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Personalized Safety in LLMs: A Benchmark and A Planning-Based Agent Approach
发表：2025/5/25
个性化大语言模型安全PENGUIN基准基于用户背景的安全增强RAISE代理框架安全性评估方法
本文提出了个性化安全的概念，并建立了基准测试，通过14,000个场景验证个性化用户信息可以提升安全评分43.2%。此外，开发了框架，通过两阶段的智能体设计，能在不再训练模型的情况下，提升安全评分31.6%，强调了在安全领域选择性信息收集的重要性。
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探究老年糖尿病夜间低血糖的预防及护理
老年糖尿病护理低血糖预防措施夜间低血糖管理糖尿病临床治疗
本文探讨了老年糖尿病患者夜间低血糖的成因与护理措施，指出老年患者感知能力下降致使夜间低血糖风险增高。文章系统性地提出了六大成因及五个预防策略，旨在为临床医护人员提供可操作的管理框架。
02
Aligning LLMs with Individual Preferences via Interaction
发表：2024/10/4
大语言模型个性化对齐多轮对话偏好学习个性化用户行为建模个性化偏好数据集基于交互的LLM微调
本研究提出了一种新方法，通过多轮对话使大语言模型（LLMs）与个体偏好对齐。构建了包含3310个用户角色的多样化画像池，并利用多模型协作创建了3000多条对话数据集。通过监督微调和强化学习来提升模型适应能力，实验结果显示该方法有效实现了个性化对齐。
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老年糖尿病患者夜间低血糖的识别与护理防范措施
老年糖尿病患者夜间低血糖管理低血糖识别与护理策略血糖监测与个体化治疗老年病人护理干预措施
本文探讨了老年糖尿病患者夜间低血糖的临床特征及识别方法，结合实践与文献分析了导致夜间低血糖的危险因素。研究发现，通过加强血糖监测、个体化用药、饮食管理及健康教育等综合护理策略能显著降低发生风险，强调建立系统化的护理防范措施对提升患者生活质量和减少并发症的重要性。
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Dynamic Discounted Counterfactual Regret Minimization (CFR) is a family of iterative algorithms showing promising results in solving imperfect-information games. Recent novel CFR variants (e.g., CFR+, DCFR) have significantly improved the convergence rate of the vanilla CFR. The key to these CFR variants’ performance is weighting each iteration non-uniformly, i.e., discounting earlier iterations. However, these algorithms use a fixed, manually-specified scheme to weight each iteration, which eno
动态折扣反事实遗憾最小化马尔可夫决策过程中的策略优化不完全信息博弈求解迭代算法收敛性提升动态权重学习
本文提出了动态折扣反事实遗憾最小化(DDCFR)，这是首个通过动态学习方法对迭代进行折扣的框架。通过将CFR迭代过程形式化为马尔可夫决策过程，DDCFR实现了更快的收敛速度和更高的性能，具备强大的泛化能力，显著提升了解决不完全信息博弈的效率和潜力。
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STUDY OF HYPOGLYCEMIA IN ELDERLY DIABETES MELLITUS PATIENTS
发表：2022/2/5
老年糖尿病患者低血糖研究糖尿病管理临床药理学低血糖症状磺脲类药物使用
本研究聚焦入住拉贾·穆提亚医学院的老年糖尿病患者低血糖情况。发现用于降糖的磺脲类药物中，格列美脲使用最为普遍，且超过30%的患者在低血糖发作时没有表现出任何症状，揭示了该人群监测低血糖的挑战。
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EchoMind: An Interrelated Multi-level Benchmark for Evaluating Empathetic Speech Language Models
发表：2025/10/26
同理心对话评测基准语音语言模型能力评估语音内容理解与非语言线索多层次对话能力评测情感智能对话系统
本文提出了EchoMind，一个多层次的基准，旨在评估共情语音语言模型（SLMs）。该基准通过模拟情感对话的认知过程，整合了口语理解、语音线索感知、推理和响应生成。研究显示，即使是先进模型在共情响应方面也存在显著弱点，强调了对语言内容与多样化语音线索整合的必要性。
03
CosyVoice 2: Scalable Streaming Speech Synthesis with Large Language Models
发表：2024/12/16
流式语音合成大型语言模型应用多语言数据集语音生成模型优化渐进语义解码
本文介绍了CosyVoice 2，一个改进的流式语音合成模型，基于有限标量量化优化词元利用率，并简化文本语音模型架构以利用预训练的大型语言模型，结合块感知因果流匹配模型实现了接近人类水平的自然度和几乎无损的合成质量。
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5G Vehicle-to-Everything Services: Gearing Up for Security and Privacy
发表：2019/11/13
5G车联网安全与隐私车辆与一切通信5G网络服务与应用车载传感器网络低延迟通信
本文全面综述了5G车联网服务的安全性与隐私问题，分析了5G V2X的架构、用例及潜在的信任和安全威胁。探讨了保护5G V2X服务的最新策略，并指出了未来研究方向，以推动此领域的深入发展和广泛应用。
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A Component Architecture for the Internet of Things
发表：2018/9/1
物联网组件架构并发时间戳离散事件语义异步原子回调机制安全群体工具包代理与服务交互
本文提出了一种面向物联网的组件化软件架构，设计了称为“访问器”的代理实体，它们在并发的、带时间戳的离散事件语义下进行交互。通过结合异步原子回调（AAC）和演员模型，该架构支持多个并发请求，提升了网络交互的效率和安全性。
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UniMMVSR: A Unified Multi-Modal Framework for Cascaded Video Super-Resolution
发表：2025/10/9
级联视频超分辨率多模态视频生成潜在视频扩散模型条件注入策略多模态条件利用
