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全部动态

今日 47 条
10月19日周一
  1. Hacker News · 高分新帖57

    Pele 把 Mermaid 语法渲染成可主题化的 SVG

    Pele 是一个开源渲染工具,把 Mermaid 语法直接输出为 SVG,支持 Mermaid 12.1.0 内建的全部图表类型。它用 CSS 变量设定颜色和字体,改配色时不需要重新渲染,官方给出的对比是 gzip 后 230 kB、渲染 0.05–0.3 ms,而 Mermaid.js 为 1.6 MB、6–82 ms,且 Pele 没有直接依赖。

  2. Hacker News · Show HN57

    book2speech 上线有声书转换工具,可从 265 位旁白中选声朗读

    作者在 Show HN 发布有声书转换工具 book2speech,导入无 DRM 的 EPUB、PDF 或文档后可选旁白生成音频,几秒内就能开始听。工具提供 42 种语言、265 位旁白,会保留章节结构、跳过前言部分,播放进度可从浏览器同步到 iPhone 应用继续。适合想把自有电子书转成有声书自己听的人。

10月18日周日
  1. Hacker News · Show HN26

    Show HN:MockForge 发布,零依赖的 Python API 与 Webhook 模拟工具

    MockForge 在 Show HN 亮相,可在数秒内生成模拟 API 与合成测试数据集,且不依赖任何外部库。它基于 Python 3.8+ 标准库运行,无需 pip install,既可直接执行也可作为模块导入项目。它属于 PyForge Vault 的 33 个零依赖 Python 微工具之一,同套件还包含限流器、认证引擎与数据库性能分析工具,并提供商业 Pro 授权。

  2. Hacker News · Show HN20

    Show HN:赶在《时之笛》重制版前准备的 Zelda 时间线

    一位开发者在《时之笛》重制版发售前 17 天做出了 Zelda 系列时间线可视化,依据任天堂官方 Hyrule Historia 与官方 chronicle 页面。该时间线在《时之笛》结尾按 Link 胜或败分出三条分支,各自独立成线,最终在《旷野之息》重新汇合。作者称制作过程中得到 Claude 大量帮助,这条 Show HN 帖子获得 42 分、9 条评论。

  3. arXiv cs.AI / cs.LG 最新46

    RAFT:面向时序图神经网络训练的冗余感知输入过滤框架

    RAFT 是一个面向时序图神经网络(TGNN)训练的冗余感知输入过滤框架,通过追踪训练过程中的节点记忆变化识别冗余输入。它用根事件过滤器在训练前剔除部分预测目标,用支撑事件过滤器在采样时排除部分历史上下文。在三种 TGNN 模型和五个数据集上,RAFT 平均减少 35.23%、最高 97.11% 的训练输入,训练时间最多降低 52.56%,模型精度变化可忽略。

  4. arXiv cs.AI / cs.LG 最新52

    推理的单个像素:一句有来源支撑的真话就足以误导 LLM 智能体

    arXiv 论文提出单关系攻击(ORA),先定位证据与结论之间的一个隐含前提,再用一句有来源支撑的话把这个前提改写,就能把 LLM 智能体引向错误结论。在生物医学推理和漏洞检测任务上测试 18 个模型,best-of-10 攻击对闭源模型平均翻转 54.9% 原本正确的答案,对开源权重模型为 80.0%。

  5. NVIDIA Blog68

    NVIDIA RTX Spark 笔记本开售,起售价 2399 美元

    NVIDIA RTX Spark 笔记本正式开售,起售价 2399 美元,由 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 推出。整机把 Blackwell RTX GPU 与 Grace CPU 集成在一颗 superchip 上,最高 128GB 统一内存和 1 petaflop AI 算力,面向本地 AI、内容创作和游戏。

    推荐理由:想在本机跑大模型的开发者可以关注这批 128GB 统一内存的 RTX Spark 笔记本,评估把推理从云端搬到本地。

  6. arXiv cs.AI / cs.LG 最新48

    REP-HO:面向异构优化的 LLM 评估规划

    REP-HO 用 LLM 规划器替代 MFE-NSGA-III 的规则化混合保真度选择,完成异构优化中的评估规划。在成本不平衡、约束难度、代理模型保真度、预算水平和目标冲突五个场景中,每个场景均有变体取得最佳平均排名,REP-HO(Deepseek) 始终位列前二。加入自适应最近邻摘要后结果更好更稳定,并能在预算收紧时优先评估约束。

  7. arXiv cs.AI / cs.LG 最新32

    RTRBM:面向生物力学运动序列的无监督编码器

    研究将循环时序受限玻尔兹曼机(RTRBM)实现为无监督编码器,把运动数据窗口映射为固定长度嵌入,并接入 SIT-FUSE 分割流程。在模拟肌肉骨骼到达任务与两个真实步态数据集上,该嵌入在非线性探针下优于 PCA 和自编码器基线。但移除循环连接在到达任务上未带来可测损失,步态任务中逐通道统计量的行走速度分类效果也不低于嵌入。

