AAAI 2025 | 北航、港城大提出POI-Enhancer：基于大模型的POI表征学习增强框架
本篇分享 AAAI 2025 论文 POI-Enhancer: An LLM-based Semantic Enhancement Framework for POI Representation L
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背景：RAG与长文本语言模型的权衡随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，输入长度限制从最初的 4K token 到如今普遍支持的 128K 甚至百万级 token 输入，“长文本”（Long Con
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©PaperWeekly 原创 · 作者 | 张逸骅单位 | 密歇根州立大学博士生研究方向 | 可信人工智能过去的两周里，DeepSeek 在社交媒体上宣告这是他们的开源周（OpenSourceWee
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香港大学近期重磅发布开源项目 AutoAgent，这是由黄超教授实验室开发的创新 AI 框架。它最大的特点是：只要用自然语言就能创建 AI 助手，让人工智能应用开发变得特别简单。项目开源仅三周就在 G
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阅读全文从刷题到搬砖，通用多模态大模型离具身智能还有多远？
©PaperWeekly 原创 · 作者 | 陈翰扬单位 | 伊利诺伊大学香槟分校研究方向 | 多模态大语言模型▲ EmbodiedBench | 从刷题到搬砖，通用多模态大模型离具身智能还有多远？多
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©作者 | 席浩诚单位 | UC伯克利博士生来源 | 机器之心近期DeepSeek V3 引爆国内外的社交媒体，他们在训练中成功应用了 FP8 精度，显著降低了 GPU 内存使用和计算开销。这表明，F
阅读全文CVPR 2025｜零训练成本！中科大创新扩散模型概念擦除方法，先验保护较SOTA提升10倍
©PaperWeekly 原创 · 作者 | 汪远单位 | 中国科学技术大学研究方向 | 图像生成当前，AI 图像生成技术迅猛发展，各类图文生成模型让用户能凭借简单文字描述创作出精美的图像。然而，这也
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最近打开某乎、牛客等互联网论坛，“2025 届春招算法岗”相关话题热度居高不下。“2025 春招算法岗已经卷麻了”“算法岗竞争太激烈，感觉上岸无望”等帖子层出不穷，点进去一看，满是求职者们的焦虑与无奈
阅读全文ICLR 2025 | 阿里等提出LLaVA-MoD，用MoE+蒸馏训练轻量化多模态大模型
简介本文提出轻量化多模态大模型 LLaVA-MoD，通过集成稀疏的专家混合（MoE）架构，优化小模型的网络结构，并提出 Dense-to-Sparse 蒸馏框架，结合两阶段蒸馏策略（模仿蒸馏+偏好蒸馏
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技术革新临界点已至，大模型生态迎来爆发期当前，全球人工智能产业正经历从“暴力美学”到“精巧工程”的范式跃迁。DeepSeek 引领超强大模型的开源开放与普惠化浪潮之下，大模型技术已突破边界逐步渗透至千
阅读全文投稿一天接收！还是1区Top期刊，DeepSeek算是被这个课题组玩明白了
DeepSeek可谓是开年的AI界大明星，从论文方面来说，开年后就有意大利老铁已经用国产AI把顶刊SCI玩成了"消消乐"——投稿一天接收，中科院一区6.5分期刊直接盖章认证，这效率比外卖小哥抢单还离谱
阅读全文ICLR 2025 | 南洋理工等提出I-GCG：基于优化方法的大模型越狱改进技术
导读近年来，大语言模型（LLMs）在自然语言处理等多个领域展现了卓越的性能。随着这些模型的广泛应用，确保其安全性和对齐性已成为重中之重。然而，LLMs 仍面临越狱攻击的严峻挑战，现有的越狱攻击方法可大
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在数字化浪潮席卷而来的今天，视觉文档已然成为信息传递的重要载体。从学术报告中的复杂图表，到商业计划书里的精妙布局，再到医疗档案中的多维数据展示，这些富含视觉元素的文档，不仅仅是简单的文字堆砌，而是融合
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阅读全文DeepSeek R1加千万级学术数据库，科研狗直呼：我论文有救了！
很多科研人，现在都会借助AI工具进行学术创作/科研工作，无论是文献检索整理、内容修改润色，还是拓展创新维度，AI都能提升研究效率。但在使用DeepSeek、ChatGPT这类AI的过程中，总会遇到生成
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©PaperWeekly 原创 · 作者 | 张彧单位 | 德州农工大学助理教授随着学术会议论文提交数量的迅速增加，我们越来越依赖有效的论文-评审人匹配模型。此前在这一领域的研究考虑了多种因素来评估评
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©作者 | 汤轶文单位 | 上海科技大学、上海AI Lab研究方向 | 3D视觉，大模型高效迁移 许多近期的研究致力于开发大型多模态模型（LMMs），使 LLMs 能够解读多模态信息，如
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第二十四届中国计算语言学大会（The 24th China National Conference on Computational Linguistics, CCL 2025）将于2025年8月11
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CVPR 2025录用结果出炉！！！一年一度的计算机视觉和模式识别会议（CVPR）一直是 CV 界前沿研究的灯塔。今年，共有13008份有效投稿并进入评审流程，其中2878篇被录用，最终录用率为22.
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背景近年来，大型语言模型（LLMs）在代码相关的任务上展现了惊人的表现，各种代码大模型层出不穷。这些成功的案例表明，在大规模代码数据上进行预训练可以显著提升模型的核心编程能力。除了预训练外，一些通过
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阅读全文多模态大模型人类偏好对齐新范式MM-RLHF！10个评估维度全面提升
尽管多模态大语言模型（MLLMs）取得了显著的进展，但现有的先进模型仍然缺乏与人类偏好的充分对齐。这一差距的存在主要是因为现有的对齐研究多集中于某些特定领域（例如减少幻觉问题），是否与人类偏好对齐可以
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简介在本研究中，我们针对多模态大语言模型（MLLM）在辨识微小视觉信息时的局限性，提出了一套无需额外训练的“可视化干预”方法，巧妙地挖掘并利用模型自身的内部知识（注意力与梯度信息），从而提升模型对小尺
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本次文章介绍我们发表于由 Springer 出版的专著《Advancements in Knowledge Distillation: Towards New Horizons of Intellig
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