现代工业广告系统通常采用多阶段级联体系结构（MCA）来平衡计算效率与排名准确性。但是，这种方法提出了两个基本挑战：（1）阶段之间的优化目标和能力差异以及（2）未能说明广告外部性 - 排名中候选广告之间的复杂相互作用。这些限制最终损害了系统的有效性并降低了平台的盈利能力 ...

 Transformer 体系结构在各个领域（例如自然语言处理和计算机视觉）中取得了巨大的成功。在图形学习方面，不仅需要 Transformer 捕获节点对之间的相互作用，还需要保留图形结构，该结构意味着它们之间的基本关系和邻近性，从而表明表达能力捕获不同的图形结构。因此，已经提出了各种具有结构的图形 Transformer ，并广泛用于各种任务，例如生物信息学和化学信息学中的图形级任务 ...

机器人基金会模型，尤其是视觉语言动作（VLA）模型，由于其增强机器人策略学习的能力，极大地改善了机器人的概括和鲁棒性而引起了极大的关注。 OpenAI最近的模型O1通过利用广泛的推理链展示了令人印象深刻的解决复杂问题的能力。这提示了一个重要的问题：机器人模型能否通过审查先前的观察结果，然后提供特定于任务的推理来指导行动预测，可以在多任务，复杂的环境中实现更好的性能？在本文中，我们介绍了\ text ...

混合固态驱动器（SSD）在单个驱动器中整合了几种类型的闪存单元（例如，单层单元格（SLC）和多层单元格（MLC）），并使它们彼此之间的转换，旨在提供高性能和高存储能力 ...

在时间序列预测 (TSF) 领域，Transformer 始终表现出强大的性能，因为它能够关注全局上下文并有效捕获时间范围内的长期依赖性，以及辨别多个变量之间的相关性。然而，由于 Transformer 模型的效率低下以及围绕其捕获依赖关系的能力的问题，改进 Transformer 架构的持续努力仍在继续。最近，状态空间模型（SSM），例如 ...

我们提出了一个统一的步态条件增强学习框架，该框架使人形机器人能够在单个复发策略中执行站立，步行，跑步和平稳的过渡。紧凑的奖励路由机制动态激活了基于单速步态ID的步态特定目标，从而减轻奖励干扰并支持稳定的多对基因学习。人类启发的奖励术语促进了生物力学上的自然运动，例如直膝姿势和协调的臂腿挥杆，而无需运动捕获数据 ...

大型语言模型（LLM）代理的快速发展突出了跨供应商服务发现，互操作性和交流中的关键挑战。现有协议（例如模型上下文协议）和代理到代理协议在标准化代理和工具之间的互操作性以及多代理之间的通信方面取得了重大进步。但是，在不同代理商和工具供应商之间仍缺乏标准化的协议和解决方案 ...

现有的3D实例分割方法经常遇到过度分割的问题，导致冗余和不准确的3D建议使下游任务复杂化。这一挑战是由他们无监督的合并方法引起的，在该方法中，密集的2D实例掩膜在跨框架中抬起到点云中，以不直接监督而形成3D候选建议。然后，这些候选者根据启发式标准将这些候选者层次合并，通常会导致许多冗余细分未能合并为精确的3D建议 ...