Large language models (LLMs) exhibit remarkable problem-solving abilities, but struggle with complex tasks due to static internal knowledge.检索增强的生成（RAG）增强了对外部信息的访问，但由于严格的工作流程，多跳的推理和战略搜索仍然有限。 Recent ad ...

对汽车嵌入式系统必不可少的控制器区域网络（CAN）协议缺乏固有的安全功能，使其容易受到网络威胁的影响，尤其是随着自动驾驶汽车的兴起。传统的安全措施提供有限的保护，例如有效载荷加密和消息身份验证。本文提出了一种专为CAN环境设计的新型入侵检测系统（IDS），利用硬件性能计数器（HPC）来检测指示网络攻击的异常 ...

大型语言模型（LLM）在通用代码生成中表现出强大的功能。但是，生成深度特定于硬件的代码，架构感知和性能至关重要的代码，尤其是对于大规模并行的GPU，这仍然是一个复杂的挑战。在这项工作中，我们探讨了LLM在CUDA程序的自动生成和优化中的使用，目的是生产高性能的GPU内核，以充分利用基础硬件 ...

优化科学软件是一项艰巨的任务，因为代码库通常大而复杂，并且性能取决于几个因素，包括算法，其实现和硬件等。性能差的原因可能来自不同的来源，难以诊断。近年来，使用大量语言模型（LLM）来协助软件开发任务的许多工作 ...

本文提出了一种高质量的数据集构建方法，用于在工业场景中进行复杂的合同信息提取任务，并基于此数据集进行微型语言模型。首先，在工业合同文本上进行集群分析，GPT-4和GPT-3.5用于从原始合同数据中提取关键信息，获得高质量的数据注释 ...

金融事件实体提取是分析市场动态和建立财务知识图的至关重要的任务，但是由于财务经文中的专业语言和复杂的结构，它带来了重大挑战。传统方法通常依赖于序列标记模型，这些模型可能会与远距离依赖关系和提取多个潜在重叠实体的固有复杂性作斗争。由大型语言模型（LLMS）的先进语言理解和生成能力的动机，我们提出了一种新颖的方法，将金融事件实体提取作为文本到结构化的输出生成任务 ...

传统上，学会在2D图像中细分对象实例的算法在很大程度上依赖大量的人类通知数据。直到最近，新颖的方法才以无监督的方式出现了解决这个问题。通常，这些方法首先生成伪面罩，然后训练类不足的检测器 ...

优惠券分销是在线平台使用的关键营销策略，可提高收入并增强用户参与度。遗憾的是，现有的优惠券分销策略远远没有有效利用平台和用户之间的复杂顺序交互。尽管电子商务日志数据丰富，但这种关键的监督仍引起了性能高原 ...