在自然语言处理（NLP）中，处理数据中代表性不足的主题尤其具有挑战性，特别是在无监督任务中，聚类方法往往难以充分反映少数主题。本文提出一种创新的无监督数据增强方法，结合高斯混合模型（GMM）与大型语言模型（LLM）。利用GMM灵活且稳健的特性检测出数据中代表性较低的簇，随后LLM生成合成文本丰富这些簇的内容，提升其表现力。多组不平衡文本数据集上的实验表明，该方法在保持聚类性能的同时，常常增强了簇的可解释性，为无监督NLP任务中的数据表示改进提供了稳健且可扩展的解决方案。
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该研究为无监督聚类处理少数类别样本提供了创新的方法，利用GMM稳定识别少数类别簇，结合LLM生成丰富样本，解决了数据不平衡带来的性能挑战，提升了模型在实际NLP应用中的效果和适用性。
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存储是每个智能代理AI工作流程的重要组成部分。在代理访问企业知识、持久内存及重用键值缓存数据时，存储性能尤为关键。NVIDIA发布的Vera存储基准工具，优化了加密、压缩、完整性检查和恢复过程，提升了AI原生存储系统的整体效率。
通用多模态嵌入（UME）将多样化的多模态输入映射到共享的嵌入空间。现有的UME模型要么通过单次前向编码生成嵌入，要么通过显式推理标记和潜在自回归状态增加计算，导致检索延迟和对中间状态依赖。本文分析了独立训练UME模型每层的正负相似度分离，发现初期层负责多模态上下文化，中后期层形成检索区分特征，最终层映射到嵌入空间。基于此，提出ReLoop-UME，通过早期层一次执行、参数共享的检索形成模块递归重用以及最终映射层，借助可学习检索寄存器在循环间累积和交换证据，并以最终寄存器作为嵌入读出。在MMEB-V2和MRMR数据集上，ReLoop-UME在多种骨干网络下均提升检索性能，且速度分别比UME-R1快44.9倍，比PLUME快1.5倍。
安全关键的生物特征和取证应用需要准确的预测和可靠的置信度估计，尤其在分布偏移条件下。这对深度伪造检测尤为重要，因基础模型常在分布外操作中表现出过度自信，限制实际部署。本文提出一个不确定性感知的深伪检测框架，通过识别互补证据来源间的不一致性来发现伪造。框架集成视觉流（基于改编的CLIP编码器）、语义流（通过可微约束建模面部属性一致性）和结构流（捕捉语义和取证特征间的类别依赖模式）。引入分支间分歧校准（IBDC），一个关联预测不确定性与证据流冲突的机制。大量交叉数据集实验表明，该框架在多个分布外基准上实现了最先进的泛化能力，并持续提升校准和选择性预测性能，证明该方法在分布偏移下为可信赖且校准良好的深伪检测构建了坚实基础。