Beyond Pixel Similarity: Task-Aware Evaluation of GAN-Based Synthetic Sonar Data for Robotic Perception
研究通过对比不同判别器配置的GAN生成的声纳图像在像素级和任务级（物体检测）性能上的差异，指出仅用像素相似度评估合成数据不足，提倡使用任务导向的评价方法。
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Representative Papers
A Memorization Floor for LLM Refinement of Decompiled Code
研究通过引入记忆底线方法，区分了大型语言模型从输入和先验中恢复反编译代码的能力，发现恢复效果主要来自先验而非输入。
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The Diagnosis a Reporter Leaves Unspoken: Surfacing Frozen Tumor Features for Brain-Tumor MRI Reporting
研究解决了脑肿瘤MRI报告中诊断不准确的问题，通过引入NeuroFusion系统利用冻结的分割特征提高诊断准确性。
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Faithfulness Is Not Free: Auditing Offline KV-Cache Quantization in Retrieval-Augmented Generation
研究探讨了量化KV缓存对检索增强生成系统忠实性的影响，使用Qwen2.5-7B-Instruct模型在不同量化级别下评估准确性和忠实性。
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ROI-Gated SAHI: Content-Adaptive Slicing-Based Inference for Efficient Object Detection
本文提出ROI-Gated SAHI方法，通过轻量级提议器定位前景区域，减少背景计算，提高高分辨率图像中小物体检测效率。
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研究通过对比不同判别器配置的GAN生成的声纳图像在像素级和任务级（物体检测）性能上的差异，指出仅用像素相似度评估合成数据不足，提倡使用任务导向的评价方法。
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A Memorization Floor for LLM Refinement of Decompiled Code
研究通过引入记忆底线方法，区分了大型语言模型从输入和先验中恢复反编译代码的能力，发现恢复效果主要来自先验而非输入。
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The Diagnosis a Reporter Leaves Unspoken: Surfacing Frozen Tumor Features for Brain-Tumor MRI Reporting
研究解决了脑肿瘤MRI报告中诊断不准确的问题，通过引入NeuroFusion系统利用冻结的分割特征提高诊断准确性。
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Faithfulness Is Not Free: Auditing Offline KV-Cache Quantization in Retrieval-Augmented Generation
研究探讨了量化KV缓存对检索增强生成系统忠实性的影响，使用Qwen2.5-7B-Instruct模型在不同量化级别下评估准确性和忠实性。
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ROI-Gated SAHI: Content-Adaptive Slicing-Based Inference for Efficient Object Detection
本文提出ROI-Gated SAHI方法，通过轻量级提议器定位前景区域，减少背景计算，提高高分辨率图像中小物体检测效率。
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