大型语言模型（LLM）彻底改变了数据库的自然语言界面，尤其是在文本到SQL转换中。但是，当面对歧义或不足的上下文时，当前的方法通常会产生不可靠的输出。我们提出可靠的文本到SQL（RTS），这是一个新颖的框架，可通过结合戒烟和人类的机制来增强查询产生的可靠性 ...

大型语言模型（LLM）的最新进展通过长期的思考（COT）推理表现出了显着的推理能力。 R1蒸馏计划已成为具有提高推理能力的培训具有成本​​效益的模型的有前途的方法。但是，推动其有效性的基本机制尚不清楚 ...

在过去的几年中，正在进行一场持续的竞赛，以发展最好的通用机器学习跨性别潜力。这种快速的增长促使研究人员创建了越来越精确的模型，以预测能源，力和压力，将创新体系结构与大数据相结合。在这里，这些模型在预测声子特性方面的性能是基准的，这对于理解材料的振动和热行为至关重要 ...

在本文中， Transformer （vit）作为实现语义图像传输的新骨干，transformer（（ Transformer ）（witt）。以前的工作建立在卷积神经网络（ cnn）的基础上，它在捕获全局依赖性方面效率低下，它在捕获全局依赖性方面效率低下，导致端到端传输性能下降，尤其是对于高分辨率图像。为了解决这个问题，拟议的 ...

大型语言模型（LLMS）计划的能力仍然是辩论的话题。一些批评家认为，提高LLMS推理技能的策略在计划任务方面无效，而另一些策略仅根据计划语料库的培训模型报告了强劲的结果。这项研究通过开发端到端的LLM规划师并采用不同的指标进行彻底评估来重新评估最新策略 ...

给定一个数据集$ \ MATHCAL {D} $，其中包含数百万个数据点和一个愿意为\ $$ x $付费的数据消费者，以训练机器学习（ML）型号（ML）型号，我们应该如何将此\ $$ x $分配给每个数据点以反映其“价值”？在本文中，我们通过Shapley值来定义“数据的相对价值”，因为它独特地具有具有吸引人的现实解释的属性，例如公平，合理性和去偏移性。对于一般有限的实用程序功能，众所周知，Sha ...

3D高斯分裂（3DGS）是一种用于3D重建的有前途的技术，提供有效的训练和渲染速度，使其适用于实时的此HTTP URL，当前的方法需要高度控制的环境（没有移动的人或防风元素，以及一致的照明）以满足Inter-View一致性一致性假设。这使得现实世界的重建会捕获有问题。我们提出一尘不染的拼图，这种方法利用预先训练和通用的特征，结合了强大的优化，可以有效地忽略瞬态分散术者 ...

交互式定理供奉献精益可以验证形式的数学证明，并得到不断扩展的社区的支持。该生态系统的核心是其数学库Mathlib4，它为不断扩展的数学理论的形式化奠定了基础。但是，在Mathlib4中搜索定理可能具有挑战性 ...