近年来，基于扩散的3D一代取得了显着的进展。但是，现有的3D生成模型通常会产生过度致密和非结构化的网格，与人类设计师制作的紧凑，结构化和尖锐的计算机辅助设计（CAD）模型形成鲜明对比。为了解决这一差距，我们介绍了Caddreamer，这是一种从单个图像中生成CAD对象的边界表示（B-REP）的新方法 ...
随着自动贸易在金融市场中获得的吸引力，算法投资策略越来越突出。尽管大型语言模型（LLM）和基于代理的模型在实时市场分析和交易决策中表现出了有希望的潜力，但在面对迅速下降或频繁波动时，它们仍然遭受-20％的损失，这阻碍了他们的实际应用。因此，必须探索一个更健壮和弹性的框架 ...
最近，已经提出了基于深度学习的测试案例生成方法来自动化单位测试用例的生成。在这项研究中，我们利用基于 Transformer 的代码模型在项目级别的域适应（DA）的帮助下生成单元测试。具体来说，我们使用Codet5，这是一种在源代码数据上训练的相对较小的语言模型，并将其在测试生成任务上进行微调 ...
大型语言模型（LLM）路由已成为一种至关重要的策略，可以通过基于查询复杂性将查询动态分配给最合适的模型来平衡计算成本与性能。尽管最近的进展表明，基于偏好的路由器的表现可以胜过传统方法，但当前的评估基准仍有限。他们在很大程度上专注于通用模型能力，同时忽略了特定于任务的行为以及通过偏好数据引入的隐私，安全性和潜在的后门漏洞等关键问题 ...
文本到图像扩散模型在从文本提示中生成图像方面表现出色，但通常缺乏与内容语义，美学和人类偏好的最佳对齐。为了解决这些问题，在本研究中，我们介绍了一个新颖的框架，间接及时梯度优化（IPGO），以及时进行微调。 IPGO通过在提示嵌入的开始和结尾处注入连续可区分的 Token 来增强提示嵌入，同时利用旋转的低级别优势和灵活性 ...
统一的科学数据序列和结构（例如材料，分子，蛋白质）是一项关键任务 ...
可控的语音生成方法通常依赖于单个或固定的提示，阻碍创造力和灵活性。这些限制使得在某些情况下很难满足特定的用户需求，例如在保留选定扬声器的音色的同时调整样式，或选择样式并生成与角色视觉外观相匹配的声音。为了克服这些挑战，我们建议\ textit {flespeech}，这是一个新颖的多阶段语音生成框架，可以通过整合各种形式的控制形式来更灵活地对语音属性进行更灵活的操纵 ...
语言模型方法最近已集成到二进制分析任务中，例如功能相似性检测和功能签名恢复。这些模型通常采用两个阶段的培训过程：通过蒙版语言建模（MLM）进行预训练，并在机器代码上进行微调。尽管MLM有助于理解二进制代码结构，但它忽略了基本代码特征，包括控制和数据流，这对模型的概括产生了负面影响 ...
