语言模型后训练用于改进行为并解锁各种最新语言模型的新技能，但应用这些技术的开放方法落后于专有技术。底层训练数据和训练后的配方既是难题中最重要的部分，也是透明度最低的部分。为了弥补这一差距，我们推出了 TÜLU 3，这是一系列完全开放的、最先进的训练后模型及其数据、代码和训练方法，可作为现代训练后技术的综合指南 ...

长期以来，人形机器人的远程处理一直是一个具有挑战性的领域，需要在硬件和软件中取得进步，以实现无缝和直观的控制。本文提出了一个基于多个元素的集成解决方案：无校准运动捕获和重新定位，低延迟快速全身运动流动工具箱和高带宽的循环循环驱动器。我们的运动重新定位方法是因为它的简单性而脱颖而出，只需要7个IMU才能为机器人生成全身参考 ...

机器学习的最后一个十年的规模和能力急剧增加。深度神经网络（DNN）越来越多地部署在现实世界中。但是，它们很难分析，引起人们对使用它们的担忧，而无需严格了解它们的功能 ...

llm（llm）引发了人工智能应用的创新浪潮，标志着一个配备扩展上下文窗口的令人兴奋的可能性的新时代。然而，托管这些模型的成本高昂，主要是因为涉及长上下文建模的kv缓存会消耗大量内存。尽管有几项工作建议从kv缓存中驱逐不必要的 Token ，但大多数工作都依赖于累积注意力分数的有偏差的本地统计数据，并使用不令人信服的指标（例如对不充分的短文本评估的困惑度）报告性能... ...

（（1）（1），（2）（2）... ...

近年来，时间知识图（TKG）推理受到了极大的关注。大多数现有方法都假定所有时间戳和相应的图表都可以在培训期间可用，这使得很难预测未来的事件。为了解决这个问题，最近的作品学会根据历史信息来推断未来的事件 ...

本文介绍了Javisdit，这是一种新型的关节音频传播扩散 Transformer ，设计用于同步音频效率生成（JAVG）。 Javisdit建立在强大的扩散 Transformer （DIT）体系结构上，能够从开放式用户提示中同时生成高质量的音频和视频内容。为了确保最佳同步，我们通过层次的空间 - 周期性同步先验（Hist-Sypo）估计器引入了细粒的时空比对机制 ...

测试时间及时调整增强了视觉模型的零击概括，但倾向于忽略推理过程中测试样本之间的相关性。在线测试时间提示调整提供了一种简单的方法来利用先前测试样本中的信息，尽管由于积累错误而有迅速崩溃的风险。为了增强测试时间及时调整，我们提出了DYNAPROMPT，用于动态测试时间及时调整的缩写，利用相关的数据分配信息，同时减少误差积累 ...