Hydrogen-poor Superluminous Supernovae with Bumpy Light Curves Powered by Precessing Magnetars
Recent observations and statistical studies have revealed that a significant fraction of hydrogen-poor superluminous supernovae (SLSNe-I) exhibit light curves that deviate from the smooth evolution predicted by the magnetar-powered model, instead showing one or more bumps after the primary peak. Tuttavia, IL...
Monte Carlo simulation of GRB data to test Lorentz-invariance violation
Lorentz-invariance violation (LV) at energy scales approaching the Planck regime serves as a critical probe for understanding quantum gravity phenomenology. Astrophysical observations of gamma-ray bursts (GRBs) present a promising avenue for testing LV-induced spectral lag phenomena; Tuttavia, interpretations are complicated by degeneracies...
Transfer Learning for High-dimensional Reduced Rank Time Series Models
The objective of transfer learning is to enhance estimation and inference in a target data by leveraging knowledge gained from additional sources. Recent studies have explored transfer learning for independent observations in complex, high-dimensional models assuming sparsity, yet research on time series...
You Sense Only Once Beneath: Ultra-Light Real-Time Underwater Object Detection
Despite the remarkable achievements in object detection, the model’s accuracy and efficiency still require further improvement under challenging underwater conditions, such as low image quality and limited computational resources. Per affrontare questo problema, we propose an Ultra-Light Real-Time Underwater Object Detection framework, You...
A Time Series Analysis of Malware Uploads to Programming Language Ecosystems
Software ecosystems built around programming languages have greatly facilitated software development. Allo stesso tempo, their security has increasingly been acknowledged as a problem. A tal fine, the paper examines the previously overlooked longitudinal aspects of software ecosystem security, focusing on malware...
Miglioramento della sicurezza degli agenti incorporati: Dai benchmark di sicurezza agli input Moderazione
Gli agenti incarnati mostrano un immenso potenziale in una moltitudine di domini, fare della garanzia della loro sicurezza comportamentale un prerequisito fondamentale per una loro diffusione capillare. Tuttavia, la ricerca esistente si concentra prevalentemente sulla sicurezza dei modelli linguistici generali di grandi dimensioni, mancanza di metodologie specializzate per stabilire....
Spin e diffusione dell’energia vs. suddivisione in catene di spin disordinate
Mentre la diffusione dello spin ad alta temperatura in catene di spin con campi locali casuali è stata oggetto di numerosi studi riguardanti il fenomeno della localizzazione a molti corpi (MBL), la diffusione dell'energia negli stessi modelli è stata molto meno esplorata. Mostriamo quell'energia...
Trasformata di Riesz, Spazi funzionali e loro applicazioni sull'infinito gruppi compatti dimensionali
Su un gruppo connesso compatto $G$, consideriamo il generatore infinitesimo $-L$ di un semigruppo di convoluzione gaussiana simmetrica centrale $(\mu_t)_{T>0}$. Stabiliamo diversi risultati di regolarità della soluzione dell'equazione di Poisson $LU=F$, sia in senso forte che debole. A tal fine, Noi...
SeaLLM: Condivisione delle risorse sensibile al servizio e ottimizzata per la latenza per grandi aziende Inferenza del modello linguistico
Grandi modelli linguistici (LLM) sono stati sviluppati architetture e dimensioni diverse. Servire ciascun LLM con GPU dedicate porta allo spreco di risorse e all'inefficienza del servizio a causa della domanda variabile di richieste LLM. Una pratica comune è condividere più LLM. Tuttavia,...
Dalle previsioni agli intervalli di confidenza: uno studio empirico di metodi di previsione conforme per l’apprendimento in contesto
I trasformatori sono diventati un'architettura standard nell'apprendimento automatico, dimostrando un forte apprendimento nel contesto (ICL) abilità che consentono loro di apprendere dal prompt al momento dell'inferenza. Tuttavia, la quantificazione dell’incertezza per l’ICL rimane una sfida aperta, in particolare nei compiti di regressione rumorosi. Questo documento...