3541 papers
Dit paper toont aan dat bestaande verdedigingen tegen backdoors ontoereikend zijn omdat ze zich uitsluitend op de invoer-trigger richten, terwijl alternatieve triggers dezelfde kwetsbaarheid in de feature-ruimte kunnen activeren, wat een verschuiving vereist naar verdedigingen die zich richten op de backdoor-richting in de representatieruimte.
Dit artikel introduceert een robuuste aanpak voor variabele-dikte topologieoptimalisatie die ongewenste dunne gebieden onderdrukt en een nieuwe, door dichtheidsgradiënten geïnformeerde projectie methode presenteert om structurele randen scherp te maken zonder de stijfheid van het ontwerp significant te beïnvloeden.
Het paper introduceert CLIOPATRA, een privacyaanval die aantoont dat de huidige gelaagde heuristische beschermingsmaatregelen van privacybewuste LLM-platforms zoals Anthropic's Clio onvoldoende zijn om gevoelige gebruikersgegevens, zoals medische geschiedenis, te beschermen tegen een slimme tegenstander.
Dit paper introduceert TIMID, een nieuw architectuur voor video-anomaliedetectie die zwak toezicht en simulatiegebaseerde data gebruikt om tijdsafhankelijke fouten in robotuitvoeringen van complexe taken te identificeren.
Deze paper introduceert DCPGN, een nieuwe methode voor testtijd-adaptatie die via multi-label prototypen en dual-clue consistentie (visueel en tekstueel) modellen getraind op egocentrische beelden aanpast aan exocentrische beelden voor actie-anticipatie zonder extra trainingsdata.
Dit artikel presenteert het eerste systematische onderzoek naar de expressiviteit van PG-Keys, een nieuwe constrainttaal voor eigenschapsgrafieken die de GQL-standaard zal informeren, door deze via een unificerend kader te vergelijken met bestaande formalismen zoals GFD en GGD en zo een strikte hiërarchie van expressieve kracht vast te stellen.
Deze paper introduceert de fine-grained Audio-Visual Learning-taak RA-SSU, ondersteund door twee nieuwe datasets (f-Music en f-Lifescene) en het SSUFormer-model, om gebiedsgerichte, frame-per-frame geluidsbronsegmentatie en -beschrijving te bereiken.
ConfCtrl is een vertrouwenbewust video-interpolatiekader dat diffusiemodellen in staat stelt om bij grote perspectiefveranderingen nieuwe weergaven te genereren met behulp van een Kalman-geïnspireerd mechanisme dat betrouwbare projecties combineert met residucorrecties voor geometrisch consistente resultaten.
In dit paper wordt EmoSURA voorgesteld, een nieuw evaluatiekader dat complexe emotionele spraakbeschrijvingen opdeelt in atomaire eenheden die direct met het audiosignaal worden geverifieerd, waardoor het een betrouwbaardere maatstaf biedt dan traditionele methoden voor langere en gedetailleerde captions.
Dit paper introduceert BrainSTR, een raamwerk voor spatio-temporeel contrastief leren dat dynamische hersennetwerken interpreteerbaar modelleert door data-gedreven fase-indeling, aandacht voor diagnostisch kritieke momenten en een gestructureerde semantische ruimte te combineren voor een betere neuropsychiatrische diagnose.
Deze paper introduceert VLM-Loc, een raamwerk dat grote visueel-taalmodellen gebruikt voor nauwkeurige tekst-naar-puntwolk-locatiebepaling door puntwolken om te zetten in vogelvluchtafbeeldingen en sceneschema's, en presenteert het CityLoc-benchmark voor uitgebreide evaluatie.
Deze studie introduceert de nieuwe metriek CVDLoss om de beperkte respons van diffusion-modellen op prompts voor kleurtoegankelijkheid bij kleurenblindheid systematisch te evalueren en te kwantificeren.
Deze paper presenteert Gap-ETH-tighte randomiseerde algoritmen voor het TSP en het Steiner-boomprobleem in hyperbolische ruimte, die een -benadering bieden in tijd $2^{O(1/\varepsilon^{d-1})}n^{1+o(1)}$ door middel van een nieuwe 'hybrid hyperbolic quadtree'-decompositie en een niet-uniforme portal-plaatsing.
Het paper introduceert RecThinker, een agentisch framework dat de aanbeveling transformeert van een passief proces naar een autonome verkenning door dynamische redeneringspaden te plannen en essentiële informatie actief op te halen via tools, wat resulteert in superieure aanbevelingen vergeleken met bestaande methoden.
Dit paper verbetert de looptijd voor -benaderingsalgoritmen voor -median en -means clustering in laagdimensionale Euclidische ruimtes en bewijst een bij benadering overeenkomende ondergrens onder de Gap Exponentiële Tijd Hypothese.
Dit paper introduceert MissBench, een benchmark en raamwerk voor multimodale affectieve analyse dat standaardiseert hoe onbalans in ontbrekende modaliteiten wordt getest, en twee nieuwe diagnostische metrieken (MEI en MLI) definieert om ongelijkheid in modale bijdrage en optimalisatie te kwantificeren.
Dit paper introduceert een Capability Coherence System dat de structurele equivalentie tussen geheugenconsistentiemodellen en autorisatie-intrekking benut om via een Release Consistency-strategie de schaal van onbevoegde API-aanroepen tijdens revocatie onafhankelijk van agent-snelheid te beperken, wat resulteert in een tot 184-voudige reductie ten opzichte van traditionele TTL-gebaseerde methoden.
Dit paper introduceert InternVL-U, een lichtgewicht 4B-parameter unificerend multimodaal model dat door middel van een decoupled architectuur en een op redenering gebaseerde data-pipeline superieure prestaties bereikt in begrijpen, redeneren, genereren en bewerken, terwijl het tegelijkertijd de efficiëntie en schaalbaarheid van grotere modellen overtreft.
Het paper introduceert DISPLAY, een raamwerk voor het genereren van controleerbare en fysiek consistente video's van mens-objectinteracties dat gebruikmaakt van een lichtgewicht, spaarzame bewegingsgids (alleen polskoordinaten en een object-boundingbox), een object-gerichte attentiemechanisme en een multi-task trainingsstrategie om de beperkingen van bestaande methoden te overwinnen.
Deze studie vergelijkt vijf methoden voor cooperatieve lokalisatie in GPS-ontzegde omgevingen en concludeert dat Covariance Intersection (CI) de meest evenwichtige aanpak biedt, terwijl StCL en Standard-CL ondanks hoge nauwkeurigheid ongeschikt zijn voor veiligheidskritieke toepassingen vanwege filterinconsistentie.