专家（MOE）的混合已成为通过减少token量计算的同时启用模型缩放的主流架构，用于构建大型语言模型（LLMS）。可以将其视为将张量级的大馈送网络（FFN）划分为细粒度的子FFN或专家，而仅激活每个输入的稀疏子集。尽管这种稀疏性提高了效率，但由于其庞大的计算量表和不可预测的激活模式，MOE仍然面临重大挑战 ...
将准确的几何形状与丰富的语义结合在一起已被证明对语言引导的机器人操纵非常有效。动态场景的现有方法要么无法实时更新，要么依靠其他深度传感器进行简单场景编辑，从而限制了其在现实世界中的适用性。在本文中，我们介绍了MSGField，该表示的表示，该表示使用了2D高斯人进行高质量重建，并通过属性进行了编码语义和运动信息的属性进一步增强 ...
文本到SQL系统将自然语言问题转化为SQL查询，为非专家用户提供了可观的价值。尽管大型语言模型（LLMS）显示了此任务的有希望的结果，但它们仍然容易出错。查询歧义被认为是基于LLM的文本到SQL系统的主要障碍，导致误解用户意图和不准确的SQL生成 ...
深度加强学习（RL）的进展是由用于培训代理的具有挑战性的基准的可用性驱动的。但是，社区广泛采用的基准并未明确设计用于评估RL方法的特定功能。尽管存在用于评估RL中特定开放问题的环境（例如探索，转移学习，无监督的环境设计甚至是语言辅助RL），但一旦研究超出了概念验证结果，通常很难将其扩展到更丰富，更复杂的环境 ...
该论文致力于瘦生成领域的一些最前沿问题。在审查了最简单的图片之后，只有最轻的右中微子才会有助于产生不对称性，我们详细讨论了风味效应的重要性，量子效应的可能相关性以及较重的右手中微子的作用 ...
我们从中微子最轻的中微子$ n_1 $中的平衡衰减中研究卵生生成，$ t \ lsim 10^{12} $ gev（$ 10^{10} $ gev），由$ \ \ tau $（$ \ $ $ $ $ $ c的yuka yuka yuka yuka cout yuka cout yuka yuka cou）介导的过程介导的速率， Lepton的口味必须考虑在内。我们发现与忽略风味效应的情况下存在重要 ...
各种视觉基础模型都具有不同的优点和劣势，这两者都可以通过无标记的异质多教学知识蒸馏来改善，称为“聚集模型”。我们通过研究教师激活统计的影响，尤其是损失功能对由此产生的学生模型质量的影响来建立工作。我们探索了统计标准化技术的标准工具包，以更好地对齐不同的分布并评估其效果 ...
加强学习的最新进展（RL）增强了视觉模型（VLM）的推理能力。但是，增强对更好规模测试时间计算的政策探索仍然很大程度上尚未得到充实。此外，VLM继续与不完美的视觉感知斗争，这反过来影响了随后的推理过程 ...
