大型语言模型（LLMs）的快速发展推动了对更高效服务策略的需求。在此背景下，效率指的是满足其服务水平目标（SLOs）的请求数量比例，特别是首次生成时间（TTFT）和标记间时间（TBT）。然而，现有系统往往在优化一个指标时牺牲另一个。我们介绍了Ascendra，一种设计用于同时满足TTFT和TBT SLOs的LLM服务系统。Ascendra的核心洞察是，随着请求接近其截止时间，其紧迫性会发生变化。为

大型语言模型（LLMs）和多模态LLMs的最新进展令人瞩目。然而，这些模型仍然仅依赖于其参数化知识，这限制了它们生成最新信息的能力，并增加了产生错误内容的风险。检索增强生成（RAG）通过结合外部数据源部分缓解了这些问题，但对数据库和检索系统的依赖可能会引入无关或不准确的文档，从而削弱性能和推理质量。在本文中，我们提出了多模态知识型检索增强生成（MMKB-RAG），这是一种新颖的多模态RAG框架，它

随着人机协作在教育环境中的日益普及，理解和衡量此类互动的范围和性质带来了重大挑战。本研究调查了作者身份验证 (AV) 技术的使用，不是作为一种惩罚措施，而是作为一种量化人工智能在学术写作中协助程度的手段，重点是促进透明度、可解释性和学生成长。基于先前的工作，我们将研究分为三个阶段：数据集选择与扩展、AV 方法开发和系统评估。

本文介绍了一个基于Streamlit框架搭建的3D目标检测平台，该平台具备三种检测模式（图片理解、2D目标检测、3D目标检测）和智能提示词构建功能。系统采用模块化设计，包含相机参数工具、API客户端、图像处理、2D/3D可视化等核心模块。平台支持从JSON文件加载相机参数或自动生成参数，并提供完整的可视化功能，包括3D边界框在2D图像上的投影显示和历史记录管理。通过使用Qwen3-VL多模态模型，

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PandaAI 是一个开源框架，将智能数据处理和自然语言分析相结合。无论您是处理复杂的数据集，还是刚刚开始数据之旅，PandaAI 都提供了定义、处理和高效分析数据的工具。通过其强大的数据准备层和直观的自然语言界面，您可以在不编写复杂代码的情况下将原始数据转化为可操作的见解。对于之前版本的用户来说，PandaAI 3.0 （目前处于测试阶段）标志着一个重要的发展，它不仅超越了对话分析，还引入了一个

PandasAI 是一个 Python 库，它让您可以轻松地使用自然语言向数据提问。除了查询功能外，PandasAI 还提供了通过图表可视化数据、通过处理缺失值来清理数据集以及通过特征生成来提高数据质量的功能，使其成为数据科学家和分析师的综合工具

大型语言模型（LLMs）在包括自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘等在内的机器学习研究中取得了显著进展，但它们在推理、事实一致性以及可解释性方面仍存在关键局限性。本文介绍了模块化机器学习（MML）这一新的学习范式，作为通往新一代LLMs的重要途径。MML将LLMs的复杂结构分解为三个相互依赖的组件：模块化表示、模块化模型和模块化推理，旨在增强LLMs的反事实推理能力、减轻幻觉现象，并促进公平性、安全

摘要：本文提出X-SQL框架，通过创新性组件X-Linking（基于监督微调的模式关联方法）和X-Admin（模式理解组件）显著提升Text-to-SQL性能。X-Linking专门针对表选择任务进行微调，在Spider数据集上模式关联准确率提升7%；X-Admin则通过自然语言解释数据库模式，填补抽象模式与用户查询间的语义鸿沟。实验表明，整合多大型语言模型的X-SQL系统在Spider-Dev和