AgentA/B: Automated and Scalable Web A/BTesting with Interactive LLM Agents 
A/B测试实验是一种广泛采用的方法，用于评估现代Web应用程序中的UI/UX设计决策。然而，传统的A/B测试仍受到其对人类参与者的大规模和实时流量的依赖以及长期等待测试结果的限制。通过与六位经验丰富的行业从业人员的形成性访谈，我们确定了当前A/B测试工作流程中的关键瓶颈 ...
0 0 0 2025/05/23 arXiv:2504.09723v2 linson.su
AuditLLM: A Tool for Auditing Large Language Models Using Multiprobe Approach 
由于大型语言模型（LLM）被整合到各个部门中，从而确保其可靠性和安全性至关重要。这需要进行严格的探查和审核，以保持其在实际应用中的有效性和可信度。对LLM进行单个查询的不同迭代，可以在其知识库或功能能力上揭示潜在的不一致 ...
0 0 0 2025/05/23 arXiv:2402.09334v2 linson.su
An Efficient Framework for Enhancing Discriminative Models via Diffusion Techniques 
图像分类是计算机视觉的基石，传统上是通过基于深层神经网络的判别模型实现的。最近的进步引入了从生成模型中得出的分类方法，这些方法提供了零拍的优势。但是，与判别模型相比，这些方法具有两个主要缺点：高计算开销和劣等性能 ...
0 0 0 2025/05/23 arXiv:2412.09063v2 hei1046
Exploiting Diffusion Prior for Real-World Image Dehazing with Unpaired Training 
未配对的培训已被证实是通过从未配对的现实世界中的朦胧和清晰的图像中学习，是最有效的真实场景范式之一。尽管已经提出了许多研究，但由于特征表示有限，对现实世界的使用不足，目前的方法证明了各种真实场景的概括有限。受扩散模型在产生朦胧和透明图像中的强大生成能力的启发，我们利用了现实世界图像去除的扩散，并提出了一个名为diff-dehazer的未配对框架 ...
0 0 0 2025/05/23 arXiv:2503.15017v1 hei1046
Deep Residual Fourier Transformation for Single Image Deblurring 
采用重新建筑是一种普遍的做法，该练习在端到端的图像造影架构中学习了模糊和尖锐图像对之间的区别。从模糊对应物中重建尖锐的图像需要有关低频和高频信息的更改。尽管传统的重新建筑可能具有良好的能力来捕获图像的高频组件，但它倾向于忽略低频信息 ...
0 0 0 2025/05/23 arXiv:2111.11745v2 hei1046
Customizing a Large Language Model for VHDL Design of High-Performance Microprocessors 
近年来，在硬件设计中使用大型语言模型（LLM）已经起飞，主要是通过将芯片设计师生产率提高的工具纳入其中。关于LLM在芯片设计的RTL规格中的使用已经有很多讨论，其中两种最受欢迎​​的语言是Verilog和VHDL。由于该语言的受欢迎程度更高，LLM及其在Verilog设计中的使用受到了极大的关注，但是尽管该行业在该行业中持续流行，但到目前为止，对VHDL的关注很少 ...
0 0 0 2025/05/23 arXiv:2505.09610v1 amen668
Learning a Deep Listwise Context Model for Ranking Refinement 
学习排名的研究已被深入研究并广泛应用于信息检索。通常，从一组标记的数据中学到了全局排名函数，该数据可以平均实现良好的性能，但可以通过忽略不同查询的相关文档可能在特征空间中具有不同的分布来实现单个查询的优势。受伪相关性反馈的想法的启发，我们将最高排名的文档（我们称为\ textit {本地排名上下文}可以提供有关查询特征的重要信息，我们建议使用顶级结果的固有特征分布来学习深度列表的列表式上下文模型， ...
0 0 0 2025/05/23 arXiv:1804.05936v2 逸卿
DIDiffGes: Decoupled Semi-Implicit Diffusion Models for Real-time Gesture Generation from Speech 
扩散模型在产生共鸣手势方面表现出了显着的综合质量和多样性。但是，与扩散模型相关的计算密集采样步骤阻碍了它们在现实应用程序中的实用性。因此，我们介绍了Didiffges，对于基于半径扩散模型的脱钩的框架，它可以仅使用几个采样步骤从语音中综合高质量的表达性手势 ...
0 0 0 2025/05/23 arXiv:2503.17059v1 hei1046

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