机器人通常本地化以降低导航错误并促进下游高级任务。但是，机器人可能希望在本地化成本高昂（例如资源约束机器人）或效率低下（例如，需要浮出水面的潜水器）时有选择地本地化，尤其是当在遇到障碍和运输车道等危险数量变化的环境中导航时。在这项研究中，我们提出了一种帮助机器人确定``何时定位''的方法 ...

（Q学习）中，已知函数逼近误差会导致高估价值估计和次优策略。我们证明这个问题在演员，评论家环境中持续存在，并提出新的机制来尽量减少其对演员和评论家的影响。我们的算法建立在双 ...

本文提出了一种名为PPT的参数效率提示调整方法，以适应一个大型多模式模型，以了解3D点云的理解。现有策略在计算和存储中非常昂贵，并且依赖于耗时的及时工程。我们从三个方面解决了问题 ...

现代DRAM的密度不断提高，它加剧了其对Rowhammer攻击的脆弱性，这通过反复访问特定的内存行诱导了位。本文介绍了对绕过现有硬件防御的高级行锤技术生成的位翻转模式的分析。首先，我们研究了相邻位翻转的现象，在这些现象中，两个或多个物理相邻的位同时损坏，并证明它们的发生频率明显高于先前记录的 ...

模型上下文协议已成为将大型语言模型与外部数据源和工具联系起来的变革标准，从而在主要的AI提供商和开发平台上迅速获得了采用。但是，现有的基准测试过于简单，无法捕捉真正的应用程序挑战，例如长马推理和大型，陌生的工具空间。为了解决这个关键的差距，我们介绍了MCP-Universe，这是第一个专门设计的综合基准，该基准专门用于通过与现实世界中MCP服务器的互动来评估现实和艰苦任务的LLM ...

较小语言模型和较大语言模型之间的推理能力的一致性主要是通过由强大的大语言模型（LLMS）产生的示范进行的监督微调（SFT）进行的。尽管这些方法提供了更多的性能模型，但由于培训仅依赖于提供的演示，它们并没有表现出足够强大的概括能力。在本文中，我们提出了一种自我refine指导调节方法，该方法引起了较小的语言模型来自我重新培养其能力 ...

医学图像分割涉及识别和分离医学图像中的对象实例以描绘各种组织和结构，这一任务因这些特征的大小，形状和密度的显着变化而复杂。传统上，卷积神经网络（CNN）用于此任务，但在捕获长期依赖性方面存在局限性。配备有自发机制的 Transformer 旨在解决这个问题 ...

基于图像的虚拟试穿旨在将自然穿着的人物图像与服装图像合成，这彻底改变了在线购物并激发了图像生成中的相关主题，具有研究意义和商业潜力。然而，目前的研究进展与商业应用之间存在差距，缺乏对该领域的全面概述以加速发展。在本次调查中，我们对流程架构、人员表示以及试穿指示、服装翘曲和试穿阶段等关键模块方面的最先进技术和方法进行了全面分析 ...