静态分析是检查代码而不执行代码的过程，对于识别软件问题至关重要。然而，静态分析因其复杂性和针对不同目标进行定制的需要而受到阻碍。传统的静态分析工具需要大量的人力，并且通常仅限于特定的目标程序和编程语言 ...

检索增强型大型语言模型 (LLM) 在提高知识密集型场景的性能方面提供了巨大的好处。然而，这些方法经常面临复杂输入的挑战，并且由于噪声知识检索而遇到困难，尤其阻碍了模型的有效性。为了解决这个问题，我们引入了 BlendFilter，这是一种通过将查询生成混合与知识过滤相结合来提升检索增强 LLM 的新颖方法 ...

基于深度学习的联合源信道编码（DJSCC）预计将成为下一代无线网络的关键技术。然而，现有的 DJSCC 方案仍然面临信道适应性的挑战，因为它们通常是在特定的信道条件下进行训练的。在本文中，我们利用超网络提出了一种通道自适应 DJSCC 的通用框架 ...

语言代理显示出能够利用自然语言在不同环境中执行各种复杂任务的潜力，特别是在建立在大型语言模型（LLM）之上时。当前的语言代理框架旨在促进概念验证语言代理的构建，同时忽略非专家用户对代理的访问，并且很少关注应用程序级设计。我们推出 OpenAgents，这是一个开放平台，用于在日常生活中使用和托管语言代理 ...

现代性能最佳的物体检测器在很大程度上依赖于骨干网络，骨干网络的进步通过探索更有效的网络结构带来一致的性能增益。在本文中，我们提出了一种新颖且灵活的主干框架，即 CBNetV2，在预训练微调范式下使用现有的开源预训练主干来构建高性能检测器。特别是，CBNetV2架构将多个相同的主干网分组，这些主干网通过复合连接进行连接 ...

曼巴是一种有效的状态空间模型，具有线性计算复杂度。最近，它在处理各种视觉任务的高分辨率输入方面表现出令人印象深刻的效率。在论文中，我们揭示了强大的曼巴模型与线性注意力 Transformer 具有明显的相似点，而线性注意力 Transformer 在实践中通常表现不佳...... ...

这项研究探索了大型语言模型 (LLM) 的应用，以生成用于产品需求工具包 (PDT) 测试的合成数据集，这是评估用户情绪和产品体验的关键组成部分。利用 gpt-4o-mini（一种大型商业 LLM 的经济高效替代方案），三种方法（Word+Review、Review+Word 和 Supply-Word）分别用于综合 1000 条产品评论。评估生成的数据集的情感一致性、文本多样性和数据生成成本 . ...