神经辐射场能够重建高质量的可驾驶人类化身，但训练和渲染成本高昂。为了减少消耗，我们提出了Animatable 3D Gaussian，它可以从输入图像和姿势中学习人类头像。我们通过在规范空间中建模一组蒙皮 3D 高斯和相应的骨架，并根据输入姿势将 3D 高斯变形到姿势空间，将 3D 高斯扩展到动态人类场景 ...

动态场景的 3D 重建是计算机图形学中长期存在的问题，并且随着可用信息的减少而变得越来越困难。模板形状 (SfT) 方法旨在从 RGB 图像或视频序列重建基于模板的几何形状，通常仅利用没有深度信息的单个单目相机，例如常规智能手机记录。不幸的是，现有的重建方法要么不物理且有噪声，要么优化速度慢 ...

在计算机科学教育中，测试用例是编程作业不可或缺的一部分，因为它们可以用作评估项目来测试学生的编程知识并对学生编写的代码提供个性化反馈。我们工作的目标是提出一种完全自动化的测试用例生成方法，可以准确地衡量学生的知识，这很重要，原因有二。首先，手动构建测试用例需要专业知识，并且是一个劳动密集型过程 ...

深度强化学习社区对DQN算法进行了多项独立改进。然而，尚不清楚这些扩展中哪些是互补的并且可以有效地组合。本文研究了 DQN 算法的六种扩展，并实证研究了它们的组合 ...

目标检测的弱监督学习是图像理解中的一个重要问题，目前还没有令人满意的解决方案。在本文中，我们通过利用在大规模图像级分类任务上预训练的深度卷积神经网络的强大功能来解决这个问题。我们提出了一种弱监督的深度检测架构，该架构将这样的网络修改为在图像区域级别上运行，同时执行区域选择和分类 ...

从自然语言生成 SQL 查询的能力对于非专业人员也可以访问数据具有重大意义。本文提出了一种微调开源大语言模型 (LLM) 的新颖方法，用于将自然语言转换为零售领域内的 SQL 查询。我们引入专门用于生成 SQL 查询的模型，并在针对 Snowflake SQL 和 GoogleSQL 方言定制的合成数据集上进行训练 ...

大型语言模型（LLM）在程序合成和理解任务的表示学习方面表现出了卓越的能力。学习表示的质量似乎由神经缩放定律决定，作为模型参数和观察数量的函数，同时通过可用数据和计算量对模型性能施加上限，这是昂贵的。
在本研究中，我们试图通过统一四个关键组成部分来提高 LLM 的程序综合训练效率：（1）模型架构，（2）学习方法，（3）填充采样，以及（4）数据分布 ...

在市场持续调整和投资者乐观情绪不断增强的情况下，美国股市正在复苏，这促使需要复杂的工具来保护和增长投资组合 ...