基于替代的建议在电子商务中广泛使用，为客户提供更好的替代方案。但是，现有的研究通常使用客户行为信号，例如共同观看和查看购买，但另一个可以捕获替代关系。尽管具有直观的健全性，我们发现这种方法可能会忽略产品的功能和特征 ...
作为个性化建议中的基本但重要的过程，候选人生成和建议有效地帮助用户找到最合适的物品。因此，确定可互换的可替代项目为完善生成的候选人的质量提供了新的机会。当用户浏览特定类型的产品时（e ...
船只轨迹预测在众多海上应用和服务中起着关键作用。虽然自动识别系统（AIS）提供了丰富的信息来源来解决此任务，但即使对于现代机器学习技术，使用AIS数据预测船只轨迹仍然具有挑战性，因为运动数据的固有异构和多模态性质。在本文中，我们提出了一种解决这些挑战的新方法 ...
图表在数据可视化，了解数据模式和知情决策中起着至关重要的作用。但是，它们的图形元素独特组合（例如 ...
随着数字化和云技术的发展，网络在现代社会中变得越来越重要。基于大语言模型（LLM）的自主网络代理具有工作自动化的巨大潜力。因此，重要的是要准确测量和监视其能力的进展 ...
穿越稀疏立足的风险地形对人形机器人构成了重大挑战，需要精确的脚部放置和稳定的运动。由于脚部几何形状和不稳定的形态的差异，专为四足机器人设计的现有方法通常无法推广到人形机器人，而基于学习的人形运动的方法仍然面临着由于稀疏的落叶奖励信号和效率高效的学习过程而在复杂的地形上仍然面临着巨大的挑战。为了应对这些挑战，我们介绍了Beamdojo，这是一个旨在在稀疏立足点上实现敏捷的人形运动的增强框架（RL）框 ...
将大型语言模型（LLM）与人类价值观和安全限制保持一致，尤其是当诸如帮助，真实性和避免伤害冲突之类的目标时。从人类反馈中学习（RLHF）在转向模型中取得了显着的成功，但很复杂，可能是不稳定的。诸如直接偏好优化（DPO）之类的最新方法简化了基于偏好的微调，但可能引入偏见或权衡某些目标〜\ cite {dpo} ...
视觉和语言导航（VLN）是体现AI的关键任务，要求代理在遵循自然语言说明的同时导航多样化和看不见的环境。传统方法在很大程度上依赖于历史观察作为决策的时空环境，从而导致大量的存储和计算开销。在本文中，我们介绍了MapNav，这是一种新颖的端到端VLN模型，该模型利用注释的语义图（ASM）代替历史框架 ...
