我们提出了Lidargen，这是一种新型，有效且可控制的生成模型，可产生逼真的LIDAR点云感觉读数。我们的方法利用强大的得分匹配基于能量的模型，并将点云生成过程作为随机降解过程，在等应角视图中。该模型使我们能够采样具有保证的物理可行性和可控性的多样化和高质量点云样本 ...

作为人类交流的关键能力之一，说服力引起了智能对话系统领域的研究人员的广泛关注。我们人类倾向于说服他人通过各种情况下的对话来改变自己的观点，态度或行为（例如 ...

多模态基础模型的快速发展已经证明了视觉语言理解和生成方面的重大进展，例如我们之前的工作 SEED-LLaMA ...

通常通过观看后的自我报告来评估数据可视化的用户体验，但是这些忽略了互动过程中动态认知过程。这项研究探讨了思维徘徊的使用 - 一种现象，即注意力从主要任务转变为内部任务，与任务相关的思想或无关分心 - 作为可视化探索过程中的动态度量。参与者报告说，从预先标记的可视化数据库中查看可视化的同时流浪，然后提供了信任，参与度和设计质量的定量评级，以及定性描述以及短期/长期召回评估 ...

最佳运输距离是直方图的参数化距离的基本家族。尽管它们具有吸引人的理论特性，在检索任务和直观的表述中的出色表现，但它们的计算涉及线性程序的解决，每当直方图的维度超过几百个时，该计划的成本都会刺激。我们在这项工作中提出了一个新的最佳运输距离家族，从最大渗透率的角度来看运输问题 ...

无人机（UAVS）举例说明的低空迁移率已经引入了各个领域的变革性进步，例如运输，物流和农业。利用灵活的观点和快速的机动性，无人机扩展了传统系统的感知和动作能力，从而引起了学术界和行业的广泛关注。但是，当前的无人机操作主要取决于人类控制，在简单的情况下仅具有有限的自主权，并且缺乏更复杂的环境和任务所需的智能和适应性 ...

在这项工作中，我们提出了WLB-LLM，这是用于大型语言模型培训的工作负载平衡的4D并行性。我们首先彻底分析了LLM培训中的工作量不平衡问题，并在管道并行性和环境并行性水平上确定了两个主要来源。然后，为了解决不平衡问题，在管道并行性级别上，WLB-LLM结合了一种工作负载 - 意识到的可变长度文档包装方法，以平衡跨微批次的计算和通信工作负载 ...

大型语言模型（LLM）经常由于不正确或过时的知识而表现出幻觉。因此，已经出现了模型编辑方法以实现目标知识更新。为了实现这一目标，盛行的范式是定位的编辑方法，该方法首先定位有影响力的参数，然后通过引入扰动来对其进行编辑 ...