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Technical University of Munich
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AI工具和LLM助力碎片化的软件架构设计过程
R2D研究项目旨在通过将AI，特别是大型语言模型，与既定的工程方法相结合，来增强软件架构设计。该项目是慕尼黑工业大学与行业合作伙伴DATEV的合作成果，旨在自动化和简化当前创建健壮软件架构的手动且碎片化的过程。该项目探讨了LLM如何为架构师提供灵活的支持。
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CVPR 2026：视觉AI从准确性转向理解不完美的现实世界数据
计算机视觉研究正从优化基准测试性能转向使模型能够在不完美条件下理解世界。围绕CVPR 2026展示的近期工作挑战了视觉系统的基本假设，例如模型是否必须是静态的、目标是否预先定义、信息是否完整或输入是否结构化。诸如视频分割的交互式训练和无训练的上下文内分割等创新展示了模型可以从反馈中学习并在无需显式重新训练的情况下适应新目标。
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OpenTSLM introduces Time-Series Language Models for native temporal data reasoning
A new class of foundation models called Time-Series Language Models (TSLMs) has been introduced, designed to natively process and reason about temporal data. These models, developed by a team with affiliations to ETH, S…