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LG - 机器学习 CV - 计算机视觉 CL - 计算与语言 IR - 信息检索 1、[LG] Autoencoders in Function Space 2、[CL] PERSOMA：PERsonalized SOft ProMpt Adapter Architecture for Personalized Language Prompting 3、[IR] Leveraging LLM Reasoning Enhances Personalized Recommender Systems 4、[LG] Mission Impossible：A Statistical Perspective on Jailbreaking LLMs 5、[CL] Transformers are Universal In-context Learners 摘要：函数空间自编码器、面向个性化语言提示的个性化软提示适配器架构、利用LLM推理增强个性化推荐系统、LLM越狱的统计视角、Transformer是通用的上下文学习器 1、[LG] Autoencoders in Function Space J Bunker, M Girolami, H Lambley, A M. Stuart, T. J. Sullivan [University of Cambridge & University of Warwick] 函数空间自编码器 要点: 提出了泛函变分自编码器(FVAE)和泛函自编码器(FAE)，将变分自编码器和自编码器扩展到函数空间数据。 对于FVAE，训练目标是通过
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