强化学习微调已被证明在引导生成扩散模型朝向图像和分子领域的期望属性方面有效。Graph...

数字协作系统支持对复制数据的异步工作，当并发操作无法明确 integrate 时会产生冲突。

现代AI系统的卓越性能源于前所未有的数据、计算和能源规模——远远超出所需的资源……

Transformer 模型包含大量内部冗余，这源于坐标依赖的表示和连续对称性，无论是在模型空间中还是在……

随着具身代理在 VR、远程呈现和数字人应用中变得核心，它们的动作必须超越与语言对齐的手势：代理应该转向 t...

大型语言模型（LLMs）在数学、编码等各个领域的推理任务上取得了显著进展。然而，它们的表现……

自主（噪声不可知）生成模型，例如 Equilibrium Matching 和 blind diffusion，挑战了标准范式，通过学习单一的、时间不变的……

Integral Field Spectroscopy (IFS) 调查提供了一个独特的新视野，可在空间和光谱维度上进行学习，并可能帮助揭示前…

全面检索多样化文档对于处理允许广泛有效答案的查询至关重要。我们提出了 retrieve-verify-retrieve (RVR)…

本研究提出了一种集成技术 SPQ（SVD-Pruning-Quantization），用于大语言模型（LLM）压缩，结合了保留方差的奇异值...

本文提出了一个直接框架，用于在 U(d) 的闭子群上构建具有隐藏状态的序列模型。我们采用最小公理化设置，并推导出递归……

图神经网络（GNN）的表达能力通常通过与 Weisfeiler‑Leman（WL）算法以及一阶逻辑片段的对应关系来分析。