Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

Referring Change Detection in Remote Sensing Imagery

遥感图像中的指称变化检测

Yilmaz Korkmaz, Jay N. Paranjape, Celso M. de Melo, Vishal M. Patel

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； DEVCOM U.S. Army Research Laboratory（美国陆军研究实验室） 纠错

AI总结 本文提出指称变化检测方法，通过自然语言提示实现遥感图像中特定类别的变化检测，并引入两阶段框架提升数据生成效率。

Comments 2026 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)

Uncertainty Distillation: Teaching Language Models to Express Semantic Confidence

不确定性蒸馏：教语言模型表达语义信心

Sophia Hager, David Mueller, Kevin Duh, Nicholas Andrews

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 本文提出不确定性蒸馏方法，通过微调使语言模型能准确表达语义信心，提升不确定性量化效果。

Breaking the Frozen Subspace: Importance Sampling for Low-Rank Optimization in LLM Pretraining

打破冻结子空间：用于大语言模型预训练低秩优化的重要性采样

Haochen Zhang, Junze Yin, Guanchu Wang, Zirui Liu, Lin F. Yang, Tianyi Zhang, Anshumali Shrivastava, Vladimir Braverman

机构 * Rice University（Rice大学） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳州立大学） ； University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种具有可证明收敛性的低秩优化方法，用于大语言模型预训练，以解决主导子空间在预训练中冻结的问题，并在实验中表现出优越的性能。

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