深度学习技术的开发使神经机器翻译（NMT）模型具有足够的培训数据和培训时间，变得非常强大。但是，在从具有独特风格或词汇的新域中翻译文本时，系统会挣扎。对内域数据进行微调允许良好的域适应，但需要足够的相关双语数据 ...

模块化神经网络（MNN）表现出与整体模型相比的各种优势。现有的MNN通常为$ \ textit {equarplicit} $：它们的模块化体系结构是预先定义的，单个模块期望实现不同的功能。最近的作品表明，存在$ \ textIt {nrigit} $模块化在标准预训练的 Transformer 中，即$ \ textit {equarkent modularity} $ ...

机车操作 - 协调的运动和与物体的物理相互作用 - 由于需要精确的力相互作用和鲁棒性，对腿部机器人来说仍然是一个重大挑战。尽管基于模型的控制器提供了可解释的动态级别的计划和优化，但它们受模型不准确和计算成本的限制。相反，基于学习的方法具有鲁棒性，同时努力进行相互作用的精确调制 ...

本文提出了一种新颖的替代方法，用于使用模拟经验训练控制政策的现有SIM到现有方法。腿部机器人的先前SIM到现实方法主要依赖于域随机方法，在训练过程中，固定有限的仿真参数集随机。取而代之的是，我们的方法将依赖状态的扰动添加到训练阶段用于正向模拟的输入关节扭矩 ...

最近，基于大型语言模型（LLM）的代理推动了自动软件工程（ASE）的重大发展。虽然验证了有效，但现有方法的设计主要关注代码的局部信息，例如... ...

最近的工作展示了扩散模型在姿势引导的人体图像合成中的巨大潜力。然而，由于源图像和目标图像之间的姿态不一致，仅依赖源图像和目标姿态信息合成具有不同姿态的图像仍然是一个艰巨的挑战。本文提出了渐进条件扩散模型（PCDM），它通过三个阶段逐步弥合目标姿势和源姿势下的人物图像之间的差距 ...

在本文中，我们介绍了一个完整的系统，用于在动态环境中具有载载感应的四肢自动飞行。从现有工作延伸，我们基于深度图像开发了一种遮挡感知的动态感知方法，该方法将障碍物归类为动态和静态。为了代表通用动态环境，我们将动态对象与移动椭圆形和保险丝静态对象建模为占用网格图 ...

文本到图像扩散模型的最新进展已获得了令人印象深刻的图像产生能力。但是，控制所需属性的生成过程仍然具有挑战性（例如 ...