多模态大模型

The Rise of Sparse Mixture-of-Experts: A Survey from Algorithmic Foundations to Decentralized Architectures and Vertical Domain Applications

稀疏专家混合模型的兴起：从算法基础到去中心化架构和垂直领域应用的综述

Dong Pan, Bingtao Li, Yongsheng Zheng, Jiren Ma, Victor Fei

机构 * FEDIMOSS TECH HK LIMITED（FEDIMOSS科技（香港）有限公司） ； Ormi Labs, Inc.（Ormi实验室有限公司） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文综述了稀疏混合专家模型从算法基础到去中心化架构及垂直领域应用的发展，系统探讨了其核心原理、去中心化范式和关键挑战，为研究者和实践者提供全面的参考。

Journal ref Journal of Computer Science and Artificial Intelligence 5 (2025) 25-41

Enhancing Genetic Algorithms with Graph Neural Networks: A Timetabling Case Study

用图神经网络增强遗传算法：一个排程案例研究

Laura-Maria Cornei, Mihaela-Elena Breabăn

机构 * Alexandru Ioan Cuza University, Faculty of Computer Science（阿历山大·伊奥安·库扎大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出将图神经网络与遗传算法结合用于排程优化，通过实验验证了混合方法在时间和解决方案质量上的优势。

Comments Paper accepted to the International Conference on Applications of Evolutionary Computation (EvoApplications) 2026

Stickers on Facebook: Multifunctionality and face-enhancing politeness in everyday social interaction

Facebook上的贴纸：日常社交互动中的多功能性与面子增强的礼貌

Laura M. Porrino-Moscoso

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.MM

AI总结 本研究分析了疫情期间Facebook评论中贴纸的使用，揭示其在增强礼貌和情感交流中的多功能性及性别差异。

Comments in Spanish language, Stickers en Facebook: multifuncionalidad y cortesía valorizante en la interacción social cotidiana, Oralia: Análisis del Discurso Oral, 30 (1)

GlyphWeaver: Unlocking Glyph Design Creativity with Uniform Glyph DSL and AI

GlyphWeaver: 通过统一的 glyph DSL 和 AI 解锁 glyph 设计创意

Can Liu, Shiwei Chen, Zhibang Jiang, Yong Wang

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 GlyphWeaver 通过统一的 glyph DSL 和 AI 技术，为非程序员提供创建复杂 glyph 可视化的工具。

Two-sample Testing with Block-wise Missingness in Multi-source Data

多源数据中块状缺失的两样本检验

Kejian Zhang, Muxuan Liang, Robert Maile, Doudou Zhou

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出BRISE检验方法，用于处理多源数据中的块状缺失问题，通过构建基于秩相似度图的检验统计量，实现对两样本假设检验的有效性与稳健性。

Probabilistic Forecasting via Autoregressive Flow Matching

通过自回归流匹配进行概率预测

Ahmed ElGazzar, Marcel van Gerven

机构 * Department of Machine Learning and Neural Computing, Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour（机器学习与神经计算系，大脑、认知与行为研究所） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出FlowTime模型，通过自回归流匹配实现多变量时间序列的概率预测，结合流匹配框架提升模型性能与不确定性估计。

On the Computational Efficiency of Bayesian Additive Regression Trees: An Asymptotic Analysis

关于贝叶斯加法回归树计算效率的分析：渐近分析

Yan Shuo Tan, Omer Ronen, Theo Saarinen, Bin Yu

机构 * Department of Statistics and Data Science, National University of Singapore（统计与数据科学系，新加坡国立大学） ； Department of Statistics, UC Berkeley（统计系，加州大学伯克利分校） ； Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, UC Berkeley（电气工程与计算机科学系，加州大学伯克利分校） ； Center for Computational Biology, UC Berkeley（计算生物学中心，加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文分析了BART采样器在大规模数据下的计算效率，发现其收敛时间随样本量增加而增加，但通过增加树数量或提高温度可有效缓解这一问题。