大模型推理能力

RepFusion: Leveraging Multimodal Priors for Denoising in Representation Space

RepFusion：利用多模态先验在表示空间中进行去噪

Xichen Pan, Aashu Singh, Satya Narayan Shukla, Xiangjun Fan, Shlok Kumar Mishra, Saining Xie

机构 * Meta AI ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：test-time compute(abstract)

AI总结 提出RepFusion方法，利用多模态大语言模型作为噪声表示编码器，为扩散变压器提供条件信号，在相似推理预算下优于新初始化解码器基线。

Comments Project Page: https://xichenpan.com/repfusion

CQC-RAG: Robust Retrieval-Augmented Generation via Cross-Query Consistency

CQC-RAG: 通过跨查询一致性实现鲁棒的检索增强生成

Yanjia Sun, Sifan Liu, Jie Shao

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出CQC-RAG框架，通过生成语义等价但句法多样的查询，并基于跨查询一致性评估答案置信度稳定性，有效过滤噪声诱导的幻觉，在开放域问答任务上显著提升性能。

Fingerprinting All AI Cluster I/O Without Mutually Trusted Processors

无需互信处理器的所有AI集群I/O指纹识别

Naci Cankaya, Jakub Kryś, Jonathan Ng, Luke Marks, Felix Krückel

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)

AI总结 提出一种通过网络分流器计算哈希来加密承诺进出数据中心所有信息的方法，并设计“安全网关设备”消除隐蔽信道，以实现对AI集群I/O的可验证审计。