OpenAI O1系列模型表明，利用长格式的思想链（COT）可以大大提高性能。但是，大语言模型（LLM）的递归思维能力仍然有限，尤其是在没有专家策划的蒸馏数据的情况下。在本文中，我们提出\ textbf {avr}：\ textbf {通过改进对齐}，这是一种旨在通过长形cot解锁递归推理的潜力的新方法 ...
多模式大语言模型（MLLM）在视觉理解任务中表现出了巨大的成功。但是，由于数据和时间复杂性的大量，挑战一直在调整这些模型以进行视频理解。使用统一框架采样的现有视频插件通常很难有效地捕获视频的关键时空线索 ...
网络技术的快速发展和网络任务日益复杂，需要网络的设计、配置和管理方式发生范式转变。凭借丰富的知识和专业知识，llm）是最有前途的候选人之一。本文旨在为构建适应领域的网络 LLM 铺平道路... ...
我们表明，当用外部内存增强时，基于 Transformer 的大语言模型在计算上是通用的。任何确定性的语言模型，在界面长度的字符串上等同于有限的自动机，因此在计算上有限。但是，使用读写记忆增强此类模型会产生任意处理大型输入并可能模拟任何算法的可能性 ...
用空间关系和属性在3D中解释对象引用语言和接地对象对于与人一起运行的机器人至关重要。但是，由于场景的多样性，大量细粒度对象以及语言参考的复杂自由形式，因此此任务通常是具有挑战性的。此外，在3D领域中，很难获得大量自然语言培训数据 ...
由于与传统的蒙特卡洛模拟方法相关的计算挑战的日益增加，使用机器学习的对撞机数据的生成已成为粒子物理学的重要研究主题，尤其是对于较高亮度的未来煤矿而言。尽管生成粒子云类似于生成点云，但准确地对粒子之间的复杂相关性进行建模带来了巨大的挑战。此外，可变的粒子云大小进一步加剧了这些困难，需要更复杂的模型 ...
Audible-Video生成（TAVG）任务的文本涉及根据文本说明生成带有音频的视频。实现这一目标需要熟练地对齐音频和视频元素。为了支持该领域的研究，我们已经为Audible-Video Generation Benchmark（Tavgbench）开发了全面的文本，该基准包含超过1 ...
我们提出了Q牙作用，这是改善增强学习（RL）算法的简单而有效的食谱，用于长匹马，稀疏的奖励任务。我们的食谱是为离线到在线RL设置而设计的，其目标是利用离线之前的数据集以最大程度地提高在线学习的样本效率。在这种情况下，有效的探索和样本效率学习仍然是核心挑战，因为如何利用如何利用离线数据来获得良好的探索性政策 ...
