合成多样化和物理上合理的人类场景相互作用（HSI）对于计算机动画和体现的AI都是关键的。尽管进步令人鼓舞，但当前的方法主要集中于开发单独的控制器，每个方法都专门用于特定的交互任务。这极大地阻碍了应对需要整合多种技能的各种具有挑战性的HSI任务 ...

本文主要旨在介绍有关使用MLIR的早期案例研究，该案例研究是一种新的编译器中间表示基础架构，用于高性能代码生成。特别是涵盖的MLIR的各个方面包括MEMREF，仿射方言和多面体公用事业以及通过这些围绕这些公用事业的基础设施。本文还旨在显示编译器基础架构可以在生成与高度调谐手动开发的库中竞争的代码中发挥作用的作用，尽管它以更模块化，可重复使用和可自动的方式发挥作用 ...

评估单个数据点对模型预测的贡献对于解释模型预测和改善模型性能至关重要。现有的数据贡献方法已应用于各种数据类型，包括表格数据，图像和文本；但是，他们的主要重点是I.I. ...

稀疏的大语言模型（LLM）与专家（MOE）混合在一起，接近万亿个参数正在主导着最有能力的语言模型的领域。但是，大型模型量表对基础软件和硬件系统构成了重大挑战。在本文中，我们旨在发现将这种规模限制在上升NPU上的食谱 ...

自发现发现以来，量子纠缠成为量子通信和计算中有前途的资源。但是，由于量子通道中的噪声存在，纠缠是脆弱的。纠缠净化是一种有力的工具，可以将高质量纠缠的状态从低品质的纠缠状态提取 ...

有效的推理仍然是金融领域中大型语言模型（LLM）的核心挑战，在该领域中，任务通常需要特定于领域的知识，精确的数值计算以及严格遵守合规规则。我们提出了Dianjin-R1，这是一个具有推理增强的框架，旨在通过推理的监督和强化学习来应对这些挑战。我们方法的核心是Dianjin-R1-Data，这是一种由CFLUE，FINQA和专有合规性语料库（中国合规性检查，CCC）构建的高质量数据集，将各种财务推理 ...

在这封信中，我们提出了一个健壮的实时紧密耦合多传感器融合框架，该框架融合了LIDAR，惯性传感器和视觉摄像机的测量，以实现强大而准确的状态估计。我们提出的框架由两个部分组成：基于滤波器的进程和因子图优化。为了确保实时性能，我们估算了误解迭代的Kalman-Filter框架内的状态，并通过我们的因子图优化进一步提高了整体精度 ...

视频场景中多种观点的引入不可避免地增加了存储和传输所需的比特率。为了降低比特率，研究人员开发了在压缩和交付过程中跳过中间观点的方法，并最终使用侧面信息（SI）重建它们。通常，深度图用于构造SI ...