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我们提出了神经场热层析成像（Neural Field Thermal Tomography, NeFTY），一个可微分物理框架，用于从瞬态表面温度测量中进行材料性质的定量三维重建。传统热成像依赖于逐像素一维近似，忽略了横向扩散，而软约束物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）在瞬态扩散场景中常因梯度刚性而失效。NeFTY将三维扩散率场参数化为连续神经场，通过严格的数值求解器进行优化。通过利用可微分物理求解器，我们的方法将热力学定律作为硬约束进行强制实施，同时保持了高分辨率三维层析成像所需的内存效率。我们的先离散后优化范式有效缓解了反演热传导中固有的谱偏差和不适定性，能够恢复任意尺度的表面下缺陷。在合成数据上的实验验证表明，NeFTY相比基准方法显著提高了表面下缺陷定位的准确性。更多细节请访问
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我们提出了一种三维隐空间表示，联合建模对象几何和依赖视角的外观。大多数先前的工作要么专注于重建三维几何，要么预测与视角无关的漫反射外观，因此难以捕捉逼真的依赖视角的效果。我们的方法利用了RGB-深度图像提供表面光场样本的特性。通过将该表面光场的随机子样本编码为一组紧凑的隐向量，我们的模型学会在统一的三维隐空间中同时表示几何和外观。该表示在复杂光照下能够再现依赖视角的效果，如镜面高光和菲涅尔反射。我们进一步在该表示上训练了一个隐空间流匹配模型，以学习以单个输入图像为条件的其分布，从而能够生成外观与输入光照和材质一致的三维对象。实验表明，我们的方法在视觉质量和输入保真度方面均优于现有方法。
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我们提出了一个完全自动化的人工智能系统，用于制作类似《周六夜现场》等素描喜剧节目的短喜剧视频。该系统从角色参考开始，采用基于真实制片工作室角色的智能体群体，通过迭代竞争、评估和改进来优化想法和输出的质量与多样性。一个关键贡献是引入了与真实观众偏好相一致的大语言模型评论家，通过分析YouTube上的喜剧视频语料库动评估幽默效果。我们的实验表明，该框架产生的成果接近专业制作素描的质量，同时在视频生成方面展现了最先进的性能。
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我们提出了一个参数高效的扩散变换器（DiT），用于生成200bp的细胞类型特异性调控DNA序列。通过将DNA-Diffusion的U-Net骨干替换为配备2D CNN输入编码器的变换器去噪器，我们的模型在13个epoch内达到U-Net的最佳验证损失（减少60倍），收敛性降低39%，同时通过BLAT将生成序列与训练数据的记忆化从5.3%降低到1.7%。消融实验表明CNN编码器至关重要：没有它，无论位置嵌入选择如何，验证损失都会增加70%。我们进一步应用DDPO微调，使用Enformer作为奖励模型，在预测调控活性方面取得了38倍的改进。在独立预测任务上与DRAKES的交叉验证证实，改进反映的是真实的调控信号而非奖励模型过拟合。
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在数据稀缺的编程领域部署大型语言模型面临重大挑战，特别是在新兴领域特定架构上进行内核合成时，"数据墙"限制了可用的训练数据。虽然模型在CUDA等数据丰富的平台上表现出色，但在NPU编程等数据稀缺的生态系统上会出现灾难性的性能下降。为了克服这种冷启动障碍而不需要昂贵的微调，我们引入EvoKernel，一个自演化的智能体框架，可以自动化内核合成的整个生命周期，从初始草稿到持续改进。EvoKernel通过将合成过程表述为基于记忆的强化学习任务来解决这一问题。通过一种新颖的价值驱动检索机制，它学习阶段特定的Q值，根据经验对当前目标的贡献程度进行优先排序，无论是引导可行的草稿还是迭代优化延迟。此外，通过启用跨任务记忆共享，智能体从简单到复杂操作符推广见解。通过构建KernelBench的NPU变体并在其上进行评估，EvoKernel将前沿模型的正确性从11.0%提高到83.0%，并通过迭代优化相比初始草稿实现了3.60倍的中位数加速。这表明价值引导的经验积累使通用模型能够在利基硬件生态系统上掌握内核合成任务。我们的官方页面位于
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主题索引对于资源发现至关重要，但在规模化和跨语言应用中难以维持。我们发布了一个大规模双语（英语/德语）编目记录语料库，该语料库使用综合规范档案（GND）进行标注，并附带一个机器可操作的GND分类法。该资源支持本体感知的多标签分类、文本到规范术语的映射，以及具有可重现且规范基础评估的助手辅助编目。我们提供了三个系统的简要统计概览和定性错误分析。我们邀请社区不仅评估准确性，还要评估有用性和透明度，以建立规范锚定的人工智能协驾驶系统，增强编目员的工作能力。
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