Fin-R1: A Large Language Model for Financial Reasoning through Reinforcement Learning 
推理大型语言模型正在跨各个领域迅速发展。但是，它们在处理复杂财务任务的能力仍然需要深入探索。在本文中，我们介绍了Fin-R1，这是一种专门为金融领域设计的大型语言模型 ...
0 0 0 2025/03/27 arXiv:2503.16252v2 yang1young
Dynamic Graph Embedding via LSTM History Tracking 
许多现实世界网络非常大，并且会随着时间的流逝而不断变化。这些动态网络存在于社交网络，流量网络和生物互动等各个领域中。为了处理下游应用程序（例如链接预测和异常检测）中的大型动态网络，将这些网络转移到低维空间至关重要 ...
0 0 0 2025/03/27 arXiv:1911.01551v1 Evaneena
Tackling the Generative Learning Trilemma with Denoising Diffusion GANs 
A wide variety of deep generative models has been developed in the past decade.然而，这些模型通常在同时解决三个关键要求的同时困难，包括：高样本质量，模式覆盖范围和快速采样。我们将这些要求施加的挑战称为生成学习三元素，因为现有模型经常将其中的一些交易交换为其他模型 ...
0 0 0 2025/03/27 arXiv:2112.07804v2 sikandert.wang
Video-Text as Game Players: Hierarchical Banzhaf Interaction for Cross-Modal Representation Learning 
基于对比学习的视频语言表示方法，例如剪辑，已经取得了出色的性能，可以在预定的视频文本对上进行语义互动 ...
0 0 0 2025/03/27 arXiv:2303.14369v1 arthur
Lightweight Bimodal Network for Single-Image Super-Resolution via Symmetric CNN and Recursive Transformer 
通过深度学习的发展，单像超级分辨率（SISR）取得了重大突破。但是，这些方法很难在实际情况下应用，因为它们不可避免地伴随着复杂操作引起的计算和记忆成本问题。为了解决此问题，我们为SISR提出了一个轻型双峰网络（LBNET） ...
0 0 0 2025/03/27 arXiv:2204.13286v1 yangdeqishi
Calibrating Deep Neural Networks using Focal Loss 
深度神经网络（DNNS）的误解 - 模型的信心与正确性之间的不匹配使他们的预测难以依赖。理想情况下，我们希望网络准确，校准和自信。我们表明，与标准的横向损失相反，局灶性损失[Lin等 ...
0 0 0 2025/03/27 arXiv:2002.09437v2 zhong180
OpenCoder: The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Models 
代码的大型语言模型（LLM）已经在各个领域变得不可或缺，包括代码生成、推理任务和代理这种http URL开放访问代码LLM越来越接近专有模型的性能水平，高质量的代码LLM适合严格的科学调查，特别是那些具有可重复数据处理流程和透明培训协议的调查，仍然有限。这种稀缺性是由于各种挑战造成的，包括资源限制、道德考虑以及保持模型先进的竞争优势。为了弥补这一差距，我们引入了 OpenCoder，这是一种顶级代 ...
0 0 0 2025/03/27 arXiv:2411.04905v3 uaene
Not Only Text: Exploring Compositionality of Visual Representations in Vision-Language Models 
视觉语言模型（VLMS）学习用于文本和图像的共享特征空间，从而可以比较不同方式的输入。虽然先前的工作表明VLM将自然语言表示形式组织到编码复合含义的常规结构中，但尚不清楚在视觉嵌入空间中是否还出现了组成模式。在这项工作中，我们研究了图像结构域中的组成性，其中组成特性的分析受到视觉数据的噪声和稀疏性的挑战 ...
0 0 0 2025/03/27 arXiv:2503.17142v1 Heart

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