在电子电路设计中，全球路线一直是一个历史上具有挑战性的问题，挑战是将大量和任意的电路组件与电线连接起来，而不会违反印刷电路板或集成电路的设计规则。复杂的液压系统，管道系统和逻辑网络的设计中也存在类似的路由问题。现有的解决方案通常包括贪婪的算法和硬编码的启发式方法 ...

文本驱动的运动生成提供了一种有力而直观的方式，可以直接从自然语言中创造人类运动。通过消除对预定义运动输入的需求，它为控制动画字符提供了一种灵活且易于访问的方法。这使其在虚拟现实，游戏，人类计算机互动和机器人技术等领域中特别有用 ...

这项研究对AI代理和代理AI进行了严格的区分，提供了结构化的概念分类法，应用映射和挑战分析，以阐明其不同的设计理念和能力。我们首先概述搜索策略和基础定义，将AI代理描述为由大语言模型（LLMS）和大型图像模型（LIM）驱动的模块化系统，用于狭窄，特定于任务的自动化。生成的AI被定位为前体，AI代理通过工具集成，及时的工程和推理增强来推进 ...

图神经网络（GNN）表明了它们在建模图结构数据方面的出色能力。但是，现实世界图通常包含结构噪声，并且标记的节点有限。在此类图上训练时，GNN的性能将大大下降，这阻碍了GNN在许多应用程序上的采用 ...

大型语言模型（LLMS）在解决跨不同领域的复杂任务方面表现出了巨大的潜力，通常通过采用遵循详细说明和操作序列的代理工作流程。但是，构建这些工作流程需要大量的人类努力，限制可伸缩性和可推广性。最近的研究试图自动化这些工作流的生成和优化，但是现有方法仍然依赖于初始手动设置，而无法实现完全自动化和有效的工作流程生成 ...

近年来，生成人工智能（AI）在各个领域取得了重大进展。 4d Generation以2D，视频和3D内容生成领域的快速发展为基础，成为一个新颖而快速发展的研究领域，引起了人们日益增长的关注。 4d Generation专注于基于用户输入的时空一致性创建动态3D资产，提供更大的创意自由和更丰富的沉浸式体验 ...

我们提出Free4D，这是一个从单个图像中为4D场景生成的新颖无调框架。现有的方法要么关注对象级生成，使场景级别的生成不可行，要么依靠大规模的多视频视频数据集进行昂贵的培训，并且由于4D场景数据的稀缺性而具有有限的概括能力。相比之下，我们的主要见解是将预先训练的基础模型提取为一致的4D场景表示，该模型具有有希望的优势，例如效率和概括性 ...

大型语言模型（LLMS）表现出了出色的功能，以高度计算要求。最近的研究表明，LLMS中的中间层可以被删除或重新排序而无需大量准确性损失。但是，尚未利用这种见解来提高推论效率。利用观察到的层独立性，我们提出了一种新颖的方法，该方法将连续的层分为并联评估的对，有效地重组计算图以增强并行性 ...