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Yiwei Li
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新研究通过注意力和眼动追踪增强视觉语言模型的视觉推理能力
两篇新研究论文探讨了增强视觉语言模型（VLMs）视觉推理能力的方法。第一篇论文“Focusing by Contrastive Attention”介绍了一种名为CARVE的无需训练的技术，该技术利用注意力模式提取任务相关的视觉信号，性能提升高达75%。第二篇论文“Thinking with Gaze”提出使用连续的眼动追踪数据作为监督信号，通过训练模型模仿人类获取证据的模式来指导VLMs的推理，特别是在医疗应用领域。
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联邦学习研究应对隐私、遗忘和异构性挑战
近期在联邦学习（FL）领域的研究解决了隐私和数据漂移的关键挑战。一篇论文介绍了 TADI 和 Fulcrum，通过最优地分配噪声来防御拓扑感知推理攻击，在不损失效用的情况下实现了隐私的提升。另一项研究提出了 FlashbackCL，这是对现有方法的一种扩展，通过使用衰减的标签计数和设备感知的回放缓冲区来缓解 FL 中的时间遗忘问题，与先前的工作相比取得了显著的改进。其他研究探索了如 pFedBayes、sFedBayes 和 cFed…