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研究论文

浏览带作者、机构与来源链接的研究论文。
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关于某些 Besov 空间中严平稳序列的弱不变原理

本文研究了某些 Besov 空间中严平稳序列的弱不变原理。特别地，我们给出了严平稳序列的矩与相依性方面的充分条件，以保证这些 Besov 空间中的弱不变原理成立。Sev

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OmniCapBench：面向细粒度音视频描述的深度结构化评估框架

多模态大语言模型（MLLM）正快速向连续的音视频推理演进，因此迫切需要能够揭示其能力边界的评估方法。音视频描述是一项理想的诊断任务，但现有基准面临一个相互耦合的权衡：整段描述层面的评分

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PyINE：一个通过代码执行实现可扩展引导与监督的框架

推理模型在能够解决任务的同时，仍然可能默认采用更便宜但具有误导性的捷径。这产生了一个核心的监督问题：当模型给出一个看似合理但推理不完整的答案时，监督者能否判断该输出是否值得信任？为了研究

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JOVE：面向资源感知LLM任务图的联合执行与验证

复杂推理查询可以分解为有向无环任务图，并分布在异构LLM上，通过并行性降低延迟，使较小的模型能够解决复杂任务。然而，在实践中，LLM对给定子任务的适用性可能是先验未知的

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广义分数阶 BBM 方程的适定性

在本文中，我们研究了在 $d$ 维环面 $\mathbb{T}^d$（$d\geq 1$）上的一族广义分数阶 BBM 方程。我们在 $H^s(\mathbb{T}^d)$ 尺度上建立了低正则性的局部和全局适定性结果，改进了 Bona 和 Chen（2003）以及 Kim 和 Kwa 的工作。

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ScholarCatalyst: 检索启发新研究的论文的基准

是什么造就了伟大的科学家？即便AI系统开始在开放性问题上取得进展，科学家在感知新问题需要哪些埋藏在不断增长的研究档案中的先验思想方面仍遥遥领先。为了研究这种能力，我们求助于那些亲身了解哪些早期研究启发了他们当前工作的研究人员……

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GPU-Initiated Communication: Dissecting Down to the Bone

GPU 发起的通信允许 GPU 线程直接将 RDMA 操作发布到网卡。它是 NVSHMEM、NCCL GIN 和 DeepEP 的基础，这些技术支撑着混合专家（MoE）模型中细粒度、低延迟的关键通信需求，但其性能特征和优化方法至今鲜有深入研究。

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大规模交互语言模型群体中的共识与事实动态

大型语言模型（LLM）智能体越来越多地被部署为相互交互的群体实体，在这些群体中，共识——即对共享答案的一致认同——作为一种未经设计的集体行为自然涌现。先前关于LLM共识的研究表明，智能体可以交叉验证彼此的答案并收敛至m

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直接与伴随蒙特卡洛粒子输运问题的方差分解公式

在固定源蒙特卡洛粒子输运问题中，获得所求响应的可接受方差至关重要。目前，分析此类博弈方差的唯一严格工具是矩方程框架，但遗憾的是该框架在实际应用中难以使用…

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JudgeCast: 基于经验指导的协变量判断的时间序列预测

协变量效应在不同情境下有所差异，并随时间变化，这要求预测者评估如何在每个预测情境中使用它们。随着预测的进行，先前预测的观测值变得可用，为后续预测中对协变量的过往使用提供反馈。然而，当多个

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Chinese-Jev: Bringing System One Model to Chinese-Language Tasks

System One models such as Jev offer an efficient alternative to generative language models for tasks that require decisions rather than open-ended responses. However, existing Jev models exhibit limited Chinese-language decision accuracy, restricting their utility in both general and specialized set

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解锁测地Gromov-Wasserstein距离用于三维建模

\textit{Gromov-Wasserstein距离}（GWD）通过应用最优传输理论中的技术，提供了在不同的度量空间上定义的概率分布之间的定量比较方法。因此，GWD可能在从图匹配等各种应用中具有潜在的实用价值

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