我们介绍了Synse，这是一种新型的句法引导的生成方法，用于零击学习（ZSL）。我们的端到端方法学习了逐渐完善的生成嵌入空间，这些嵌入空间在涉及的模式（视觉，语言）内部受到约束。模式间约束是在相应的动作描述中的语音（POS）标记单词的部分嵌入和嵌入的动作序列嵌入之间定义的 ...

端到端（E2E）自主驾驶系统通过减少信息丢失和误差积累，为传统模块化管道提供了有希望的替代方案，具有增强移动性和安全性的巨大潜力。但是，大多数现有的E2E方法直接基于密集的鸟类视图（BEV）网格特征生成计划，从而导致效率低下和计划有限的计划意识。为了解决这些局限性，我们建议以迭代性建议为中心的自动驾驶（iPad），这是一个新颖的框架，将提案（一组候选人的未来计划）放在特征提取和辅助任务的中心 .. ...

与富含接触的相互作用的灵巧操作对于晚期机器人技术至关重要。尽管最近基于扩散的计划方法显示出对简单操纵任务的希望，但它们通常会产生不切实际的幽灵状态（例如， ...

llm（llm）相结合来回答此类问题。然而，这些系统会遇到各种故障情况，我们无法直接端到端地训练它们来修复此类故障，因为与外部知识的交互是不可微分的... ...

诸如OpenAI O1和DeepSeek-R1之类的大型推理模型在推理领域取得了出色的性能。他们培训的一个关键组成部分是将可验证的奖励纳入加固学习（RL）。但是，现有的奖励基准并未评估基于参考的奖励系统，使研究人员对RL中使用的验证者的准确性有限 ...

将自然语言转化为正式语言，例如一阶逻辑（FOL）是NLP中的基础挑战，其在自动推理，错误信息跟踪和知识验证方面具有广泛的应用。在本文中，我们将自然语言引入一阶逻辑（NL2FOL），这是一个框架，将自然语言自动化为使用大型语言模型（LLMS）逐步地逐步为FOL。我们的方法解决了这种翻译过程中的关键挑战，包括集成隐式背景知识 ...

最近，大型推理模型通过采用类似人类的深思熟虑，在各种任务上取得了令人印象深刻的表现。但是，漫长的思维过程大大增加了推理开销，使效率成为关键的瓶颈。在这项工作中，我们首先证明了NotHinking促使推理模型跳过思维并直接生成最终解决方案，这是在性能和​​效率方面相对简单任务的更好选择 ...

自动化的脑肿瘤分割方法已经建立了良好的表现水平，可提供明确的临床实用性。这些方法通常依赖于四个输入磁共振成像（MRI）方式：具有和不具有对比度增强的T1加权图像，T2加权图像和Flair图像。但是，由于时间限制或图像伪像，例如患者运动，通常在临床实践中通常缺少某些序列 ...