大模型(LLM)是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。

AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数

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USENIX Security 2020 论文推荐：论文名称：Hybrid Batch Attacks: Finding Black-box Adversarial Examples with Limited Queries推荐理由：作者研究了黑盒环境下的对抗样本，在这种情况下攻击者只能通过API访问目标模型，且每次查询都是十分昂贵的。在此之前，针对黑盒条件下对抗样本的研究主要遵循以下两种策略：（

目标检测已经做到很成熟了，但是视频目标检测确实还在发展之中，视频目标检测主要挑战在于在长视频中往往有些帧的质量非常差，比如目标物体出现以下情况，单纯的目标检测算法难以胜任。AMiner给大家准备了三篇关于视频目标检测的相关论文，希望给到大家对研究视频目标检测有帮助。1.Dogfight: Detecting Drones from Drones Videos链接：https://www.amine

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今天分享的主要是关注知识推理，以及知识图谱补全方面的工作，相关内容包括：1.论文名称：Leveraging Demonstrations for Reinforcement Recommendation Reasoning over Knowledge Graphs作者：Kangzhi Zhao，Xiting Wang，Yuren Zhang，Li Zhao，Zheng Liu，Chunxiao

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