LONGGE AI RESEARCH DAILY

龙哥读论文

每天筛选值得关注的 AI 论文,用工程视角拆解方法、实验和真正的落地价值。

目前已发表 1573 篇文章

PaperDaily 数据库收录 论文拆解 12851 研究思路 385 AI 资讯 208 开源项目 164 科研招聘 128 学习资料 8 热点主题 493 论文成功模式 1625

标签:人工智能

共 671 篇
凭什么说所有安全调度都是CIPS特例?一文看懂统一调度框架
视觉与图像

凭什么说所有安全调度都是CIPS特例?一文看懂统一调度框架

信息从生成到失效,中间能安全用多久?这个问题在自动驾驶、无人机、网络缓存里被各领域分别回答。奥克兰大学的这篇论文给出统一数学答案。它不仅证明现有安全调度策略都是其特例,还在V2V车队与无人机SLAM中把通信与计算干预量分别砍掉99.3%和86%,值得一读。

最新SOTA!多目标强化学习不用改算法,只换网络结构就能让HV暴涨132%?
大模型与智能体

最新SOTA!多目标强化学习不用改算法,只换网络结构就能让HV暴涨132%?

单目标强化学习靠“换网络结构”就能白捡一大截性能,多目标强化学习却还在算法泥潭里打转?马萨里克大学和阿托大学的最新研究直接把SimbaV2架构搬进MORL,HV暴涨132%,证明“算法不够,架构来凑”这条路在多目标领域同样走得通。对正纠结算法创新还是架构升级的读者来说,这篇论文给出了一个极具性价比的新方向。

量化新范式:给残差上"户口",净收益13.52%→19.10%
大模型与智能体

量化新范式:给残差上"户口",净收益13.52%→19.10%

把特征拼一起,就像把所有水果丢进一台榨汁机——最后没人知道哪一口是苹果、哪一口是橙子,更不知道是哪个"果"在犯错。西湖大学这篇新工作干脆给残差上"户口":先分清谁的错,再动手修。实测同一批特征、同一批树上限,扣费收益从13.52%干到19.10%、夏普1.42→2.09。这份"残差代数",值得所有做表格学习、量化选股的人细品。

江苏大学ACM MM新作:图像恢复"按需使劲",LPIPS降12.8%
视觉与图像

江苏大学ACM MM新作:图像恢复"按需使劲",LPIPS降12.8%

图像修复这事儿,有点像老小区改造:有的地方墙皮脱落要重刷,有的地方只脏了一小块。可现在的扩散修复模型偏爱"一刀切",全图一样的约束力度、一样的步长节奏,既不省算力还容易把好区域修出问题。江苏大学这篇ACM MM 2026论文,用局部认知不确定性给模型装了一双"会看重点的眼睛",该补的补、该跳的跳,LPIPS平均降12.78%、采样时间省8.42%,还能即插即

EM湍流让电子逆袭,两套聚变代码首次交叉验证
大模型与智能体

EM湍流让电子逆袭,两套聚变代码首次交叉验证

托卡马克这个“人造太阳”里,电磁湍流居然是电流的搬运工?瑞士洛桑联邦理工和普林斯顿的最新非线性模拟发现:过去被嫌弃“太轻没存在感”的电子,在电磁湍流中居然靠麦克斯韦应力主导了动量输运,电流剖面都可能被它悄悄改写。文中还首次在GENE与CGYRO两套代码中补全了电磁动量通量诊断,并做了交叉验证。

SIGCSE 2025最新研究:超半数学生天生就“挑老师”?一学期数据揭示偏好如何悄悄改变
大模型与智能体

SIGCSE 2025最新研究:超半数学生天生就“挑老师”?一学期数据揭示偏好如何悄悄改变

上网课时,同一个知识点好几位老师都讲了视频,你会固定只点某一位老师的来看吗?本期论文用一整学期的点击流数据告诉你:超过一半的学生打一开始心里就有“偏向”,而且这个偏好还会随着学期推进悄悄改变。教育技术还能这么量化研究,有点意思。

巴黎萨克雷大学新设计:绿光腔功率突破200kW,X射线产率刷新纪录!
视觉与图像

巴黎萨克雷大学新设计:绿光腔功率突破200kW,X射线产率刷新纪录!

绿光波段的光学增强腔,此前最高功率仅约4 kW,红外却已做到500 kW以上。这篇来自巴黎萨克雷大学的论文,用一套三步设计法直接把515 nm腔的规划功率拉到200 kW,X射线光子率冲上10^12量级,红外模式下更是给出10^13的全球新纪录。方法不炫技,但每一步都踩在工程痛点上,值得细读。

最新SOTA攻击:SAM3概念分割被一招打崩,Mask AP暴跌40.7
视觉与图像

最新SOTA攻击:SAM3概念分割被一招打崩,Mask AP暴跌40.7

SAM3把分割从“几何抠图”进化成了“概念理解”,可越聪明的东西往往越怕被人抓住命门。这篇来自中科大、江南大学等团队的工作,首次为SAM3量身定制了跨概念通用对抗攻击UCD,一张扰动让五个数据集平均Mask AP从59.43直接被干到18.73,还顺手迁移到了SAM3.1和视频推理。AI安全方向的硬核活,值得好好拆解。

Apple Research最新论文 | ARBITRAGE:推理延迟降2倍,优势感知投机解码新范式
大模型与智能体

Apple Research最新论文 | ARBITRAGE:推理延迟降2倍,优势感知投机解码新范式

这篇论文把推测解码的老问题拆得很清楚:目标模型有相当比例的“重写”其实毫无价值,因为重写前后的推理步骤质量差不多,算力却要照付。ARBITRAGE直接用轻量路由器预估“这一步目标比草稿强多少”,只在真正有可能更优时才升级到目标模型,数学推理任务上端到端延迟最多降约2倍。

LONGGE AI COMMUNITY

把每天读到的论文,变成长期积累

加入「龙哥读论文」知识星球,持续获取 AI 论文、资讯、开源项目、招聘与研究思路。

加入龙哥读论文微信群:添加微信 kangjinlonghelper,备注“研究方向 + 地点 + 学校/公司 + 昵称”。

龙哥读论文知识星球二维码 微信扫码加入知识星球