基于搜索的测试对于评估自动驾驶系统（ADSs）的安全性和可靠性至关重要。然而，现有的方法通常建立在……

一些互连网络基于完全图拓扑结构。中等规模的网络可以基于单个完全图。然而，大规模的……

基于Transformer的语言模型的出现已经重塑了AI系统处理和生成文本的方式。在软件工程（SE）中，这些模型现在支持di...

软件材料清单（SBOM）是一种机器可读的工件，系统地组织软件信息，提升供应链透明度和…

Pharo 提供了一个基于语义启发式的高级补全引擎，它在惰性架构中协调特定的 fetcher。这些启发式…

分布式 AI 系统在计算、通信和部署层面面临关键的内存管理挑战。基于 RRAM 的内存计算遭受……

实验：探究黑箱 多年来，我们一直把大型语言模型（LLMs）视作黑箱。当模型说：“我目前正在思考 c...” 时……

我们提出了 Mesh4D，一种用于单目 4D 网格重建的前馈模型。给定一个动态物体的单目视频，我们的模型能够重建该物体的…

最近，Quantum Visual Fields（QVFs）在模型紧凑性和收敛速度方面表现出有希望的改进，用于学习提供的2D或3D信号……

夜间颜色恒常性仍然是计算摄影中的一个具有挑战性的问题，因为低光噪声和复杂的照明条件。我们提出了 RL‑A…

从图像中恢复干净且精确的几何形状对于机器人技术和增强现实至关重要。然而，现有的 geometry foundation models 仍然存在 se...

我们证明了在线多校准的紧致下界，确立了其与边际校准之间的信息论分离。在一般设置下…

功能性抓取与灵巧机器人手是实现工具使用和复杂操作的关键能力，但进展受到两个方面的限制……

指称表达分割（RES）和指称表达理解（REC）分别对表达式描述的对象进行分割和检测，而指称表达…

随着语言模型的能力日益提升，用户期望它们不仅提供准确的响应，还能表现出符合多样化人类偏好的行为……

多样性、数量和质量的操作数据对于训练有效的机器人策略至关重要。然而，由于硬件和物理设置的限制……

大型语言模型受到“幻觉”——由语义噪声引起的逻辑不一致——的困扰。我们提出，当前的架构在一个“Metric…”中运行。

相机控制的生成式视频重新渲染方法，例如 ReCamMaster，已经取得了显著进展。然而，尽管它们在单视角…

人类可以轻松预测物体在交互过程中的运动或变化——想象一只杯子被提起、一把刀在切割，或一个盖子被关闭。W...

我们使用机器学习和人工智能：1）从新闻和社交媒体中衡量各国的和平水平；2）开发在线工具，以……

能够在现实世界中进行推理和规划的智能体需要具备预测其行为后果的能力。虽然 world models 具备这种…

我提出一个新颖的框架，将随机微分方程（SDE）与深度生成模型相结合，以改进机器学习中的不确定性量化。

一次性预测使得仅使用一个标记示例就能快速将 pretrained foundation models 适配到新任务，但缺乏原则性的 uncertainty quantification。

我们提出 textsc{MineNPC-Task}，一个由用户编写的基准和评估工具，用于在开放世界 Minecraft 中测试具备记忆感知、混合主动性的 LLM 代理……