变形金刚在大语言模型的内部运作中起着核心作用。我们开发了一个数学框架，用于分析变形金刚的解释为相互作用的粒子系统，该框架揭示了长期出现的簇。我们的研究探讨了基本理论，并为数学家和计算机科学家提供了新的观点 ...

对增强和虚拟现实应用程序的需求不断增长，突显了从简单的单视图像制作沉浸式3D场景的重要性。但是，由于单视图输入提供的部分先验，现有方法通常仅限于重建单视输入的低谐振3D场景。这些局限性使它们降低了概括重建沉浸式场景的能力 ...

大型语言模型和自主AI代理的发展迅速，从而产生了各种评估基准，框架和协作协议。但是，景观仍然分散，缺乏统一的分类法或全面调查。因此，我们对2019年至2025年之间开发的基准进行了并排比较，该基准评估了跨多个领域的这些模型和代理 ...

大语言模型（LLM）功率的自主代理需要强大的标准化协议，以整合工具，共享上下文数据并跨异构系统协调任务。临时集成难以扩展，安全和跨性别范围。这项调查研究了四个新兴代理通信协议：模型上下文协议（MCP），代理通信协议（ACP），代理到代理协议（A2A）和代理网络协议（ANP），每个协议都在不同的部署环境中解决互操作性 ...

基于强化学习（RL）的推荐系统（RSS）由于能够学习最佳推荐策略并最大程度地提高长期用户奖励，因此引起了人们的关注。但是，直接在在线环境中部署RL模型并通过A/B测试生成真实的数据可能会构成挑战并需要大量资源。模拟器通过为RS模型提供培训和评估环境提供了另一种方法，从而减少了对现实世界数据的依赖 ...

尽管现有的大规模文本到图像（T2I）模型能够根据详细的文本描述生成高质量的图像，但它们通常缺乏精确编辑生成的或真实图像的能力。在本文中，我们提出了一种新颖的图像编辑方法 DragonDiffusion，可以在 Diffusion 模型上进行拖动式操作。具体来说，我们基于扩散模型中中间特征的强对应性构建分类器指导 ...

体现智能的曙光迎来了跨下一代生态系统的弹性，支持认知的多代理协作的前所未有的当务之急，彻底改变了自主制造业，自适应服务机器人技术和网络物理生产架构的范式。但是，当前的机器人系统面临着重大局限性，例如有限的跨体型适应性，效率低下的任务调度以及动态误差校正不足。尽管端到端的VLA模型表明长期计划和任务概括不足，但层次VLA模型缺乏跨体和多代理协调功能 ...

通过内容分析进行社交媒体用户分析对于诸如错误信息检测，参与预测，仇恨语音监控和用户行为建模等任务至关重要。但是，现有的分析技术，包括推文摘要，基于属性的分析和潜在表示学习，面临重大局限性：它们通常缺乏可传递性，产生非解释功能，需要大型标记的数据集或依靠限制适应性的刚性预定义类别。我们介绍了一种新型的大型语言模型（LLM）的方法，该方法利用了定义域的陈述，该方法是概述域的重要支柱作为分析的基础的关键 ...