在这些技术的炒作的推动下，生成技术继续以高度高的速度发展。这种迅速的进步严重限制了深泡探测器的应用，尽管科学界做出了许多努力，但仍在努力实现对不断变化的内容的足够强大的性能。为了解决这些局限性，在本文中，我们提出了对两种连续学习技术的分析，以一系列短序列的假媒体进行分析 ...

本文介绍了G编程工具的实际利用，以在磁性悬浮系统上演示，设计和实施传统的控制算法。控制这种类型的快速动态和敏感系统的复杂性对于强调LabView G分量编程在控制教育中的功能至关重要。 PID和LEAD-LAG控制器在LabView环境中设计和实现，并能够利用控制设计和仿真工具包的虚拟仪器（VIS）调整和优化控制器 ...

知识基础问题回答（KBQA）旨在用大规模的结构化知识库（KB）回答自然语言问题。尽管有大型语言模型（LLMS）的进步，KBQA仍然面临KB意识，有效性和效率之间的不平衡以及对注释数据的高度依赖的挑战。为了应对这些挑战，我们提出了KBQA-O1，这是一种具有蒙特卡洛树搜索（MCTS）的新型代理KBQA方法 ...

（T2i）生成的成功，最近的工作采用大规模视频数据集来训练文本到视频（ t2v）生成器。尽管其结果很有希望 ...

最近的视觉语言动作模型（VLAS）建立在验证的视觉语言模型的基础上，并利用多样化的机器人数据集证明了强大的任务执行，遵循语言能力和语义概括。尽管取得了这些成功，VLAS仍与新型机器人设置斗争，并需要进行微调以实现良好的性能，但是考虑到许多可能的策略，如何最有效地对其进行微调。在这项工作中，我们使用OpenVLA作为我们的代表性基础模型来研究关键VLA适应设计选择，例如不同的动作解码方案，动作表示和 ...

大型的多模型模型（LMM）迎来了一个新的人工智能时代，并以语言和愿景融合了能力，以形成强大的视觉基础代理。假定这些代理会在无数的任务中表现出色，并可能接近通用人工智能。但是，现有的基准无法充分挑战或展示在复杂的现实环境中LMM的全部潜力 ...

嵌入式人工智能正在改变人工智能系统与物理世界交互的方式，但现有的数据集不足以开发多功能的通用代理。这些限制包括缺乏标准化格式、数据多样性不足和数据量不足。为了解决这些问题 ...

大型语言模型（llm）在自然语言处理方面表现出了令人印象深刻的能力。然而，它们的内部机制仍不清楚，缺乏透明度给下游应用带来了不必要的风险。因此，理解和解释这些模型对于阐明它们的行为、局限性和社会影响至关重要 ... ...