本研究提出了一种通用计算框架，解决了大型语言模型在个性化Top-k查询中的适用性问题。该框架通过优化查询选择，显著提升了结果的准确性和可扩展性。

本研究提出了一种新计算框架，结合递归神经网络与人类反应时间，优化决策模型，提高速度与准确性，并改善对人类反应时间数据的拟合效果。

本研究通过分析社交媒体上的言辞，揭示了物质使用障碍个体在网上对话中面临的污名问题，并提出了一种计算框架来分析污名化现象，为改善对SUD患者的支持提供了实用工具。

本研究介绍了一种新的计算框架，用于预测社交媒体上影响者观点和公众情感。通过自动化的问题生成引擎和意见领袖代理，可以准确预测关键影响者的观点和情感反应。在案例研究中，该方法成功预测了关键影响者的观点，并与真实世界情感趋势保持一致。

本研究提出了一种全二值化大型语言模型（FBI-LLM），通过自回归蒸馏损失训练，达到全精度对应模型的性能。该研究鼓励新的计算框架，并可能促进专门针对完全1位LLM的硬件的未来设计。提供了所有模型、代码和训练数据集的完全访问和透明性，以支持进一步的研究。

该文章介绍了一种新的实时三维场景重建计算框架，能够以20毫秒的处理时间重建具有未知数量曲面的像素，实现对复杂运动场景的鲁棒快速目标重建。

本文研究了语言中的组合性反映了人类对符号系统中表现效率的偏见，通过计算框架在中国写作系统中的应用揭示了系统向简化方向演化的过程，通过学习抽象和压缩的图书馆学习方法揭示了构成人类认知中组合结构创造的基本计算原则。

本文介绍了使用深度强化学习训练的带通信能力的智能体在指称游戏中的计算框架，该框架反映了自然语言中的语言现象，通过视觉感知智能体之间的简单社交交流产生。

Flink是一个统一的计算框架，它将批处理和流处理结合，其核心是一个提供数据分发和并行化计算的流数据处理引擎，它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。