Arxiv今日论文 | 2025-11-10
本篇博文主要内容为 2025-11-10 从Arxiv.org论文网站获取的最新论文列表,自动更新,按照NLP、CV、ML、AI、IR五个大方向区分,若需要邮件定时接收,请在评论区留下你的邮箱号。
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概览 (2025-11-10)
今日共更新381篇论文,其中:
自然语言处理共59篇(Computation and Language (cs.CL))
人工智能共102篇(Artificial Intelligence (cs.AI))
计算机视觉共79篇(Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV))
机器学习共113篇(Machine Learning (cs.LG))
自然语言处理
[NLP-0] MIMIC-SR-ICD11: A Dataset for Narrative-Based ...
Arxiv今日论文 | 2025-11-07
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概览 (2025-11-07)
今日共更新450篇论文,其中:
自然语言处理共67篇(Computation and Language (cs.CL))
人工智能共125篇(Artificial Intelligence (cs.AI))
计算机视觉共77篇(Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV))
机器学习共137篇(Machine Learning (cs.LG))
自然语言处理
[NLP-0] VeriCoT: Neuro-symbolic Chain-of-Thought Vali ...
Arxiv今日论文 | 2025-11-06
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今日共更新430篇论文,其中:
自然语言处理共55篇(Computation and Language (cs.CL))
人工智能共115篇(Artificial Intelligence (cs.AI))
计算机视觉共58篇(Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV))
机器学习共127篇(Machine Learning (cs.LG))
自然语言处理
[NLP-0] Grounded Misunderstandings in Asymmetric Dial ...
Arxiv今日论文 | 2025-11-05
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今日共更新488篇论文,其中:
自然语言处理共49篇(Computation and Language (cs.CL))
人工智能共142篇(Artificial Intelligence (cs.AI))
计算机视觉共78篇(Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV))
机器学习共158篇(Machine Learning (cs.LG))
自然语言处理
[NLP-0] Agent -Omni: Test-Time Multimodal Reasoning ...
Arxiv今日论文 | 2025-11-04
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概览 (2025-11-04)
今日共更新1010篇论文,其中:
自然语言处理共127篇(Computation and Language (cs.CL))
人工智能共318篇(Artificial Intelligence (cs.AI))
计算机视觉共215篇(Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV))
机器学习共303篇(Machine Learning (cs.LG))
自然语言处理
[NLP-0] ool-to-Agent Retrieval: Bridging Tools an ...
Arxiv今日论文 | 2025-11-03
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概览 (2025-11-03)
今日共更新446篇论文,其中:
自然语言处理共66篇(Computation and Language (cs.CL))
人工智能共143篇(Artificial Intelligence (cs.AI))
计算机视觉共92篇(Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV))
机器学习共130篇(Machine Learning (cs.LG))
自然语言处理
[NLP-0] Continuous Autoregressive Language Models
【速读 ...
TEXT2DB:Integration-Aware Information Extraction with Large Language Model Agents
这篇来自伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)顶级数据与自然语言处理实验室的论文,《TEXT2DB: Integration-Aware Information Extraction with Large Language Model Agents》,表面上看是在谈论一个技术问题,但实际上,它揭示了我们在与AI协作时一个长期被忽视却至关重要的瓶颈。
现在,让我们一起为这篇“硬核”的学术论文,搭建一座通往大众理解的“阶梯”。
AI不仅要会“读书”,更要会“归档”:一项研究正在教会AI如何成为你真正的数据库助理
想象一下,你刚雇佣了一位绝顶聪明的实习生。他阅读速度惊人,过目不忘,你让他去阅读成堆的行业报告、新闻稿和客户邮件,他总能精准地抓取出所有关键信息——新产品的发布日期、竞争对手的最新动态、重要人物的履历……
然而,当你让他把这些信息更新到公司的数据库里时,灾难发生了。他直接把一堆杂乱无章的笔记丢了过来:有的日期是“2025年11月2日”,有的则是“Nov. 2, 2025”;他把“CEO”的名字放进了“联系人”一栏;更糟糕的是,他为一个已经存在的客户创建了一条全新的记录,导致数据完全重复 ...
Squrve:A Unified and Modular Framework for Complex Real-World Text-to-SQL Tasks
为什么Text-to-SQL技术始终"差临门一脚"?
想象一下这个场景:你是一位市场分析师,老板走过来说:"帮我查一下上个季度华东地区销售额超过100万的客户,按成交金额倒序排列。"如果你懂SQL,可能几分钟就搞定了。但如果你不懂呢?
这正是"Text-to-SQL"技术想解决的问题——让普通人用自然语言就能和数据库对话,就像跟Siri聊天一样简单。
过去几年,这个领域的学术论文如雨后春笋般涌现。DIN-SQL、CHESS、MAC-SQL……一个个方法在学术评测榜单上你追我赶,准确率不断刷新。但奇怪的是,当企业真的想把这些"学术明星"部署到实际系统中时,却常常遭遇水土不服。
问题出在哪儿?来自中国人民大学、对外经贸大学和浙江工业大学的研究团队,最近发布了一个名为Squrve的框架,不仅指出了症结所在,还提供了一个极具实用价值的解决方案。
学术研究的"碎片化困境"
让我们先理解问题的根源。
学术界喜欢"专精"——每篇论文往往聚焦于Text-to-SQL流程中的某一个环节 ...
Arxiv今日论文 | 2025-10-31
本篇博文主要内容为 2025-10-31 从Arxiv.org论文网站获取的最新论文列表,自动更新,按照NLP、CV、ML、AI、IR五个大方向区分,若需要邮件定时接收,请在评论区留下你的邮箱号。
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今日共更新507篇论文,其中:
自然语言处理共85篇(Computation and Language (cs.CL))
人工智能共154篇(Artificial Intelligence (cs.AI))
计算机视觉共87篇(Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV))
机器学习共174篇(Machine Learning (cs.LG))
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[NLP-0] Are Video Models Ready as Zero-Shot Reason er ...
Arxiv今日论文 | 2025-10-30
本篇博文主要内容为 2025-10-30 从Arxiv.org论文网站获取的最新论文列表,自动更新,按照NLP、CV、ML、AI、IR五个大方向区分,若需要邮件定时接收,请在评论区留下你的邮箱号。
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今日共更新545篇论文,其中:
自然语言处理共86篇(Computation and Language (cs.CL))
人工智能共157篇(Artificial Intelligence (cs.AI))
计算机视觉共87篇(Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV))
机器学习共153篇(Machine Learning (cs.LG))
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[NLP-0] Gaperon: A Peppered English-French Generative ...


