人类能够通过通过先前的经验获得的技能来执行无数复杂的任务。为了使自主代理具有这种能力，他们必须能够从过去的经验中提取可重复使用的技能，这些技能可以通过新的方式重新组合来进行后续任务。此外，在控制复杂的高维形态（例如人形体身体）时，任务通常需要同时协调多种技能 ...

大语言模型（LLMS）的快速演变已改变了人类计算机的相互作用（HCI），但是与LLMS的相互作用当前主要集中在基于文本的交互上，而其他多模型方法的互动仍未得到解释。本文介绍了VTUTOR，这是一种开源软件开发套件（SDK），将生成性AI与先进的动画技术相结合，以创建人类Multi-Media相互作用的引人入胜，适应性和现实的APA。 VTUTOR利用LLMS进行实时个性化反馈，高级唇部同步进行自然 ...

代码水印在生成过程中通过将模式嵌入代码中来识别AI生成的代码。有效的水印需要满足两个关键条件：应可靠地检测到水印，并且该代码应保留其原始功能。但是，现有方法通常会修改对程序逻辑至关重要的 Token ，例如条件表达式中的关键字或算术计算中的运算符 ...

检索，重新排列和检索成绩的一代（RAG）是信息检索，问题答案或基于知识的文本生成中现代应用的关键组成部分。但是，现有的解决方案通常是分散的，缺少一个统一的框架，可以轻松整合这些基本过程。缺乏标准化的实施，再加上检索和重新排列工作流的复杂性，使研究人员在一致的环境中比较和评估不同的方法具有挑战性 ...

人类可以利用符号推理和直观反应。相比之下，加强学习政策通常在依赖预定义符号和规则的不透明系统或符号系统等不透明系统中编码。这种脱节的方法严重限制了药物的能力，因为它们通常缺乏神经剂的柔性低水平反应特征或符号剂的可解释推理 ...

大语言模型（LLM）的进步及其在医疗提问中越来越多的使用需要严格评估其可靠性。一个关键的挑战在于幻觉，模型产生了合理但事实不正确的产出。在医疗领域，这给患者的安全和临床决策带来了严重的风险 ...

随着生成人工智能（AI）的繁荣，其解决无线通信中常规挑战的潜力也浮出水面。受到这一趋势的启发，我们研究了高级AI模型的高级扩散模型（DMS）在高维无线通道估计中的应用。通过通过由DMS编码的深层生成性捕获多输入多输出（MIMO）无线通道的结构，我们开发了一种新颖的后验推理方法来进行通道重建 ...

Twitter机器人检测已成为打击在线错误信息，减轻选举干扰和遏制恶意宣传的努力方面的至关重要的任务。但是，高级Twitter机器人通常会尝试通过功能操纵来模仿真正用户的特征，并伪装自己以适合各种用户社区，从而为现有的Twitter机器人检测模型带来挑战。为此，我们提出了Botmoe，这是一个Twitter机器人检测框架，该框架共同利用了多种用户信息模式（元数据，文本内容，网络结构）来改善欺骗性机 ...