  8. arXiv cs.AI / cs.LG 最新45

    Compose the Horizon:RFD 参数共享分块预测的顺序计算权衡

    RFD 把长程预测拆成三个参数共享的分块预测,各块占据不重叠的未来区间、拼接后加入滚动上下文,模型仅 0.08–0.46M 参数。在冻结长上下文评测中,RFD 对十个基线族于 24 个单元格中的 23 个取得更低测试误差,其使用 512/720 步上下文、基线为 96 步,属跨协议比较。但通道数较高时,其顺序执行比迭代基线更慢、更耗内存。

  9. arXiv cs.AI / cs.LG 最新66

    研究者提出在手机 NPU 上做一阶 LoRA 训练的系统

    论文提出一套在手机 NPU 上完成一阶 LoRA 训练的系统,把前向、激活重算和输入梯度三处冻结权重乘法都交给 NPU,训练图、适配器与优化器留在 CPU。输入梯度核复用常驻权重分块和前向反量化器,省去转置权重拷贝;精度按梯度敏感度选择,FP16 输出加逐行范围保护,并支持断点续训和温控节流,可当后台任务运行。

    推荐理由:做端侧个性化微调的团队可以参考它在 NPU 跑冻结权重、CPU 跑适配器的分工,评估骁龙平台的可行性。

  10. arXiv cs.AI / cs.LG 最新50

    Tilted Mondrian 缓解共形预测细粒度分层中的覆盖差异

    论文提出 Tilted Mondrian,一种在共形预测中缓解更细粒度分层公平性差异的后处理方法。它保留 group-Mondrian 的分组覆盖保证,同时缩小细粒度分层内的覆盖率和预测集大小差异,且不需要额外训练模型。作者还引入倾向标准化来评估群体构成对聚合差异的影响,并给出一个与具体方法无关的界,用来量化细粒度分层覆盖差异最多能缩小多少。

  11. arXiv cs.AI / cs.LG 最新63

    医学微调重塑而非降低患者端 AI 风险,论文提出基于评分标准的 LLM 评判框架

    研究提出一套按六类风险语言打分的医疗问答评测框架,由三个 LLM 评判模型集成判定严重程度。在 K-QA 的 200 个真实患者问题上评测 6 个 7-9B 模型后发现,风险语言与事实性幻觉无关(Spearman ρ=-0.065);医学微调不降低总体风险而是改变其分布,继续预训练模型压制高警示用药提及却放大过度自信断言,临床指令微调只压制剂量表述。作者公开了评分标准、评判提示词和评测代码。

  12. arXiv cs.AI / cs.LG 最新57

    谁会被解掩码?扩散语言模型采样器引入的偏见

    论文指出扩散语言模型的采样器不只决定写入哪个 token,还决定何时提交,这会改变生成文本中出现的人物。在 LLaDA 和 Dream 上,优先提交最可能 token 的 peeking 采样会放大职业性别刻板印象、让观点分布坍缩,基于置信度的排序把性别均衡的职业推向男性,并行解码更快时更明显。

  13. arXiv cs.AI / cs.LG 最新46

    鞅后验 Cox 过程(MPCP)

    Martingale Posterior Cox 过程(MPCP)将贝叶斯强度估计重新表述为给定观测事件历史后对未观测事件的推断。该方法采用基于 copula 的可扩展、GPU 友好的预测更新,并为预测重采样算法的收敛性提供理论保证。在模拟和真实数据上,MPCP 以远低于竞争贝叶斯方法的计算成本取得优异性能。

  14. arXiv cs.AI / cs.LG 最新55

    arXiv 论文提出针对拉长 LLM 回复的 Trojan 数据投毒攻击的防御方法

    arXiv 论文针对一种新的数据投毒攻击给出防御手段,该攻击在提示中出现触发条件时会拉长模型回复,直接抬高按 token 计费的用户成本。作者展示了这类 Trojan 能借助指令微调 LLM 上语义相近的指令被触发。论文提到部分前沿模型厂商对回复 token 的收费是 prompt token 的五倍,另一些厂商对 prompt token 提供预填充折扣,使成本管理成为现实问题。

  15. arXiv cs.AI / cs.LG 最新56

    论文借热力学第二定律分析深度网络的全局收敛

    该论文用受热力学第二定律启发的测度变换不等式,分析 L2 正则化连续时间 Langevin 动力学训练前馈网络的过程。借助初始化时 NTK 最小特征值的更紧下界,作者证明注入噪声能在高概率下保持 NTK 稳定性,又不把权重锁在初始化附近,并给出期望训练损失的非渐近上界以及宽度和噪声温度的显式收敛条件。