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Nanjing University(南京大学)

2026-02-13 至 2026-02-13 共收录 4
2602.12058 2026-02-13 cs.SE cs.AI cs.FL

ModelWisdom: An Integrated Toolkit for TLA+ Model Visualization, Digest and Repair

ModelWisdom: 一个集成工具包用于TLA+模型可视化、摘要与修复

Zhiyong Chen, Jialun Cao, Chang Xu, Shing-Chi Cheung

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China(新型软件技术国家重点实验室,南京大学,中国) Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology(香港科学与技术大学计算机科学与工程系)

AI总结 ModelWisdom通过可视化、图优化、摘要和修复功能,提升TLA+模型检查的可解释性和可操作性。

Comments Accepted by FM 2026 Research Track (Tool)

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2602.11073 2026-02-13 cs.CV cs.AI cs.CL

Chatting with Images for Introspective Visual Thinking

与图像对话以进行反思性视觉思维

Junfei Wu, Jian Guan, Qiang Liu, Shu Wu, Liang Wang, Wei Wu, Tieniu Tan

机构 * NLPR, MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Nanjing University(南京大学)

AI总结 ViLaVT通过语言引导的特征调节框架,实现多图像区域的联合重编码,提升跨模态对齐与复杂空间推理能力。

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2602.11748 2026-02-13 cs.CL

Think Longer to Explore Deeper: Learn to Explore In-Context via Length-Incentivized Reinforcement Learning

思考更长以探索更深入:通过长度激励强化学习学习上下文中的探索

Futing Wang, Jianhao Yan, Yun Luo, Ganqu Cui, Zhi Wang, Xiaoye Qu, Yue Zhang, Yu Cheng, Tao Lin

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Westlake University(西湖大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Nanjing University(南京大学) Institute of Advanced Technology, Westlake Institute for Advanced Study(西湖研究所以高级技术研究所) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

AI总结 通过长度激励强化学习,提升模型在上下文中的探索能力,从而在领域内和领域外任务中取得性能提升。

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2403.01497 2026-02-13 cs.CV

Learning A Physical-aware Diffusion Model Based on Transformer for Underwater Image Enhancement

基于变压器的物理感知扩散模型学习用于水下图像增强

Chen Zhao, Chenyu Dong, Weiling Cai, Yueyue Wang

机构 * School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University(智能科学与技术学院,南京大学) School of Artificial Intelligence, Nanjing Normal University(人工智能学院,南京师范大学)

AI总结 本文提出基于物理知识的扩散模型PA-Diff,通过物理先验生成和隐式神经重建提升水下图像增强效果,实验表明其在水下图像增强任务中表现最优。

Comments IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)

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