在本文中，我们介绍了分析性联合学习（AFL），这是一种新的培训范式，将联邦学习（FL）社区带来分析（即封闭形式）解决方案 ...

知识图问答（kgqa）涉及使用自然语言查询从知识图（kg）中检索事实。kg是一组经过组织的事实，由通过关系链接的实体组成。某些事实还包括形成时间kg（tkg）的时间信息... ...

尽管采用了大型语言模型（LLMS），但这些模型的内部计算仍然不透明且知名度不佳。在这项工作中，我们试图了解LLMS内部神经元激活中的高级人解剖特征如何表示。我们在这些内部激活上训练$ k $ -sparse线性分类器（探针），以预测输入中的特征。通过改变$ k $的价值，我们研究了学到的表示形式的稀疏性以及这如何随模型量表而变化 ...

我们提出了广义的空间传播网络（GSPN），这是一种针对固有捕获2D空间结构的视觉任务优化的新注意机制。现有的注意模型，包括 Transformer ，线性注意力和诸如Mamba的状态空间模型，作为1D序列的多维数据，损害空间相干性和效率。 GSPN通过直接在空间相干的图像数据上运行并通过线扫描方法形成密集的成对连接来克服这些局限性 ...

大型语言模型 (LLM) 的最新进展展示了推荐系统 (RS) 领域的巨大潜力。大多数现有研究都集中在将用户行为日志转换为文本提示，并利用提示调整等技术来使 LLM 能够执行推荐任务。与此同时，最近对多模态推荐系统的研究兴趣不断增长，该系统使用模态融合技术集成来自图像、文本和其他来源的数据 ...

从手工设计的功能转变为机器学习中的知识功能，取得了巨大的成功。尽管如此，仍然手工设计优化算法。在本文中，我们展示了如何将优化算法的设计作为学习问题，从而允许该算法学习以自动方式利用感兴趣的问题来利用结构 ...

尽管3D内容生成已大大提高，但现有方法仍然面临着输入格式，潜在空间设计和输出表示形式的挑战。本文介绍了一个新颖的3D生成框架，该框架解决了这些挑战，并提供了可扩展的高质量3D生成，并具有交互性点云结构的潜在潜在空间。我们的框架采用了带有多视图的RGB-D（EPTH）-N（ORMAL）效率的多视图的各种自动编码器（VAE）作为输入，使用独特的潜在空间设计，可保留3D形状信息，并结合了层叠的潜在潜在流 ...

参数效率转移学习（PETL），即微调参数的一小部分，是将预训练模型调整为下游域的有效策略 ...