录用率仅22%！如何看待CVPR 2025的审稿结果?
上周，CVPR 2025的论文接收结果正式公布！今年的竞争异常激烈，共收到13008份投稿，最终仅有2878篇被录用，录取率仅为22.1%。作为计算机视觉领域的顶级盛会，CVPR堪称论文界的“奥斯卡”
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如何有效评估大型视觉语言模型（LVLMs）的事实问答能力？传统的端到端评估基准是否是最佳方案？如何有效标注具有挑战性的多模态事实问答基准？VisualSimpleQA 提供了一套解决方案。有效评估 L
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概述随着大型语言模型（LLMs）驱动的 Agent 和多 Agent 系统（MAS）的快速发展，Agent 的安全问题日益受到关注。然而，现有研究在系统性方面仍有提升空间。为应对这一挑战，来自南洋理工
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©PaperWeekly原创 · 作者 | 高世平单位 | 中山大学硕士生研究方向 | 语言模型偏好对齐背景在 AI 的世界里，大型语言模型（LLMs）凭借强大的参数量和计算能力，已经能够生成与人类偏
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近年来，随着 o1 或 Deepseek-r1 等推理模型在复杂决策和推理任务中的迅速发展，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在模型训练与推理优化中的价值越发凸显。通过对
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Sparrow 仅使用 30K 混合数据，性能超越 100K 视频数据达 1.7%；同时，Sparrow 在数据规模 scaling 上去后这一差距更加明显，在同样达到 100K 数据量时领先达到了
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当 GPT-4o 在高考考场游刃有余，当 DeepSeek 对千年历史人物如数家珍，一个震撼人心的猜想正冲击着整个 AI 界：这些大语言模型是否已悄然孕育出超越人类的“超级智能”？在认知科学的定义里，
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©作者 | 孟繁青单位 | 上海交通大学研究方向 | 多模态大模型论文标题：MM-EUREKA: Exploring Visual Aha Moment with Rule-based Large-s
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大家是不是都感觉写学术论文真是无从下手啊！写文章之初最难的是找到一个不错的idea，这是非常重要的。这个比写作难的不止一点，如果你有idea的话写起来其实挺快的。主要是多看领域内顶刊文章，模仿别人文献
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在 NLP 领域，大模型（LLMs）凭借其强大的理解和推理能力，正在重塑行业格局。另一方面，多模态大模型，尤其是以语音交互为核心的模型也开始崛起，技术发展迅猛，前景广阔。以 GPT-4o 为例，语音与
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©作者 | 刘强、楚梦渝单位 | 慕尼黑工业大学、北京大学研究方向 | 深度学习在深度学习的多个应用场景中，联合优化多个损失项是一个普遍的问题。典型的例子包括物理信息神经网络（Physics-Info
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作为信息检索领域的顶级盛会，SIGIR每年汇聚全球学术与产业精英，分享前沿技术与研究突破。2025年7月17日，第二届AgentIR研讨会将在意大利帕多瓦与SIGIR 2025同期举行，聚焦Agent
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来自中科院、MBZUAI、港科广、港城、华东师大、小红书等 8 家机构的研究人员总结超过 300 篇文献，系统地回顾了大模型推理能力发展的主要脉络，经典技术，热点问题。其中，第一作者李忠志、张笃振来自
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导读随着人工智能的迅猛发展，统一理解与生成的大模型技术已广泛应用于多个领域，为解决复杂问题提供了全新的视角与工具。在众多应用场景中，医学领域对人工智能的需求尤为迫切，将先进的 AI 技术与医学深度结合
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©PaperWeekly 原创 · 作者 | 王琦、李佳键单位 | 上海交大、宁波东方理工大学研究方向 | 强化学习、世界模型LS-Imagine 通过纯视觉观测来玩 Minecraft，仿照人类玩家
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©PaperWeekly 原创 · 作者 | 郭文祥单位 | 浙江大学研究方向 | 音乐生成歌声合成任务旨在通过输入的歌词和乐谱生成高质量的歌声。随着深度学习技术的发展，现有方法在生成自然且高质量的音
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©作者 | 胡逸凡单位 | 同济大学研究方向 | 时序预测背景介绍▲ 图1 现有金融时间序列预测方法分类金融时间序列预测在量化投资领域中占据着核心地位。由于市场价格变化受到多种因素的影响，如宏观经济数
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AI浪潮席卷全球，科研领域将迎来怎样的变革与先机？2025年2月，全球领先的研究与教育出版机构威立发布了基于对近5000名科研人员进行调研的研究报告ExplanAItions。该报告深入分析了人工智能
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随着 LLMs 和 VLMs 的快速发展，它们在具身任务中的应用获得更多重视。在具身导航任务中，已有的基于 LLM 的方法通常将语义地图等全局信息转换为语言描述来协助导航，但是这种基于语言描述的方法会
阅读全文ICLR 2025 | 东方理工等提出「语境对齐」新范式，让大模型更懂时间序列
大语言模型在迅速发展的同时，也展现了其在下游任务中的卓越性能，这主要得益于丰富多样的大型语料训练库，使大语言模型掌握了一定的跨领域、跨任务的知识。近两年，越来越多的研究工作利用预训练的大语言模型来构建
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阅读全文为什么你在国内高校实验室里发不出顶会顶刊？
搞科研，最怕的就是每天“眼睛读文献，脑袋想方案”。以为只要文献读的够多，准备就足够充分，就能找到好选题，写出好文章。实际上是在用“勤奋读文献”掩盖“不敢开始干”的焦虑。过来人都知道：科研成果是干出来的
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