在在线广告领域中，优化转化措施对于向用户提供相关产品并增强业务成果至关重要。由于用户交互之间的延迟，例如印象或点击和实际转换，预测转换事件是具有挑战性的。这些延迟在各种广告商和产品中都有很大差异，需要针对目标转换的明显优化时间窗口 ...
最近，3D 高斯分布 (3DGS) 彻底改变了辐射场重建，体现了高效、高保真的新颖视图合成。然而，由于 3DGS 的非结构化性质，准确表示表面（尤其是在大型复杂场景中）仍然是一个重大挑战。在本文中，我们提出了 CityGaussianV2，这是一种用于大规模场景重建的新颖方法，可解决与几何精度和效率相关的关键挑战 ...
通过增强学习（RL）的在线微调视觉模型（VLM）代理表明，有望在动态环境中为代理提供多步，面向目标的功能。但是，他们的开放式文本行动空间和行动产生的非端到最终性质对RL的有效在线探索提出了重大挑战，例如 ...
数据密集型机器学习工作负载的指数增长已经暴露了常规GPU加速系统的重大限制，尤其是在处理超过GPU DRAM容量的数据集时。我们建议MQM，这是一种增强的存储GPU架构和模拟器，它意识到内部SSD状态和操作，从而实现智能调度和地址分配，以克服由CPU介导的数据访问模式引起的性能瓶颈。 MQMS引入了动态地址分配，以最大程度地提高内部并行性和细粒度的地址映射，以有效处理小的I/O请求，而无需招致阅读 ...
对SSD的需求不断增长，再加上缩放困难，制造商争先恐后地寻找更新的SSD接口，这些接口有望更好地性能和耐用性。尽管这些接口降低了传统抽象的刚度，但它们需要应用程序或系统级别的更改，以影响系统的稳定性，安全性和可移植性。更糟糕的是，随着下一代界面的引入，这种变化是徒劳的 ...
蒸馏已成为一种实用有效的方法，以增强开源语言模型的推理能力。在这项工作中，我们通过从三个最先进的教师模型 - 思考-V1，QWEN3-235B-A22B和DeepSeek-r1-R1-On收集经过验证的输出，对推理数据蒸馏进行了大规模的实证研究 ...
道路表面重建在自主驾驶系统中起着至关重要的作用，从而使道路巷道的感知和高精度映射能够。最近，神经隐式编码在场景表示中取得了显着的结果，尤其是在现实的场景纹理渲染中。但是，它在直接代表大型场景的几何信息时面临挑战 ...
尽管商业阿拉伯语自动语音识别（ASR）系统支持现代标准阿拉伯语（MSA），但他们在方言语音方面挣扎。我们使用Mozilla Common For So MSA和MASC数据集进行了微调对五个主要阿拉伯语方言（Gulf，Levantine，Iraqi，Eghrebi）的五个主要阿拉伯语方言的影响。我们评估了MSA训练尺寸的影响，预训练对MSA数据的好处，以及方言特异性与方言模型的效果 ...
