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每日 Arxiv
每日 Arxiv
本页面整理了世界各地发表的人工智能相关论文。
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NExT-OMNI:面向具有离散流匹配的任意全模态基础模型
OpenDerisk:AI 驱动的 SRE 工业框架,包含设计、实施和案例研究
通过 LLM 微调进行汤普森采样
A$^2$FM:用于工具感知混合推理的自适应代理基础模型
超越视觉:评估多模态法学硕士在工具支持的图像感知、转换和推理方面的应用
HALF:与部署保持一致的危害意识法学硕士公平性评估
ENIGMA:大型语言模型中的推理和对齐几何
重新发现熵正则化:自适应系数释放其在法学硕士强化学习中的潜力
潜在检索增强跨域蛋白质结合剂的生成
全是代码,没有思想:当前的语言模型难以推理密码语言
梯度符号掩蔽用于跨预训练模型的任务向量传输
多层瞬时高阶相互作用
隐藏的偏见:大型语言模型中的显性和隐性政治刻板印象研究
适度思考:序列级熵作为法学硕士推理的置信度信号
Ctrl-VI:通过变分推理实现可控视频合成
基于图像净化策略的真实世界超低剂量肺 CT 图像去噪框架
比较人类和语言模型在复杂结构上的句子处理难度
量化基于概念的侧信道模型中的准确度-可解释性权衡
代理错位:法学硕士如何成为内部威胁
接种提示:在训练期间从 LLM 中引出特征可以在测试时抑制它们
PHORECAST:让人工智能理解跨人群的公共卫生推广
通过人类干预进行预测偏好学习
不同数据损坏下离线到在线强化学习的稳健策略扩展
PerfBench:代理可以解决现实世界的性能错误吗?
PATCH:可学习的 LLM 的 Tile 级混合稀疏性
FLUX 是否已经知道如何执行物理上合理的图像合成?
基于概念的情境学习的理论解读
基于 Chiplet 的 RISC-V SoC,具有模块化 AI 加速功能
从易到难:渐进式交错多图像推理的 MIR 基准
苏格拉底式思维:新型 GenAI 驱动评估工具对学生学习和高阶思维的影响
EdiVal-Agent:一个以对象为中心的框架,用于自动、细粒度地评估多轮编辑
语音感知大型语言模型中语言理解能力的保留
MarkDiffusion:用于潜在扩散模型生成水印的开源工具包
思想融合提炼
ECG-Soup:利用多层协同作用构建 ECG 基础模型
从频率视角重新思考多行为序列推荐中的纯度与多样性
大型语言模型支持跨文化个性化推荐的设计
PETLP:人工智能研究中社交媒体数据的隐私设计管道
法学硕士是单线程推理者:揭开软思维工作机制的神秘面纱
超参数优化对实时图像分类轻量级深度模型的影响分析
创新者:通过细粒度的 MoE 升级进行科学的持续预训练
通过稀疏特征控制实现多语言 Transformer 中的因果语言控制
HANS-Net:双曲卷积和自适应时间注意力,用于 CT 成像中准确且可推广的肝脏和肿瘤分割
为什么你的语言模型是一个糟糕的隐性奖励模型?
