社交媒体平台上的错误信息的传播威胁到民主进程，造成了巨大的经济损失，并危害了公共卫生。许多解决错误信息的努力集中在知识赤字模型上，并提出干预措施，以通过访问事实来改善用户的批判性思维。具有可扩展性的挑战和平台用户的个人偏见通常会阻碍这种努力 ...

大型基于语言模型的多代理系统（LLM-MAS）通过通过基于消息的通信启用复杂的代理协作来彻底改变了复杂的问题解决能力。尽管通信框架对于代理协调至关重要，但它也引入了一个关键但未开发的安全漏洞。在这项工作中，我们介绍了中间的代理（AITM），这是一种新颖的攻击，通过拦截和操纵跨性别信息来利用LLM-MAS中基本的通信机制 ...

评估科学写作中的文本修订仍然是一个挑战，因为诸如胭脂和Bertscore之类的传统指标主要集中于相似性，而不是捕获有意义的改进。在这项工作中，我们分析和确定这些指标的局限性，并探索更好地与人类判断保持一致的替代评估方法。我们首先进行了手动注释研究，以评估不同修订的质量 ...

建议系统对于过滤数据和检索各种应用程序的相关信息至关重要。最近的进步使这些系统结合了越来越大的嵌入表，可扩展到数十多个用于工业用途的the。但是，传统推荐模型中网络参数的扩展已达到数千万，从而限制了嵌入参数的进一步好处 ...

在这项研究中，我们首次揭示了流行的在线社交网络（尤其是Twitter）被误会广泛滥用，以促进不同类别的非法商品和服务。多种机器学习工具使这项研究成为可能，这些工具旨在检测和分析非法晋升（PIP）的职位，并揭示其基本促销活动。特别是，我们观察到PIP在Twitter上很普遍，以及对包括YouTube，Facebook和Tiktok在内的其他三个受欢迎的OSN的广泛可见性 ...

为了使机器能够理解人类在日常生活中与物理世界互动的方式，应在自然设置中捕获3D相互作用信号，从而使人们能够在一系列顺序和随意的操作中与多个对象互动。为了实现这一目标，我们介绍了旨在在共同家庭环境中捕获人类和物体的动态3D运动的偏执型系统。我们的系统采用多视图设置，配备70个同步RGB摄像机，以及可穿戴运动捕获设备，包括基于IMU的紧身衣和手动捕获手套 ...

本文介绍了Seewo的系统，用于多语言对话语音语言模型挑战（MLC-SLM）的两种轨道，均通过ASR（SD-ASR）解决自动语音识别（ASR）和扬声器诊断。我们介绍了一条多阶段的培训管道，该管道明确增强了ASR语音语言模型中的推理和自我纠正。我们的方法结合了课程学习，以获得渐进能力的获取，进行思想链数据增强，以促进中间反思，并通过可验证的奖励（RLVR）（RLVR）通过奖励驱动的优化进一步完善自我 ...

 Transformer 体系结构已在许多自然语言处理任务中取得成功。但是，它在医疗视野中的应用仍未得到探索。在这项研究中，我们介绍了UTNET，这是一种简单而强大的混合 Transformer 结构，将自我发作整合到卷积神经网络中，以增强医学图像分割 ...