在各种现实世界应用中，大型语言模型（LLM）代理已经变得越来越普遍。它们通过将私人用户代理交互在存储模块中以进行演示来增强决策，从而引入了LLM代理的新隐私风险。在这项工作中，我们系统地研究了LLM代理在黑色盒子设置下对我们提出的内存提取攻击（MEXTRA）的脆弱性 ...

最近，人们越来越有兴趣利用预训练的大型语言模型 (LLM) 来实现各种时间序列应用。然而，通过预训练建立的 LLM 的语义空间仍然未被充分探索，可能有助于产生更独特和信息丰富的表示，以促进时间序列预测。为此，我们提出使用LLM（$S^2$IP-LLM）进行语义空间知情提示学习，将预训练的语义空间与时间序列嵌入空间对齐，并根据从联合空间学习到的提示执行时间序列预测 ...

避免障碍是自动移动机器人的必不可少的和必不可少的功能之一。大多数现有解决方案通常基于单一条件约束，无法实时合并传感器数据，而传感器数据通常无法响应动态未知环境中意外的移动障碍。在本文中，提出了一种新型的实时多构造障碍方法，使用光检测和范围（LIDAR）提出，该方法可以根据对机器人姿势和环境的最新估计，可以根据探索区域内的多构符号定义的子目标，并在每个时间的时间范围内均可在每个时间步骤效果上均可在探 ...

基于嵌入的知识超图中推理的方法学习每个实体和关系的表示形式。当前的方法不会捕获图中关系基础的程序规则。我们提出了一个简单的基于嵌入的模型，称为Reale，该模型在知识超图（广义知识图）中执行链接预测，并且可以用关系代数操作表示高级抽象 ...

视听识别（AVR）被认为是音频损坏时的语音识别任务的解决方案，以及在多演讲者场景中用于扬声器验证的视觉识别方法。 AVR系统的方法是利用一种模式中提取的信息来通过补充缺失的信息来提高另一种方式的识别能力。必不可少的问题是找到音频和视觉流之间的对应关系，这是这项工作的目标 ...

事务处理系统是现代数据中心应用程序的关键，但是由于网络开销，当前的多节点系统速度很慢。本文提倡Compute Express Link（CXL）作为网络替代方案，该链接可以实现低延迟和高速缓存共享内存访问。但是，直接采用标准CXL原始词会导致性能下降，这是由于保持跨节点缓存相干性的高成本 ...

知识图（kgs）通常用作副信息，以增强协作信号并提高建议质量。在知识吸引推荐（KGR）的背景下，图形神经网络（GNN）已成为建模KGS中事实和语义信息的有希望的解决方案。但是，实体的长尾分布会导致监督信号的稀疏性，从而削弱了利用KG增强功能时项目表示的质量 ...

根据人类评估，随着近年来自然语言处理的快速发展，许多研究表明，根据人类评估，大型语言模型（LLMS）产生的通用摘要有时可以超过专家注释的通用摘要，例如记者（例如记者）。但是，关于这些通用摘要是否满足普通百姓的个人需求的研究有限。最大的障碍是缺乏公众的人类通知数据集 ...