Paragon: Parameter Generation for Controllable Multi-Task Recommendation 
商业推荐系统面临着一个挑战，即平台或用户的任务要求经常动态变化（例如，对于准确性或多样性而改变的偏好） ...
0 1 0 2025/09/12 arXiv:2410.10639v2 haifengliu
Future-Conditioned Recommendations with Multi-Objective Controllable Decision Transformer 
确保长期成功是推荐系统的最终目标，要求策略能够预见并塑造决策对未来用户满意度的影响。当前的推荐策略与两个重大障碍斗争。首先，推荐决策的未来影响仍然被模糊不清，使通过直接优化直接指标进行评估是不切实际的 ...
0 1 0 2025/09/12 arXiv:2501.07212v1 haifengliu
Combating the Memory Walls: Optimization Pathways for Long-Context Agentic LLM Inference 
LLM现在构成了AI代理的骨干，用于各种应用程序，包括工具使用，命令行代理以及Web或计算机使用代理。这些代理LLM推理任务与以聊天机器人为中心的推理有根本不同 - 它们通常具有更大的上下文长度来捕获复杂的，延长的输入，例如整个网页DOMS​​或复杂的工具呼叫轨迹。反过来，这为推理阶段的基础硬件产生了重要的芯片内存储器流量，并导致工作量受到两个内存墙的约束，即带宽和容量记忆墙，以防止芯片计算单元获 ...
0 0 0 2025/09/12 arXiv:2509.09505v1 jane88
Contrastive learning of Class-agnostic Activation Map for Weakly Supervised Object Localization and Semantic Segmentation 
尽管图像分类网络生成的类激活图（CAM）已被广泛用于弱监督的对象定位（WSOL）和语义分割（WSSS），但此类分类器通常集中在区分对象区域上。在本文中，我们提出了仅使用未标记的图像数据的类别不稳定激活图（C $^2 $ AM）生成的对比度学习，而无需参与图像级监督。核心思想来自这样的观察，即i）前景对象的语义信息通常不同于其背景； ii）具有相似外观或背景具有相似颜色/纹理的前景对象在特征空间中具 ...
0 0 0 2025/09/12 arXiv:2203.13505v2 zcr10086
Real AI Agents with Fake Memories: Fatal Context Manipulation Attacks on Web3 Agents 
与Web3集成的AI代理提供了自主性和开放性，但在与财务协议和不变的智能合约互动时引起了安全问题。本文在现实世界中面临对抗性威胁时，研究了基于区块链的金融生态系统中AI代理的脆弱性。我们介绍了上下文操作的概念 - 一个综合攻击向量，利用未保护的上下文表面，包括输入通道，内存模块和外部数据馈送 ...
0 0 0 2025/09/12 arXiv:2503.16248v3 0x211
Defending Against Knowledge Poisoning Attacks During Retrieval-Augmented Generation 
通过合并外部的，最新的知识源来提高大语言模型（LLMS）的功能，以提高大型语言模型（LLM）的能力的强大方法出现。但是，这引入了对知识中毒攻击的潜在脆弱性，在这种攻击者中，攻击者可能会损害知识源以误导生成模型。一种这样的攻击是毒药，其中注入的对抗文本引导该模型对目标问题产生攻击者选择的回答 ...
0 0 0 2025/09/12 arXiv:2508.02835v1 0x211
A Survey of Controllable Learning: Methods and Applications in Information Retrieval 
可控性已成为值得信赖的机器学习的关键方面，使学习者能够满足预定义的目标并在测试时间动态适应，而无需随着目标的转移而进行重新训练。我们提供了可控学习（CL）的正式定义，并在信息检索（IR）中讨论了信息需求通常是复杂且动态性的应用。该调查根据可控的内容对CL进行分类（e ...
0 1 0 2025/09/12 arXiv:2407.06083v3 haifengliu
3D and 4D World Modeling: A Survey 
世界建模已成为AI研究的基石，使代理商能够理解，代表和预测他们所居住的动态环境。尽管先前的工作在很大程度上强调了2D图像和视频数据的生成方法，但它们忽略了利用本机3D和4D表示的快速增长的工作，例如RGB-D图像，占用网格和LIDAR点云用于大规模场景建模。同时，缺乏对``世界模型''的标准化定义和分类法，导致文献中的主张分散，有时甚至不一致 ...
0 0 0 2025/09/12 arXiv:2509.07996v2 MarxZhao

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