由于它们在各种自然语言处理任务中的关键作用，文本嵌入方法在工业和学术领域都变得越来越流行。大型语言模型（LLMS）应用程序（例如检索功能增强系统（RAGS））的兴起，通用文本嵌入的意义进一步强调了。尽管以前的模型试图成为通用，但它们通常很难跨任务和域进行概括 ...

将文本描述转换为音频的文本到音乐（TTM）一代，为多媒体创建开辟了创新的途径。在此过程中实现高质量和多样性需要广泛的高质量数据，这些数据通常在可用的数据集中很少。大多数开源数据集经常遭受低质量波形和低文本原告一致性等问题，从而阻碍了音乐生成模型的进步 ...

分子对接是计算生物学的关键任务，它引起了机器学习社区的兴趣。尽管现有方法取得了成功，但它们通常分离地处理每个蛋白质配对对。受生化观察的启发，即配体与相同靶蛋白的结合倾向于采用相似的姿势，我们提出\ textsc {groupbind}，这是一种新型的分子对接框架，同时考虑了多种配体对蛋白质的隔离 ...

图像恢复〜（ir）是一项基本的多媒体数据处理任务，对下游的视觉应用产生了重大影响。近年来，研究人员专注于开发能够处理多种降解类型的通用IR模型，从而降低了模型开发的成本和复杂性。当前的主流方法基于三个建筑范式：CNN，变形金刚和Mambas ...

在这份白皮书中，我们提出了Alphaevolve，这是一种进化编码剂，可大大提高最先进的LLM在高度挑战的任务上，例如解决开放科学问题或优化关键的计算基础架构。 Alphaevolve策划了LLMS的自主管道，其任务是通过直接更改代码来改善算法。使用一种进化方法，不断收到一个或多个评估者的反馈，alphaevolve迭代地改善了算法，可能导致新的科学和实用发现 ...

数据增强已成为一种有前途的方法，可以在顺序建议中减轻数据稀疏性。现有方法在模型培训期间生成了新的有效的数据以提高性能。但是，部署它们需要重新训练，修改或引入其他可学习的参数 ...

大型语言模型（LLM）在理解和生成人类语言方面表现出了重要的能力，这有助于与复杂系统更自然的互动。 However, they face challenges such as ambiguity in user requests processed by LLMs.为了应对这些挑战，本文介绍并评估了一个多代理辩论框架，旨在增强单个模型以外的检测和分辨率 ...

视觉导航（VLN）的最新进展主要归因于新兴的大语模型（LLMS）。这些方法在教学理解和任务推理方面表现出极好的概括能力。但是，它们受到LLM的固定知识库和推理能力的限制，以防止完全融入体验知识，从而导致缺乏有效的进化能力 ...