操作天气预报系统依赖于计算昂贵的物理模型。最近，基于 Transformer 的模型显示出在天气预报方面取得最新结果的巨大潜力。但是， Transformer 是离散的和物理敏捷的模型，它限制了他们学习动态天气系统连续时空特征的能力 ...
数据库管理系统（DBMS）配置调试，例如，诊断配置较差的DBMS旋钮并生成故障排除建议，对于优化DBMS性能至关重要 ...
现有的自然语言对SQL（NL2SQL）解决方案已取得了重大进步，但挑战持续解释和翻译NL查询，这主要是由于用户对数据库模式或对特定表或列值的记忆偏见有限的理解有限。这些挑战通常会导致不正确的NL2SQL翻译。为了解决这些问题，我们提出了重写器，这是一种插件模块，旨在通过自动重写模棱两可或有缺陷的NL查询来增强NL2SQL系统 ...
大型推理模型（LRMS）通过遵循结合反射，回溯和自我验证的长期思考（长床）来解决复杂的推理问题。但是，培训技术和数据要求引起长床的理解仍然很少。在这项工作中，我们发现大型语言模型（LLM）可以通过数据有效监督的微调（SFT）和参数有效的低级适应（LORA）有效地学习长期的COT推理 ...
尽管通过外部检索扩展了大型语言模型（LLM）功能的检索型生成（RAG）系统的显着进步，但这些系统通常很难满足现实世界工业应用的复杂和多样化的需求。仅靠检索的依赖证明不足以从专业语料库中提取逻辑推理中的深层，特定于领域的知识。为了解决这个问题，我们介绍了专门的知识和理由增强生成（派克布），重点是提取，理解和应用专业知识，同时构建相干的理由以逐步将LLMS逐步转向准确的响应 ...
尖峰神经网络是大自然对耐断层和节能信号处理的多功能解决方案。为了将这些好处转化为硬件，越来越多的神经形态尖峰神经网络处理器试图模仿生物神经网络。这些事态发展迫切需要方法和工具，以使这些系统能够解决现实世界信号处理问题 ...
表示和渲染动态场景一直是一项重要但具有挑战性的任务。特别是，要准确地模拟复杂的运动，通常很难保证高效率。为了实现实时动态场景渲染，同时享受高训练和存储效率，我们提出 4D 高斯分布（4D-GS）作为动态场景的整体表示，而不是对每个单独的帧应用 3D-GS ...
在机器人从人类示范中学习中，预测和执行一系列动作序列而没有中间重建，称为动作块。然而，其报告对学习政策的影响是不一致的：一些研究发现这对于取得强大的结果至关重要，而另一些研究则观察到绩效下降。在本文中，我们首先剖析了动作块如何影响学习者与示威者之间的差异 ...
