大型语言模型（LLMS）表现出具有指导调整的概括性和指导遵循功能的显着概括。 LLM和指导调整的进步导致了大型视觉模型（LVLM）的发展。但是，在分子域中，LLM和指令调整的能力较少 ...

大型视觉语言模型（LVLM）的性能取决于其培训数据集的大小和质量。现有的视频指令调谐数据集缺乏多样性，因为它们是通过提示带有视频字幕的大型语言模型来生成问答对的，因此大多是描述性的。同时，存在许多标记具有不同标签和监督的视频数据集 - 但是，我们发现它们整合到LVLMS中是不平凡的 ...

在现实世界应用中，弱光场景普遍存在（例如，夜间自动驾驶和监视） ...

本文提出了一种预测有机光伏（OPV）设备的功率转换效率（PCE）的新方法，称为Glad：协同分子图和语言描述符，以增强PCE预测。由于缺乏高质量的实验数据，我们收集了一个由500对OPV供体和受体分子组成的数据集，以及它们相应的PCE值，我们将其用作我们预测模型的培训数据。在这种低数据制度中，从大型语言模型（LLMS）中学到的Glad Leverages在广泛的科学文献中汲取的属性以丰富分子结构表 ...

最近，视觉自动回归（$ \ mathsf {var} $）模型在图像生成领域引入了突破性的进步，通过粗到````下一步''范式''范式提供了可扩展的方法。 Suppose that $n$ represents the height and width of the last VQ code map generated by $\mathsf{VAR}$ models, the state-of- ...

由于其出色的质量，最近利用生成扩散先验的逆问题解决者引起了极大的关注。但是，当培训和测试分布之间存在差异时，必须适应先验。在这项工作中，我们提出了深度扩散图像先验（DDIP），该图像通过对先验的深度图像引入正式联系来概括SCD的最新适应方法 ...

高级无线网络必须支持高度动态和异质的服务需求。开放无线电访问网络（O-RAN）体系结构可以通过采用模块化的分解组件，例如RAN智能控制器（RIC），集中式单元（CU）和分布式单元（DU），可以通过机器学习（ML）支持智能控制。虽然深度强化学习（DRL）是管理动态资源分配和切片的强大工具，但它通常会努力处理原始的，非结构化的输入，例如RF功能，QoS指标和交通趋势 ...

物理世界和人类世界之间智能互连的引入引起了人们对未来第六代（6G）网络的极大关注，强调了巨大的容量，超低潜伏期和无与伦比的可靠性。无线分布式网络和多代理增强学习（MARL）（MARL）都是从集中式范式演变而来的，这是两个有希望的解决方案，引起了人们的关注。鉴于它们的独特能力（例如权力下放和协作机制），整合这两个范式具有释放6G的全部力量的巨大希望，引起了重大的研发和发展的关注 ...