人类和模型生成的文本可以通过研究语言的可能性来区分。但是，随着语言模型产生类似人类的文本的能力不断发展，它变得越来越困难。这项研究通过使用相对的可能性值而不是绝对的观点来提供新的视角，并从人类模型文本检测任务的可能性频谱视图中提取有用的特征 ...

本地化和导航是基本的机器人任务，需要精确，最新的地图完成这些任务，众包数据可检测地图更改，提出了吸引人的解决方案。收集和处理众包数据需要低成本的传感器和算法，但是现有的方法依赖于昂贵的传感器或计算昂贵的算法。此外，没有现有数据集来评估点云更改检测 ...

我们介绍了Minimax-M1，这是世界上第一个开放重量的大规模混合注意推理模型。 Minimax-M1由杂种混合物（MOE）结构供电，并结合了闪电注意机制。该模型是基于我们以前的Minimax-Text-01模型开发的，该模型包含4560亿个参数，其中45个参数 ...

大型文本到图像扩散模型在根据文本提示生成逼真图像方面具有令人印象深刻的能力。如何有效地引导或控制这些强大的模型来执行不同的下游任务成为一个重要的开放问题。为了应对这一挑战，我们引入了一种有原则的微调方法——正交微调（OFT），用于使文本到图像的扩散模型适应下游任务 ...

图形生成模型通过在关系数据上捕获复杂的分布在不同的科学领域中至关重要。其中，由于训练和采样阶段之间的紧密耦合，图形扩散模型具有出色的性能，但面部效率低下的采样和有限的灵活性。我们介绍了Defog，这是一种新型的图形生成框架，它可以将采样与训练相反，从而使更广泛的设计空间具有更有效，有效的模型优化 ...

预测等离子蚀刻设备的外界崩溃可以降低半导体行业的维护成本和生产损失。但是，血浆蚀刻是一个复杂的过程，很难在单个物理模型中捕获所有相关的设备属性和行为。机器学习提供了一种基于相关数据点预测即将发生的机器故障的替代方法 ...

经典神经网络体系结构的一个常见问题是，其他信息或专家知识不能自然融入学习过程中。为了克服这一限制，我们提出了一种两步方法，该方法包括（1）从知识生成规则函数以及（2）使用这些规则来定义基于规则的层 - 一种新型的动态神经网络层。这项工作的重点是第二步，即 ...

最近的努力针对语言模型（SLM），不仅倾听，而且还可以说明更自然的人类互动。联合语音文本建模是实现这一目标的有希望的方向。但是，最近的语音 Token 对关节建模的有效性仍未得到充实 ...