟通分开看，不把临床更新等同于疗效结论。
匹配知识节点、相关术语或方法论说明。面向缺失模态多模态学习的潜在世界恢复
研究缺失模态下的多模态学习，提出 Latent World Recovery，在共享潜在空间对齐并融合可用模态嵌入。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。改路由，而非移除：面向视觉语言模型的可恢复视觉 Token 路由
VLM 将图像投射为大量视觉 token，推理成本高。Reroute 以可恢复路由替代永久移除，适应重要性随层变化。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。Atlas H&E-TME：具专家病理学家级准确性的可扩展 AI 组织分析
Atlas H&E-TME 基于 Atlas 病理基础模型，可在多癌种 H&E 全玻片图像中预测组织质量、区域和细胞类型。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。不稳定特征、可复现子空间：理解稀疏自编码器中的种子依赖性
研究SAE特征稳定性，发现稳定特征承载主要重构与预测信号，不稳定特征影响较弱且多由低频表面形式触发。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。面向机器人生理感知的抗光照干扰摄像头心率估计
本文提出用于远程心率估计的端到端时空 Transformer 框架，面向光照变化下的机器人视觉生理感知。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。TAHOE：基于经验的自动提示优化 Text-to-SQL
LLM 通过 Text-to-SQL 普及数据库访问，但生产落地仍困难。Tahoe 将提示优化视为动态数据管理问题。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。突破熵界限：通过带拒绝采样的 MTP 加速 RL 训练
RL 已成现代大语言模型关键组成，但 rollout 阶段仍是训练瓶颈。Bebop 系统研究用 MTP 与拒绝采样加速 RL。
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