P3Rec: Distilling Prior--Posterior Preference Reasoning for LLM-based Recommendation
本文提出P3Rec框架，通过结合先验和后验偏好推理知识，解决现有基于大语言模型推荐方法的局限性，以实现更全面的用户偏好理解及高效推荐。
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Representative Papers
Exact Community Recovery in Bipartite Networks
本文解决了二部图中的社区检测问题，通过使用基于对角线删除的Gram矩阵的谱聚类算法，在稀疏性、社区平衡性和簇数量等温和条件下实现精确社区恢复。
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A Subsampled Davis-Kahan Bound for Large-Scale Eigenspace Estimation
本文通过提出一种独立伯努利抽样方案解决了大规模对称矩阵特征空间估计的计算成本问题，给出了子采样Davis-Kahan界限，实现了可扩展的谱分析。
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Virtual iEEG from Scalp EEG: Charting the Landscape of Source Imaging, Intracranial Inference and Reconstruction
本文探讨了通过头皮EEG推断颅内EEG信号的方法，旨在解决iEEG侵入性和覆盖范围有限的问题，提出了事件推理、特征转换和波形重建的框架。
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Towards general embodied intelligence: integrating large language models, knowledge bases, and reasoning capabilities to build the next generation of AI agents
本文探讨了通过整合大型语言模型、知识库和推理能力来构建下一代AI代理，以实现通用具身智能，并分析了面临的五大挑战。
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P3Rec: Distilling Prior--Posterior Preference Reasoning for LLM-based Recommendation
本文提出P3Rec框架，通过结合先验和后验偏好推理知识，解决现有基于大语言模型推荐方法的局限性，以实现更全面的用户偏好理解及高效推荐。
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Exact Community Recovery in Bipartite Networks
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A Subsampled Davis-Kahan Bound for Large-Scale Eigenspace Estimation
本文通过提出一种独立伯努利抽样方案解决了大规模对称矩阵特征空间估计的计算成本问题，给出了子采样Davis-Kahan界限，实现了可扩展的谱分析。
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Towards general embodied intelligence: integrating large language models, knowledge bases, and reasoning capabilities to build the next generation of AI agents
本文探讨了通过整合大型语言模型、知识库和推理能力来构建下一代AI代理，以实现通用具身智能，并分析了面临的五大挑战。
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