多代理路径查找（MAPF）是物流和仓库管理的关键组成部分，它重点是在已知环境中为机器人团队计划无碰撞路径。最近的工作引入了一种新型的MAPF方法LNS2，该方法通过依靠快速但质量较低的优先规划（PP）算法来修复一组不可行的途径。同时，最近有一个基于多代理增强学习（MARL）的MAPF算法的推动，这些算法在此类PP算法上表现出改善的合作，尽管不可避免地保持较慢 ...
这篇评论探讨了常识性推理和意图检测的最新进展，这是自然语言理解的两个关键挑战。我们分析了来自ACL，EMNLP和Chi（2020-2025）的28篇论文，并通过方法和应用组织。在零局学习，文化适应，结构化评估和交互式环境中审查常识性推理 ...
大型语言模型（LLMS）在将有关关系数据库转换为SQL查询的自然语言问题方面表现出了令人印象深刻的能力。尽管最近有所改进，但小型LLM仍在努力处理涉及多个表和复杂SQL模式（ZSL学习（ZSL）设置的复杂SQL模式）的问题。受监督的微调（SFT）部分弥补了预验证的模型中的知识缺陷，但在处理涉及多跳上推理的查询时却差不多 ...
在现代语音综合中，副语言信息（例如说话者的声音音色，情感状态和动态韵律）在传达细微差别超越语义之外的细微效果中起着关键作用。传统的文本对语音（TTS）系统依赖于固定样式标签或插入语音提示来控制这些线索，从而严重限制了灵活性。最近的尝试试图采用自然语言指令来调节副语言特征，从而大大改善了教学驱动的TTS模型的概括 ...
思想链（COT）推理的进步显着增强了大语言模型（LLMS）和大型视觉模型（LVLMS）的能力。但是，视频婴儿床推理的严格评估框架仍然没有。当前的视频基准无法充分评估推理过程，并暴露出失败是否源于感知或推理能力的缺陷 ...
在可解释的人工智能（XAI）领域，反事实示例向用户解释了训练有素的决策模型的预测，通过指示对实例进行的修改以更改其相关的预测。这些反事实示例通常被定义为优化问题的解决方案，其成本函数结合了几个标准，可以量化Desiderata，以满足用户需求的良好解释。可以考虑各种适当的属性，因为用户需求通常未知，并且一个用户之间的不同之处；他们的选择和形式化很困难 ...
任何时间多代理路径查找（MAPF）是多代理系统中可扩展路径优化的有前途的方法。 MAPF-LNS基于大型邻域搜索（LNS），是当前的最新方法，通过破坏和修复解决方案的选定路径，可以迭代地优化快速初始解决方案。当前的MAPF-LNS变体通常使用自适应选择机制在多种破坏启发式方法中进行选择 ...
生成AI的最新进展加速了新型化学物质和材料的发现。但是，将这些发现过渡到工业规模的生产仍然是一个关键的瓶颈，因为它需要开发全新的化学制造工艺。当前的AI方法在遵守工程限制的同时，尽管它们在缩放化学过程中的作用至关重要，但仍无法自动产生PFD或PID。我们为自动生成工业可行的PFD和PID提供了一个封闭的循环，物理意识框架 ...
