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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文，这些论文构成了整个领域的进步，也欢迎介绍人工智能应用的论文，但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能，而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案，强调其新颖性，并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址：http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
The Narrative Continuity Test: A Conceptual Framework for Evaluating Identity Persistence in AI Systems
Arxiv
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Ten Simple Rules for AI-Assisted Coding in Science
Arxiv
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NeuronMM: High-Performance Matrix Multiplication for LLM Inference on AWS Trainium
Arxiv
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Dialogue as Discovery: Navigating Human Intent Through Principled Inquiry
Arxiv
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Dynamic Affective Memory Management for Personalized LLM Agents
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Arxiv
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A Quantitative Framework to Predict Wait-Time Impacts Due to AI-Triage Devices in a Multi-AI, Multi-Disease Workflow
Arxiv
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On the Mistaken Assumption of Interchangeable Deep Reinforcement Learning Implementations
Arxiv
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When AI Trading Agents Compete: Adverse Selection of Meta-Orders by Reinforcement Learning-Based Market Making
Arxiv
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AIOT based Smart Education System: A Dual Layer Authentication and Context-Aware Tutoring Framework for Learning Environments
Arxiv
0+阅读 · 10月30日
A Survey of AI Scientists
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Arxiv
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Semantically-Aware LLM Agent to Enhance Privacy in Conversational AI Services
Arxiv
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FlowMesh: A Service Fabric for Composable LLM Workflows
Arxiv
0+阅读 · 10月30日
MindSearch: Mimicking Human Minds Elicits Deep AI Searcher
Arxiv
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InnovatorBench: Evaluating Agents' Ability to Conduct Innovative LLM Research
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Arxiv
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A Unified Representation Underlying the Judgment of Large Language Models
Arxiv
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参考链接
父主题
人工智能
Elsevier
子主题
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Jonathan Schmidt
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