Large language model (LLM)-powered agents 已经展示出在自动化软件工程任务（如 static bug fixing）方面的强大能力，如证据所示……

这是《The Semantic Arrow of Time》五篇论文中的第二篇。第一部分已经确立，computing 的时间之箭是语义性的，而非热力学的……

每一次链路断开或抖动都会破坏数据中心中网络的自我认知——即它的图结构。我们将这种破坏称为 ghost：一个看似可达的节点。

大规模、稀疏、多模态和具备代理能力的 AI 模型的出现恰逢硬件向集成 hun… 的超级节点架构转变。

我们推出了 mlx-snn，这是第一个在 Apple 的 MLX 框架上原生构建的脉冲神经网络（SNN）库。随着 SNN 研究的快速增长，所有主要的库……

我们提出了一种新颖的计算框架，利用字符串学（stringology）——即高效算法的研究——来分析脑电图（EEG）时间序列。

我们梦想着一个未来，所有领域的 point clouds 能够汇聚在一起，塑造一个惠及所有领域的单一模型。为实现这一目标，我们提出了 Utonia，...

具身对话代理（Embodied Conversational Agents，ECAs）旨在通过语音、手势和面部表情来模拟人类面对面的互动。当前的大型语言模型……

许多关键的操作任务——例如食品准备、外科手术和工艺制作——对自主机器人仍然难以解决。这些任务的特征是…

实现自主且多功能的 whole-body loco-manipulation 仍然是使 humanoids 实际有用的核心障碍。然而，现有的方法仍然不足……

进行交互并从经验中学习的能力是机器人学的核心挑战，提供了一种可扩展的替代方案，以取代劳动密集型的人类 de...

人类移动轨迹在公共卫生和社会科学中被广泛研究，不同人口统计群体表现出显著不同的移动……