大模型推理能力

LLM-CoT Enhanced Graph Neural Recommendation with Harmonized Group Policy Optimization

基于协同群体策略优化的LLM-CoT增强图神经推荐

Hailong Luo, Bin Wu, Hongyong Jia, Qingqing Zhu, Lianlei Shan

专题命中 测试时计算 ：CoT(title,abstract)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 LGHRec通过结合LLM的CoT推理能力与协同群体策略优化，提升图神经推荐系统的信息密度和对比学习效果。

Reason2Attack: Jailbreaking Text-to-Image Models via LLM Reasoning

通过LLM推理进行文本到图像模型的劫持：Reason2Attack

Chenyu Zhang, Lanjun Wang, Yiwen Ma, Wenhui Li, An-An Liu

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Reason2Attack通过将劫持攻击融入LLM后训练过程，提升生成对抗性提示的推理能力，实现更高效的文本到图像模型攻击

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FingerCap: Fine-grained Finger-level Hand Motion Captioning

FingerCap：细粒度指尖级手部动作描述

Xin Shen, Rui Zhu, Lei Shen, Xinyu Wang, Kaihao Zhang, Tianqing Zhu, Shuchen Wu, Chenxi Miao, Weikang Li, Yang Li, Deguo Xia, Jizhou Huang, Xin Yu

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； The University of Queensland（昆士兰大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所） ； Peking University（北京大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； City University of Macau（澳门城市大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)

AI总结 FingerCap通过FiGOP技术提升细粒度手部动作描述的准确性，解决视频大语言模型在指尖运动识别中的不足。