即时扰动揭示大型语言模型调查响应中类似人类的偏见
Gemini 2.5:通过高级推理、多模态、长上下文和下一代代理功能突破前沿
TopoStreamer:自动驾驶中的时间车道段拓扑推理
基于临床的肾脏 CT 报告生成两阶段框架
VALID-Mol:经验证的法学硕士辅助分子设计的系统框架
R1-Ranker:教 LLM 排名者推理
法学硕士指导的多智能体方法化学过程优化
子空间增强模型合并
SoK:评估大型语言模型的越狱护栏
TAI3:测试代理在解释用户意图时的完整性
KScope:表征语言模型知识状态的框架
当风格打破安全:保护法学硕士免受肤浅风格一致性的侵害
IQUEST:知识库问答的迭代问题引导框架
用于 OFDM 信道估计的注意力辅助 MMSE:通过注意力学习线性滤波器
LLM 持续学习中正交子空间适配器调整的自适应预算分配
思考者:学习快速思考和缓慢思考
KL 正则化本身在 Bandits 和 RLHF 游戏中具有差分隐私性
InfoDet:信息图元素检测数据集
综合历史:评估扩散模型中过去的视觉表征
Checkpoint-GCG:审计和攻击基于微调的即时注入防御
APEX:通过基于物理的任务规划赋能法学硕士,实现实时洞察
ConDiSim:基于模拟推理的条件扩散模型
代理互联网:基础、应用和挑战
ML.ENERGY 基准:迈向自动推理能量测量与优化
法学硕士 (LLM) 对网络安全的适用性:STRIDE 威胁建模案例研究
绝对零度:零数据强化自我推理
恢复对齐大型语言模型的校准:一种校准感知的微调方法
关于用扭曲噪声训练的视频扩散模型中的等方差和快速采样
大型语言模型中对抗性鲁棒性与偏见引发的基准测试:使用 LLM-as-a-Judge 进行可扩展的自动评估
编辑:通过编码器-解码器架构减轻注意力损失,增强视觉变换器
克服跨编码器中的稀疏性伪影来解释聊天调整
利用 LLM、IDE 和语义嵌入实现自动移动方法重构
空间物理学的神经符号模型
永不放弃:极端海况下用于 AUV 的 LLM 增强型基于 RL 的自适应 S 表面控制器
利用时频主题学习对单通道脑电图进行标记
评估 Sakana 的人工智能科学家:大胆的声明、混合的结果和光明的未来?
法学硕士中的判断模拟
FedRTS:通过组合汤普森采样进行联邦稳健剪枝
最后的依赖项征程:使用 LLM 解决 Python 依赖项冲突
公平定位杂务的多项式时间算法
VERITAS:验证基站中 AI 原生收发器操作的性能
Moto:潜在运动标记作为从视频学习机器人操作的桥接语言
人工智能驱动的多模式智能家居平台,用于持续监测和协助中风后运动障碍
解开并可自我解释的节点表示学习
人工智能生成的论文:特征及其对自动评分和学术诚信的影响
CoreGuard:保护 LLM 的基础功能,防止边缘部署中的模型被窃取
VoxelPrompt:用于端到端医学图像分析的视觉代理
大型多模态模型中无需基础监督的紧急视觉基础
SFTMix:使用 Mixup Recipe 提升语言模型指令调整
MIO:多模态代币的基础模型
GraphLand:评估不同工业数据上的图形机器学习模型
荧光面纱:一种针对交通标志识别的隐秘而有效的物理对抗补丁
说出我的名字:模型的偏见发现框架
Janus-Pro-7B、DALL-E、Stable Diffusion、SDXL、FLUX 和 Midjourney 中的自闭症谱系视觉刻板印象
推荐系统全面回顾:从理论到实践
Ada-KV:通过自适应预算分配优化 KV 缓存驱逐,实现高效的 LLM 推理
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潜在检索增强跨域蛋白质结合剂的生成
Created by
Haebom
作者
张子申、孔祥哲、黄文兵、刘洋
大纲
RADiAnce 是一个用于设计靶向特定位点的蛋白质复合物的全新框架。该模型利用现有界面来指导新型复合物的设计,将搜索和生成功能集成到一个通用的对比潜在空间中。这使得能够高效识别相关界面,并通过条件潜在扩散生成器进行无缝集成,从而实现跨域界面迁移。RADiAnce 在多项指标上均优于现有模型,并展现出跨域泛化能力,表明跨多个域搜索界面可以提升跨其他域复合物生成的性能。
Takeaways,Limitations
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Takeaways:
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提出了一种蛋白质复合物设计的新框架。
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成功地将基于搜索的知识与生成性人工智能相结合。
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在结合亲和力、几何结构和相互作用恢复方面优于现有模型。
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展示了跨领域的泛化能力。
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为药物发现领域带来新的可能性。
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Limitations:
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Limitations,如论文本身所述,未提供。(仅限于提供的信息)
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