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对比学习框架
PvP: Data-Efficient Humanoid Robot Learning with Proprioceptive-Privileged Contrastive Representations
发表：2025/12/15
人形机器人全身控制人形机器人学习对比学习框架状态表示学习方法数据高效强化学习
本文提出了PvP框架，通过利用本体状态与特权状态之间的互补性，解决了人形机器人全身控制中的样本效率问题。该框架无需手工设计数据增强，能够学习紧凑且与任务相关的潜在表示，实现更快的策略学习。实验表明，PvP在速度跟踪和动作模仿任务中显著改善了样本效率和性能，推动了人形机器人学习的发展。
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DiffCL: A Diffusion-Based Contrastive Learning Framework with Semantic
Alignment for Multimodal Recommendations
发表：2025/1/2
多模态推荐系统扩散模型对比学习框架语义对齐图结构特征增强
本文提出DiffCL，一种基于扩散模型的多模态推荐对比学习框架。其通过扩散生成对比视图减少噪声，利用稳定的ID嵌入实现跨模态语义对齐，并引入物品物品图缓解数据稀疏性，显著提升推荐性能。
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Towards Low-Latency and Adaptive Ransomware Detection Using Contrastive
Learning
发表：2025/10/25
勒索软件检测对比学习框架神经架构搜索硬件性能计数器分析低延迟恶意软件检测
本文提出结合硬件性能计数器的自监督对比学习与神经架构搜索框架，实现勒索软件低延迟、早期且自适应检测。通过定制损失函数减少响应时间，自动构建适应未知变种的模型，显著提升检测准确率（16.1%）和响应速度（快6倍），增强防御鲁棒性。
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