多目标优化（MOO）问题在机器学习中很普遍。这些问题具有一组最佳解决方案，称为Pareto Front，其中前面的每个点代表可能冲突的目标之间的不同权衡。最近的MOO方法可以针对损失空间中的特定所需射线，但是，大多数方法仍然面临两个严重的限制：（i）必须为前面的每个点培训单独的模型； （ii）必须在优化过程之前知道确切的权衡 ...
直到最近，机器人的安全研究主要是关于避免碰撞和机器人附近危险的危险。由于大型视觉和语言模型（VLM）的出现，机器人现在也能够与人类具有更高级别的语义场景理解和自然语言互动。尽管它们已知的漏洞（e ...
基金会模型由于能够进行准确的预测能力，即使在特定数据集上进行微调，因此基础模型在预测中变得流行。在本文中，我们演示了如何将TABPFN的新发布的回归变体（一种通用表基础模型）应用于时间序列预测。我们提出了一种直接的方法，即TABPFN-TS，将TABPFN与简单的功能工程配对，以实现强大的预测性能 ...
自动驾驶汽车路径规划已达到安全性和法规合规性至关重要的阶段。本文提出了一种将运动计划者与深厚的增强学习模型相结合的方法，以预测潜在的交通规则。我们的主要创新是用运动计划模块以Actor-Critic方法替换标准演员网络，以确保稳定和可解释的轨迹产生 ...
立体声匹配是计算机视觉和机器人技术中度量深度估计的关键技术。现实世界中的挑战，例如遮挡和非质量限制了双眼匹配提示的准确差异估计。最近，单眼相对深度估计显示了使用视觉基础模型的显着概括 ...
伽马射线爆发（GRB）中央发动机和喷气生产机制仍然是悬而未决的问题。假设{\ em swift} grbs的规范X射线余星余滴的浅衰减片段归因于新生磁铁的磁偶极子（MD）辐射，我们得出了磁铁的参数，并探索了它们可能与JET和MD风发射的可能关系。我们表明，磁铁初始旋转期（$ P_0 $）与喷气能量（$ e _ {\ rm JET} $）密切相关，这几乎与风能成正比（$ e _ {\ rm wind ...
合成多样化和物理上合理的人类场景相互作用（HSI）对于计算机动画和体现的AI都是关键的。尽管进步令人鼓舞，但当前的方法主要集中于开发单独的控制器，每个方法都专门用于特定的交互任务。这极大地阻碍了应对需要整合多种技能的各种具有挑战性的HSI任务 ...
本文主要旨在介绍有关使用MLIR的早期案例研究，该案例研究是一种新的编译器中间表示基础架构，用于高性能代码生成。特别是涵盖的MLIR的各个方面包括MEMREF，仿射方言和多面体公用事业以及通过这些围绕这些公用事业的基础设施。本文还旨在显示编译器基础架构可以在生成与高度调谐手动开发的库中竞争的代码中发挥作用的作用，尽管它以更模块化，可重复使用和可自动的方式发挥作用 ...
