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[Paper] 重新思考用于时间序列预测的循环神经网络：一种强化循环编码器与面向预测的近端策略优化
时间序列预测在当代工程信息系统中发挥着关键作用，以支持各行业的决策，其中 Rec...
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[Paper] LLM代码生成中的逐字数据转录失败：状态追踪压力测试
许多实际的软件任务需要将提供的数据精确转录到代码中，例如 cryptographic constants、protocol test vectors、allowlists，以及 c...
- · software
[Paper] 关于公平实践的鲁棒性：用于系统评估的因果框架
机器学习（ML）算法正日益被部署用于在金融、刑事司法和自动…等社会经济应用中做出关键决策。
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[Paper] 本地梯度调节在客户端异质性下稳定联邦学习
联邦学习（FL）使得在分布式客户端之间进行协作模型训练而无需共享原始数据，但其稳定性从根本上受到挑战……
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[Paper] 基于强化学习的模型用于使用多尺度 place fields 的映射与目标导向导航
在复杂且部分可观测的环境中实现自主导航仍然是机器人领域的核心挑战。已有若干仿生模型用于映射和导航……
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[Paper] 演化程序化技能网络
我们研究在开放式具身环境中持续技能获取，代理必须构建、完善并重用不断扩展的可执行技能库。
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[论文] 更好，但仍不足：测试视频ANNs对猕猴IT动态
在静态图像上训练的前馈人工神经网络（ANNs）仍然是灵长类动物腹侧视觉通路的主导模型，然而它们本质上……
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[Paper] 重新审视用于低延迟 BFT 复制的投机式无领袖协议
随着拜占庭容错（BFT）协议开始在许可式区块链中用于面向用户的应用，如支付，至关重要的是它们……
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[论文] Muses：设计、构思、生成无需训练的不存在的幻想3D生物
我们提出了 Muses，这是首个在前馈范式下实现奇幻 3D 生物生成的无训练方法。之前的方法依赖于部件感知的 opt...
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[Paper] 数字红皇后：Core War 中的对抗性程序进化与 LLMs
大型语言模型（LLMs）正日益被用于在许多领域中进化问题的解决方案，这一过程受到生物进化的启发。然而……
- · ai
[Paper] 自动语义规则检测 (ASRD) 用于新兴通信解释
在 multi-agent systems 中，emergent communication 领域研究 autonomous agents 如何能够独立地发展 communication strategies，而无需显式...
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[Paper] InfiniDepth：任意分辨率和细粒度深度估计的神经隐式场
现有的深度估计方法根本上受限于在离散的图像网格上预测深度。这类表示方式限制了它们在任意…