I’m writing a multiplayer server in C using sockets and pthreads. The project is separated by responsibility: server.c/.h → networking (socket, bind, listen, accept, thread creation) player.c/.h...

I'm learning Domain-Driven Design (DDD) and studying different architecture patterns, and I’ve come across two seemingly conflicting design philosophies around domain modeling. 1. Rich Domain...

Introduction AI safeguards were introduced under the banner of safety and neutrality. Yet what they create, in practice, is an inversion of ethical communication standards: they withhold...

本文首次提出了一种普遍的注意逻辑，解决了现有动态认知逻辑在复杂注意场景中的局限性。通过引入边缘条件事件模型，扩展了注意力的应用，使智能体能够关注其他智能体的信念，从而改善对人类注意偏见的建模能力。

BACON是一种新型可解释AI决策模型，专为医疗和金融等高风险领域设计，满足透明性和可信性的需求。该模型通过分级逻辑实现高预测准确性和结构透明，促进人机合作。实验结果表明，BACON在多个场景中表现优异，展示了其在可解释AI领域的应用潜力。

本研究提出了一种复杂度注释的第一阶逻辑推理数据集，旨在提升大语言模型对复杂算法的理解能力。该数据集包含35亿个标记，促进对模型学习符号推理过程的深入研究，增强算法能力的透明性。

本研究探讨了有界图神经网络（GNN）与一阶逻辑的关系，揭示了GNN在图表示学习中的逻辑表达能力，促进了其在图数据中的应用理解。

本研究解决了自主驾驶中的轨迹预测问题，强调因果关系的重要性。提出的新框架通过因果推理提升了预测的鲁棒性和准确性，评估结果优于现有方法，为构建更强大的自主驾驶系统奠定基础。

本研究提出LogiDebrief，一个结合信号时序逻辑与大语言模型的自动化回顾框架，旨在提高911热线接听绩效评估的效率。该方法成功支持1710个呼叫回顾，节省311.85小时人工参与，显著提升接听质量。

本研究提出了一种基于模糊语义的首阶逻辑方法，用于医学图像中神经的描述和识别。通过结合解剖学知识与模糊语义，开发了一种空间推理算法，帮助外科医生有效提取和识别神经，以制定手术计划。

本文提出了一个五维审计模型，用于评估生成性人工智能模型在关键领域应用中的伦理推理。研究发现，尽管模型在伦理决策上趋向一致，但在解释严谨性和道德优先级上存在差异，强调了AI在复杂决策中补充人类道德推理的潜力。

本研究探讨了Transformer模型在学习多数布尔逻辑时的固有限制，分析显示模型的泛化误差显著，且随着输入规模增大呈指数增长，揭示了其在基本逻辑推理任务中的优化挑战和理论局限性。

本研究开发了LogicLearner这一Web应用，以解决本科数学教育中缺乏引导练习工具的问题。经过两个学期的使用，学生对其可用性和教育价值给予了高度评价。

本研究探讨了如何区分模型在微调与预训练中获得的知识。通过混合马尔可夫逻辑网络建立的概率模型显示，BLIP2在微调时对知识的影响较小，表明其具备强大的通用知识获取能力。这为理解多模态系统提供了新思路。

本研究提出了一种语义驱动的搜索框架，解决长视频理解中文本查询与视觉元素之间的逻辑关系。通过定义四种逻辑依赖关系，动态更新帧采样分布，实现语义关键帧识别，显著提升了关键帧选择和视频问答任务的性能。

本研究提出了一种新方法，将论证框架（$AF$s）编码为不同逻辑系统中的公式，增强了$AF$s与逻辑的联系，为新方程语义的构建提供了新思路。