本论文提出了UniMMVSR，一个统一的多模态视频超分辨率框架，可处理文本、图像和视频等多种输入条件。研究团队探索了条件注入策略和数据混合技术，实验结果显示该框架在视频细节和多模态条件一致性上显著优于现有方法，支持4K视频生成。
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iBitter-SCM: Identification and characterization of bitter peptides using a scoring card method with propensity scores of dipeptides
发表：2020/3/28
苦味肽预测模型评分卡方法氨基酸倾向性评分膳食药物开发机器学习分类器对比
iBitterSCM是一种新提出的计算模型，能够基于氨基酸序列预测苦味肽。该模型利用评分卡方法，结合氨基酸和二肽的倾向性评分，实现了高效的苦味肽识别。在独立数据集上，其准确率达到84.38%，显著优于其他机器学习分类器，为药物开发和营养研究提供了重要工具。
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Hotspot-Driven Peptide Design via Multi-Fragment Autoregressive Extension
发表：2024/11/26
热点驱动肽设计自回归生成模型肽药物开发基于片段的肽生成能量密度模型
本文提出了PepHAR，一个热点驱动的自回归生成模型，用于设计针对特定蛋白质的肽。通过聚焦具有更高相互作用潜力的热点残基，并结合片段扩展与优化，PepHAR可以有效生成具有正确几何结构的肽，从而推动肽类药物开发。
03
From prediction to design: Revealing the mechanisms of umami peptides using interpretable deep learning, quantum chemical simulations, and module substitution
可解释深度学习模块替代策略鲜味肽设计量子化学模拟虚拟水解
本研究采用可解释深度学习模型与模块替代策略有效筛选和设计鲜味肽，模型准确率达0.94，领先29%。通过虚拟水解与感官评估识别出多种鲜味肽，探讨模块替代机制，揭示与T1R1/T1R3受体的相互作用，氨基酸D、E、Q、K、R关键助力鲜味肽设计。
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Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Slatting
3D高斯Splatting高频伪影消除Mip滤波器三维平滑滤波
本文提出的3D平滑滤波器有效解决了3D高斯泼溅中的伪影问题，通过根据最大采样频率约束3D高斯基元的尺寸，消除放大时的高频伪影。同时，采用的2D Mip滤波器替代了传统的2D膨胀滤波器，显著缓解了混叠和膨胀问题。
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Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian SRecently, 3D Gaussian Splatting has demonstrated impressive novel view synthesis results, reaching high fidelity and efficiency. However, strong artifacts can be observed when changing the sampling rate, e.g., by changing focal length or camera distance. We find that the source for this phenomenon can be attributed to the lack of 3D frequency constraints and the usage of a 2D dilation filter. To address this problem, we introduce a 3D smoothing filter which
3D高斯插值渲染无别名三维滤波器视图合成高频伪影消除三维频率约束
本文提出了一种名为3D平滑滤波器的创新方法，通过约束3D高斯基元的大小来消除在新颖视角合成中因焦距或相机距离变化而产生的高频伪影。同时，替代2D膨胀滤波器的2D Mip滤波器有效缓解了混叠和伪影问题，提升了合成效果。
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Inference Performance of Large Language Models on a 64-core RISC-V CPU with Silicon-Enabled Vectors
大语言模型推理能力增强基于RISC-V的硬件优化硅启用向量计算能源效率计算架构矩阵乘法性能基准
本研究探讨了在64核RISCV CPU上配备硅增强向量的LLM推理性能。通过对Llama2模型的基准测试，结果表明SEV在吞吐量和能量效率上显著超过传统架构，尤其在小模型上效果更佳。研究提供了针对未来异构计算平台部署LLMs的实用见解。
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Privacy-Preserving Action Recognition via Motion Difference Quantization
发表：2022/8/4
隐私保护的人类动作识别运动差异量化对抗训练优化计算机视觉私隐安全问题图像模糊与差分处理
本文提出了一种名为BDQ（模糊、差分和量化）的隐私保护编码器，旨在增强人体动作识别的隐私保护。该模型通过模糊处理、连续帧像素差分以及运动帧量化三个步骤有效抑制隐私信息，同时保持动作识别性能。实验结果在三个基准数据集上显示出其先进的性能。
02
X-VLA: Soft-Prompted Transformer as Scalable Cross-Embodiment
Vision-Language-Action Model
发表：2025/10/12
视觉语言动作模型跨体态学习软提示学习通用机器人平台大规模异构数据集
本文提出了XVLA，一个基于软提示的变压器架构，旨在构建可扩展的视觉语言动作(VLA)模型。通过引入可学习的嵌入，用于不同机器人数据源的跨具身学习，XVLA在多个仿真和真实机器人上实现了先进的性能，展现了对不同任务和环境的灵活适应能力。
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Deciphering the biosynthetic potential of microbial genomes using a BGC language processing neural network model
发表：2025/4/10
微生物基因组生物合成潜力分析生物合成基因簇预测模型基于Transformer的基因位置关系捕获超高通量BGC筛选工具微生物次级代谢产物研究
本研究介绍了一种名为BGCProphet的变压器基础语言模型，用于预测和分类微生物基因组中的生物合成基因簇（BGC）。该模型通过捕捉基因间的空间依赖关系，显著提升了效率和准确性，分析了85203个基因组和9428个宏基因组，揭示了BGC在不同类群中的分布及其环境影响，为微生物次级代谢物的研究和合成生物学应用提供了新工具。
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