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IJCAI 2025· International Joint Conference on Artificial Intelligence
IJCAI 2025
亮点精读
8 篇 · 获奖 / oral / 高引📈 43 引用
DiffECG: Diffusion Model-Powered Label-Efficient and Personalized Arrhythmia Diagnosis
提出扩散模型DiffECG，实现标签高效且个性化的心律失常诊断。
💡 减少标注需求，提升诊断个性化与准确性。
📈 38 引用
Directing Mamba to Complex Textures: An Efficient Texture-Aware State Space Model for Image Restoration
提出Texture-Aware SSM，用方向性扫描增强Mamba对复杂纹理的建模能力，实现高效图像恢复。
💡 首次将Mamba有效用于纹理感知图像恢复，性能与效率兼得。
arXiv
📈 35 引用
FreEformer: Frequency Enhanced Transformer for Multivariate Time Series Forecasting
提出频率增强Transformer，通过频谱分解提升多变量时间序列预测精度。
💡 首次将频率增强与Transformer结合，显著提升长序列预测性能。
arXiv
📈 31 引用
Connecting Giants: Synergistic Knowledge Transfer of Large Multimodal Models for Few-Shot Learning
提出协同知识转移方法，利用多个大型多模态模型提升少样本学习性能。
💡 首次实现多模型知识协同，显著提升少样本学习效果。
arXiv
📈 24 引用
RotateKV: Accurate and Robust 2-Bit KV Cache Quantization for LLMs via Outlier-Aware Adaptive Rotations
提出RotateKV，通过异常感知自适应旋转实现2比特KV缓存量化，保持LLM准确性和鲁棒性。
💡 首次实现2比特KV缓存量化，大幅降低内存占用。
arXiv
📈 20 引用
D3: Diversity, Difficulty, and Dependability-Aware Data Selection for Sample-Efficient LLM Instruction Tuning
提出D3数据选择方法，兼顾多样性、难度和可靠性，提升LLM指令微调样本效率。
💡 首次联合优化三个关键维度，显著降低微调数据需求。
arXiv
📈 18 引用
MC3D-AD: A Unified Geometry-aware Reconstruction Model for Multi-category 3D Anomaly Detection
提出统一几何感知重建模型MC3D-AD，实现多类别3D异常检测。
💡 首次统一多类别3D异常检测，提升泛化能力。
arXiv
📈 17 引用
Drafting and Revision: Advancing High-Fidelity Video Inpainting
提出草稿与修订框架，先修复缺失区域再细化纹理，提升视频修复保真度。
💡 首次将两阶段策略用于视频修复，显著提升时序一致性与细节质量。
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