On Approximating the Dynamic Response of Synchronous Generators via Operator Learning: A Step Towards Building Deep Operator-based Power Grid Simulators
本文提出了一种结合残差学习与数据聚合策略的深度算子网络（DeepONet）框架，旨在精确逼近并模拟同步发电机的动态暂态响应，以将其集成到电网仿真器中。
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cs.AI
16307 篇论文
计算科学与人工智能的交汇正在重塑我们理解世界的方式。这一领域不仅探讨算法如何模拟人类思维，更关注机器如何从海量数据中提炼出深刻的科学洞察。在这里，复杂的数学模型与实际的科学问题紧密相连，推动着从基础理论到现实应用的快速跨越。
Gist.Science 每日从 arXiv 收录该分类下的最新预印本，并经过专业处理，为每一篇论文提供通俗易懂的解读与详尽的技术摘要。无论您是寻求前沿动态的研究者，还是希望轻松理解科技进展的爱好者，都能在这里找到有价值的信息。以下是该领域最新的论文列表，供您探索。
On Pitfalls of : Data Processing Inequality Perspective
本文表明，由于后处理归因图可以在不增加信息的情况下人为地提高评分，揭示了对空间模糊掩码的系统性偏好，从而破坏了 RemOve-And-Retrain (ROAR) 基准测试的有效性，并削弱了其准确评估特征归因方法的能力。
Prism: Cost-Efficient Multi-LLM Serving via GPU Memory Ballooning
Prism 是一个以内存为中心的 LLM 共存服务框架，它利用一种被称为 kvcached 的新型内存气球技术，在多个模型之间动态地回收和重新分配 GPU 显存，从而通过统一空间与时间共享，来提高生产环境中的成本效率和 SLO 达标率。
Meta-Learning Transformers to Improve In-Context Generalization
本文提出了一种利用精选的小规模领域特定数据集进行元学习训练的策略，以提升 Transformer 的上下文学习泛化能力，并证明该方法在实现与大规模训练相当的性能的同时，还提供了更优的数据质量、模块化程度以及对遗忘现象的鲁棒性。
Emergence of Hierarchical Emotion Organization in Large Language Models
本文表明，大型语言模型自然地形成了与人类心理一致的分层情绪结构，同时也揭示了在情绪识别中不成比例地影响代表性不足群体的系统性偏差。
The KG-ER Conceptual Schema Language
本文介绍了 KG-ER，这是一种旨在独立于特定底层数据表示来定义知识图谱结构与语义的概念模式语言。
GetNetUPAM: Ecologically Informed Nested Cross-Validation and Noise-Robust Attention for Marine Bioacoustic Monitoring
本文介绍了 GetNetUPAM，这是一个基于生态学信息的嵌套交叉验证框架，并结合了一种噪声鲁棒的注意力机制卷积神经网络 (ARPA-N)，旨在通过有效应对高噪声条件并防止对局部环境伪影的过拟合，从而显著提高海洋生物声学监测的泛化能力与可靠性。
CuMA: Aligning LLMs with Sparse Cultural Values via Demographic-Aware Mixture of Adapters
该论文提出了 CuMA，一种人口统计学感知的混合适配器（Mixture of Adapters）框架，通过将冲突的文化梯度解耦到专门的专家子空间中，从而缓解大语言模型中的“均值塌陷”（Mean Collapse）问题，进而实现使模型与多样化文化价值观对齐的最先进性能。
Divination by Prompt: LLM-Mediated Xuanxue on Chinese Social Media
本文通过一项系统的混合方法研究，探讨了中国玄学文化中由大语言模型（LLM）介导的占卜现象，揭示了用户如何通过协作式提示工程与确认偏误利用人工智能获取实用性指导，以及专业占卜师如何拒绝其精神有效性，并最终通过可扩展、可重复且共同生产的实践模式重塑传统的占卜权威。
GeoDial: A Multimodal Conversational Tutoring Dataset for Geometry Problem-Solving with Visual Tutor Turns
该论文介绍了 GeoDial，这是一个包含超过 1,300 个带有图表高亮内容的师生几何对话的多模态数据集，并证明了虽然微调视觉语言模型可以改善辅导对话生成，但目前仍无法准确生成必要的视觉图表高亮。