在存在有限的模块化风味对称性的情况下，模量与对称点的略有偏差可能会产生费米昂质量层次结构。我们指出的是，管理带电的 - 莱普顿质量层次结构的小参数也可能是负责对称性保护的低规模seesaw中的Lepton数字，从而采购主动中微子质量，并质量分裂的伪二甲基甲基质量。我们讨论了这种机制的现象学意义，包括在未来计划和拟议的重型中性Lepton搜索中测试所考虑模型的可能性 ...

模式链接是在文本到SQL任务中实现人类水平的性能的关键瓶颈，尤其是在现实世界中的大规模多数据库方案中。解决架构链接面临两个主要挑战：（1）数据库检索：从多数据库设置中的大型模式池中选择正确的数据库，同时滤除无关的数据库。 （2）架构项目接地：准确地识别来自SQL生成的大而冗余模式中的相关表和列 ...

我们提出了降低的高斯蓝色化头像（RGBAVATAR），这是一种以足够的速度来重建具有动画的头部化身的方法。与先前利用线性碱基从3D形态模型（3DMM）到建模高斯混合形形成的方法不同，我们的方法映射将3DMM参数跟踪到使用MLP的降低的混合物重量，从而导致一组紧凑的混合形状碱基。学到的紧凑型基本组成有效地捕获了特定个体的基本面部细节，并且不依赖3DMM的固定基本组成权重，从而提高了重建质量和更高的效 ...

众所周知，使用无约束的照片收集将照明从几何形状中解耦是具有挑战性的。解决它将使许多用户受益，因为创建复杂的3D资产需要数天的体力劳动。许多以前的作品试图解决这个问题，通常以产出忠诚为代价，这质疑这种方法的实用性 ...

受生成图像模型成功的启发，最新的学习图像压缩的工作越来越集中在自然图像分布的更好的概率模型上，从而导致出色的图像质量。但是，这是以一个计算复杂性为代价的，该计算复杂性比当今的商业编解码器高几个数量级，因此对于大多数实际应用而言。在本文的情况下，我们证明，通过专注于建模视觉感知而不是数据分布，我们可以在视觉质量和比特速率和比特速率之间取舍，类似于“生成”压缩模型（例如Hific），同时需要少于多重收 ...

验证的语言模型（PLM）和大型语言模型（LLM）的最新进展证明了各种领域的变革能力。专利分析和创新领域不是一个例外，在该领域中，自然语言处理（NLP）技术在专利周期中提供了简化和增强重要任务的机会，例如专利分类和专利检索。这不仅加快了专利研究人员和申请人的效率，而且为技术创新和发现开辟了新的途径 ...

大型语言模型（LLM）在数学推理方面取得了显着进步，但通常依靠单范式推理，从而限制了它们在各种任务中的有效性。我们介绍了一个新颖的统一框架（COR），这是一个整合多种推理范式的新型统一框架 - 自然语言推理（NLR），算法推理（AR）和符号推理（SR） - 以启用协同协作。 COR通过不同的推理范式产生多个潜在的答案，并将它们合成为连贯的最终解决方案 ...

尽管对曼巴群体系结构的兴趣越来越大，作为 Transformer 体系结构的潜在替代品，但曼巴山的参数有效微调方法（PEFT）方法仍未得到探索。在我们的研究中，我们介绍了MAMBA架构中PEFT的两种关键见解驱动的策略：（1）而州空间模型（SSM）被视为Mamba Architecture的基石，然后期望在转移学习中发挥主要作用，但我们的发现表明，投影仪 - 不是SSM-是转移学习的主要贡献者。  ...