这项工作是第一个公开从人类反馈（RLHF）的缩放行为中公开重现了在Openai开创性TL中报告的缩放行为的研究。我们从头开始创建RLHF管道，列举超过20个关键实施细节，并在复制期间共享关键见解。我们受RLHF训练的毕达斯模型在响应质量上显示出具有模型大小的响应质量的显着增长，而我们的2则具有2 ...

我们提出了Lam，这是一种创新的大型化身模型，用于从单个图像中进行动画高斯头部重建。与以前需要对捕获的视频序列进行广泛培训或依靠辅助神经网络进行动画和渲染的方法不同，我们的方法会生成高斯头部，这些高斯头部立即可动画和呈现。具体来说，Lam在单个前传中创建了一个可动的高斯头，可以在没有其他网络或后处理步骤的情况下重新制定和渲染 ...

构建清晰的对象是计算机视觉中的关键挑战。现有方法通常无法有效地整合不同对象状态的信息，从而限制了部分网格重建和零件动态建模的准确性，尤其是对于复杂的多部分铰接式对象。我们介绍了Artgs，这是一种新颖的方法，它利用3D高斯作为一种灵活而有效的代表来解决这些问题 ...

由于表达的模棱两可，面部表达识别（FER）仍然是一项具有挑战性的任务。在实际情况下，派生的嘈杂标签极大地损害了性能。为了解决这个问题，我们提出了一种名为Landmark-Awand Net〜（LA-NET）的新型FER模型，该模型利用面部地标从两个角度来减轻标签噪声的影响 ...

3D高斯脱落（3DGS）通过快速训练和渲染速度实现了出色的渲染质量。但是，其优化过程缺乏明确的几何约束，从而导致稀疏或没有观察性输入视图的区域中次优的几何重建。在这项工作中，我们尝试通过在3DGS优化过程之前合并预训练的匹配来减轻问题 ...

现有的控制文本对图像扩散模型的方法虽然功能强大，但不允许明确的3D对象以中心的控制，例如对对象方向的精确控制。在这项工作中，我们解决了文本到图像扩散模型中多对象方向控制的问题。这使得为​​每个对象具有精确的方向控制的不同多对象场景的生成 ...

政客，公司领导人和公众人物做出的承诺对公众的看法，信任和机构声誉有重大影响。但是，这种承诺的复杂性和数量，再加上难以验证其成就感，需要创新的方法来评估其信誉。本文介绍了承诺验证的概念，一种系统的方法，涉及诸如承诺识别，证据评估以及对验证时机的评估等步骤 ...

Swarm Robotics是一个新兴的领域，可以使自然群的现象适应机器人技术。这是对旨在模仿天然群（如蚂蚁和鸟类）的机器人的研究，以形成一种可扩展，灵活且健壮的系统。这些机器人在彼此之间表现出自组织，自治，合作和协调 ...