提出非参数迭代机器教学（NIMT），通过随机与贪心算法实现函数空间优化。
Chen Zhang, Xiaofeng Cao, Weiyang Liu 等
Whisper在多种阿拉伯语条件下的表现优于XLS-R，但在未见方言中表现下降。
Bashar Talafha, Abdul Waheed, Muhammad Abdul-Mageed
Video-LLaMA通过视频Q-former和音频Q-former实现音视频理解。
Hang Zhang, Xin Li, Lidong Bing
VideoComposer利用运动向量和时空条件编码实现可控视频合成，支持多模态条件控制。
Xiang Wang, Hangjie Yuan, Shiwei Zhang 等
采用分层风险评估与动态安全生命周期，构建可信的自动驾驶安全案例。
Francesca Favaro, Laura Fraade-Blanar, Scott Schnelle 等
提出细粒度人类反馈（Fine-Grained RLHF），通过每段生成后奖励和多类别模型提升语言模型训练效果。
Zeqiu Wu, Yushi Hu, Weijia Shi 等
提出GODE，通过双层对比学习融合分子图与知识图，显著提升分子性质预测性能。
Pengcheng Jiang, Cao Xiao, Tianfan Fu 等
提出非平稳核函数Attentive Kernel（AK），提升机器人信息采集中的不确定性建模与引导效率。
Weizhe Chen, Roni Khardon, Lantao Liu
提出RefinedWeb数据集，仅用过滤和去重Web数据训练模型，性能超越The Pile，达5万亿tokens。
Guilherme Penedo, Quentin Malartic, Daniel Hesslow 等
提出了一种新的非交换矩阵乘法算法，减少了某些格式下的乘法次数。
Manuel Kauers, Jakob Moosbauer
本论文提出Galerkin方法在谱算法中优于图拉普拉斯基方法，结合结构化核实现高效计算，拓展至非线性空间。
Vivien Cabannes, Francis Bach
DiffLL通过小波条件扩散模型提升低光图像质量，效率提高70倍。
Hai Jiang, Ao Luo, Songchen Han 等
FlowCam通过像素对齐场景流在无相机位姿下训练3D辐射场，提升了视频数据的3D重建能力。
Cameron Smith, Yilun Du, Ayush Tewari 等
本综述提出LLM在推荐中的两大范式：判别式（如BERT）和生成式（如GPT），分析其技术细节与性能。
Likang Wu, Zhi Zheng, Zhaopeng Qiu 等
提出一种几何正则化方法解决深度约束聚类中的噪声问题，显著提高准确率。
Tri Nguyen, Shahana Ibrahim, Xiao Fu
本研究评估GPT-4在地理知识上的表现，涵盖位置、距离、地形等任务。
Jonathan Roberts, Timo Lüddecke, Sowmen Das 等
GPT4Tools通过自我指令使开源大模型使用多模态工具，显著提高工具调用准确率。
Rui Yang, Lin Song, Yanwei Li 等
Gen-L-Video以时序协同去噪扩展短视频模型，帧一致性达93.18%。
Fu-Yun Wang, Wenshuo Chen, Guanglu Song 等
本研究评估LFQA的人工与自动评价，发现无单一指标能准确预测人类偏好。
Fangyuan Xu, Yixiao Song, Mohit Iyyer 等
本研究提出Marked Personas方法，利用自然语言提示无监督测量大模型中的交叉性刻板印象，分析GPT-3.5和GPT-4生成的偏见。
Myra Cheng, Esin Durmus, Dan Jurafsky