机器人群是由许多简单的机器人组成的，这些机器人交流和协作以完成复杂的任务。机器人控制器通常需要由专家通过编程代码逐案指定。这个过程很耗时，容易出错，无法考虑部署期间可能遇到的所有情况 ...

顺序建议系统旨在通过分析用户行为序列中的动态偏好和依赖项来提供个性化建议。最近， Transformer 模型可以有效地捕获用户偏好。但是，他们的二次计算复杂性限制了在长相互作用序列数据上的建议性能 ...

得益于信息爆炸，可以从越来越多的来源收集感兴趣的对象的数据。但是，对于同一对象，通常存在收集的多源信息之间的冲突。为了应对这一挑战，真实发现通过估计每个来源的可靠性来整合多源噪声信息，它已成为热门话题 ...

尽管大型语言模型（LLMS）在现实世界应用中取得了成功，但它们的基本解释过程仍然知之甚少。本文提出了Ibe-eval，这是一个框架，该框架受到有关推断最佳解释（IBE）的哲学叙述，以推动LLMS解释的解释和评估。 Ibe-eval通过明确的逻辑和语言特征的结合，包括：一致性，简约，连贯性和不确定性来估算自然语言解释的合理性 ...

传统的社交网络分析通常会模拟同质的模型 - 相似的个体形成联系的趋势 - 使用单个参数，忽略群体内部和跨组的偏见。我们提出了一个指数式的家庭模型，该模型既整合了本地和全球同质，从而在紧密编织的集团内区分了强大的同质性和较弱的同质性跨越更广泛的社区互动。通过通过最大的熵方法对这些形式的同质性建模并在渗透下得出网络行为，我们显示了高阶分类混合如何影响网络动力学 ...

由于大量的视觉 Token 数量，对长期和高分辨率视频进行处理的需求不断增长，这显着负担了大型视觉模型（LVLM）。现有的 Token 减少方法主要集中于基于重要性的 Token 修剪，这忽略了框架相似和重复性视觉元素引起的冗余。在本文中，我们分析了LVLM中的高视力 Token 相似性 ...

文本到sql解析旨在将自然语言指令转换为可执行sql，近年来受到越来越多的关注。特别是，codex和chatgpt在这项任务中取得了令人印象深刻的成果。然而 ...

本文提出了一个名为FlowReasoner的查询级元代理，以自动化查询级别多代理系统的设计，即每个用户查询一个系统 ...