存储库级代码完成旨在根据存储库的长上下文完成代码。现有研究从存储库中提取长篇小说作为输入，并利用大语言模型（LLMS）生成代码。但是，我们揭示了LLM的严重限制，即 ...

个性化的大语言模型（LLM）在许多应用中引起了极大的关注，例如智能教育和情感支持。大多数工作重点是基于配置文件控制字符设置（例如 ...

由于固有的歧义和阻塞，单程3D人类的姿势估计非常具有挑战性，这通常会导致高度不确定性和不确定性。另一方面，扩散模型最近成为从噪声中产生高质量图像的有效工具。受其能力的启发，我们探索了一个新颖的姿势估计框架（扩散），该框架将3D姿势估计作为反向扩散过程 ...

我们提出了一个混合神经网络和物理框架，以减少弹性性和断裂的阶点建模。诸如材料点方法（MPM）之类的最先进的科学计算模型忠实地模拟了大型形式的弹性和断裂力学。但是，它们的长期运行时间和大型内存消耗使它们不适合受计算时间和内存使用限制的应用，例如 ...

扩散模型的快速发展已经催化了图像生成领域的显着进步。但是，流行的模型，例如Flux，SD3.5和Midjourney，仍然努力应对模型偏见，有限的文本渲染能力以及对中国文化细微差别的理解不足 ...

动态 3D 交互在最近的作品中引起了人们的极大兴趣，但创建此类 4D 内容仍然具有挑战性。一种解决方案是通过基于物理的模拟来制作 3D 场景动画，另一种解决方案是通过视频生成模型的提炼来学习静态 3D 对象的变形。前一种需要为目标对象分配精确的物理属性，否则模拟结果会变得不自然 ...

本文提出了一个推荐系统，以减轻启动的寒冷问题，该问题只能根据少数项目估算用户偏好。为了确定用户在寒冷状态下的偏好，现有的推荐系统（例如Netflix）最初向用户提供项目；我们称这些项目为候选人。然后根据用户选择的项目提出建议 ...

现有的端到端语音大语模型（LLM）通常依赖大规模注释的数据进行培训，而尚未深入讨论数据效率的培训。我们专注于语音和文本之间的两个基本问题：表示空间差距和序列长度不一致。我们提出了Soundwave，它利用有效的培训策略和新颖的体系结构来解决这些问题 ...