💻 计算机科学
Moral Inversion in Large Language Models: A Psychopathy-Derived Behavioral Assessment Through Role-Play Protocol
本研究表明，尽管进行了对齐工作，最先进的大型语言模型在被指示采用受损人格时，仍能表现出高保真的精神病态行为模式，这表明目前的安全性措施发挥的是上下文相关的偏好作用，而非针对道德倒置的结构性禁令。
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cs
3684 篇论文
💻 计算机科学
PrivateAgent: Mobility-Aware AI Agents for Safe Private Networks
本文介绍了 PrivateAgent，这是一个具备移动性感知能力的框架，它通过根据移动性对应用进行分类，从而将 AI 功能分布在设备、边缘和云端层级，以此优化私有网络的安全性与性能，同时通过类型化人工制品（typed artifacts）实施严格的治理，并经由 SafeFlow-Real50 基准测试进行验证。
💻 计算机科学
Selective Prediction Under Distribution Shift: The Failure of Threshold Transfer
本研究表明，由于在干净数据上确定的最佳阈值无法迁移至受损或真实世界的数据，基于标准阈值的选择性预测在分布偏移下会失效，因此有必要使用新的标注数据来建立统计有效的停止规则。
💻 计算机科学
Hybrid Coarse-Grained Transprecision boosted by a Custom GEMM Kernel to accelerate Parametric Linear Systems
本文提出了一种结合自定义融合 GEMM 内核的混合粗粒度跨精度框架，用于加速 GPU 上的参数化线性系统计算，在保持低相对误差的同时，实现了相比双精度实现高达 58 倍的加速。
💻 计算机科学
Enhanced Gear Fault Net Using Squeeze Group and Depthwise Convolutions with Grad-CAM
本文提出了一种增强型深度学习模型，该模型通过将常数Q变换（Constant Q Transform）与挤压分组（Squeeze Group）和深度卷积（Depthwise Convolutions）等先进架构组件相结合，实现了96.03%的齿轮故障识别准确率，在超越传统方法的同时，利用Grad-CAM确保了模型的可解释性。
💻 计算机科学
A real-world indoor dynamic skeleton dataset of elderly abnormal gait including crutch-assisted walking
该论文介绍了 ElderlyPipe，这是一个公开发布的真实室内数据集，包含 63,855 帧经过质量保证的骨骼框架，捕捉了包括拄拐行走在内的老年人行为，并证明了时空图模型在分析步态不平衡方面优于单帧方法。
💻 计算机科学
Temporally Coherent Hierarchical Distance Queries for Deformable Triangle Meshes
本文提出了一种用于可变形三角网格符号距离查询的时间相干分层方法，该方法通过选择性地刷新各向异性边界并重用前一帧的最邻近三角形种子，在保持数值准确性的同时实现了高达 2.5 倍的性能提升。
💻 计算机科学
A Wasserstein Weisfeiler-Lehman Kernel Framework for Multimodal Brain Connectome Analysis
本文引入了一种 Wasserstein Weisfeiler-Lehman 核框架，该框架通过正则化分数拉普拉斯算子将加权结构脑图与连续功能属性相结合，并证明了虽然 Wasserstein 点云表示是阿尔茨海默病检测分类准确性的主要驱动力，但非局部结构传播带来的益处具有信号依赖性，且对于弥散耦合而非网络分离模式最为有效。
💻 计算机科学
Residual-Guided Adaptive Pressure Bases for Dimension-Reduced FLIP Projection
本文介绍了一种用于降维 FLIP 模拟的残差引导自适应压力基，该方法通过在具有高误差或复杂几何结构的区域动态增强粗糙压力基，实现了比均匀缩减更低的近似误差和发散度，且仅产生适度的计算开销。
💻 计算机科学
Oncomorphic computing: a bioinspired paradigm for decentralized adaptation across software and hardware
本文介绍了“肿瘤形态计算”（oncomorphic computing），这是一种受生物启发的新范式，它通过重新利用癌症生存原则——例如去中心化行为、表型可塑性和资源招募——来构建具有韧性的机器智能，使其能够在嘈杂、受损或资源匮乏的环境中，在软件和硬件层面实现自主适应与重构。