本文介绍了一种基于NeuralSymbolic AI的电池拆解自主移动机械臂机器人系统（BEAM-1），旨在高效拆解电动汽车废旧电池（EOL-EVBs），以支持绿色制造和可持续发展。BEAM-1通过结合多传感器和神经谓词检测环境状态，并将其转换为准符号空间，实时通过LLM启发式树搜索识别最优动作原语序列，实现高精度执行。此外，BEAM-1采用直觉网络进行位置推测采样，并设计了精细的末端执行器，能够拆解多种螺栓类型。该系统具有持续学习能力，能够在无人类干预下自主感知、决策和执行，完成多类别、复杂情况下的连续螺栓拆解，成功率高达98.78%。此研究尝试通过NeuroSymbolic AI赋予机器人真正的自主推理、规划和学习能力，BEAM-1的框架可轻松移植到任何机器人系统，为未来实体智能机器人系统的设计和实现提供创新思路。
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本文介绍了一种受人类工作记忆启发的元塑性模型，旨在解决深度神经网络（DNN）在持续学习中遇到的灾难性遗忘问题。该模型通过实现从稳定到灵活的不同类型的突触，并随机混合它们，使网络能够在不进行任何预处理或后处理的情况下，成功学习连续的信息流。这种策略使得网络能够在输入长度意外变化的情况下，保持对旧信息和新信息的平衡记忆，同时展示了对抗数据中毒攻击的鲁棒性。
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本文探讨了在“魔法：集会”（Magic: The Gathering, MTG）游戏中，如何通过学习广义的卡牌表示来改进AI在卡组构建（deck building）过程中的应用。卡组构建是集换式卡牌游戏（CCG）中的关键环节，但由于卡牌种类繁多、语义复杂以及新卡牌的不断推出，这一过程对玩家和模型都极具挑战性。传统的游戏AI方法在处理卡组构建时通常局限于固定的卡牌集合，这在实际应用中大大限制了其效用。本文提出了一种新的方法，通过研究基于数值、名义和文本特征的卡牌表示，以及卡牌图像和第三方服务的元信息，来泛化到未见过的卡牌，从而显著提高了AI在实际游戏中的实用性。实验结果表明，尽管特定选择的广义输入表示对预测已知卡牌的人类选择影响不大，但在处理新、未见过的卡牌时，性能可以得到显著提升。广义模型能够预测55%的人类选择在完全未见过的卡牌上，显示出对卡牌质量和策略的深刻理解。
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本文介绍了一种名为DebUnc的新型多代理辩论框架，旨在通过不确定性度量来评估代理的置信水平，从而增强大型语言模型（LLM）的能力。在多代理辩论中，多个LLM通过多轮辩论讨论问题的解决方案。然而，LLM经常产生看似自信但实际上错误的响应，这可能会误导其他代理。DebUnc通过在辩论中引入不确定性度量来解决这一问题，调整LLM的注意力机制以基于置信水平调整令牌权重，并探索使用文本提示来传达置信度。评估结果显示，基于注意力的方法特别有效，并且随着不确定性度量的发展，性能将继续提高。
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本文介绍了一种名为FairPFN的新型人工智能模型，该模型利用Transformer架构来实现反事实公平性。在机器学习系统广泛应用于医疗、法律执行和金融等领域的同时，这些系统往往基于可能带有偏见的历史数据进行训练。反事实公平性提供了一种直观的定义公平性的方法，与法律标准紧密对齐。尽管其在理论上有诸多优势，但在实践中，反事实公平性面临诸多挑战，主要与依赖领域知识和近似因果发现技术构建因果模型有关。FairPFN通过预训练使用合成公平数据来直接从观测数据中消除受保护属性的因果效应，从而在实际应用中无需访问正确的因果模型。实验结果表明，FairPFN在消除受保护属性的因果影响方面表现出色，为因果和反事实公平性的研究开辟了新的前景。
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本文介绍了一种名为FastKGE的快速持续知识图谱嵌入框架，该框架通过增量低秩适配器（IncLoRA）机制，有效地学习新知识同时保留旧知识。在实际应用中，知识图谱（KGs）不断增长，传统的知识图谱嵌入（KGE）方法在更新嵌入时需要重新训练整个图谱，导致训练成本高昂。FastKGE通过隔离新知识到特定层并使用IncLoRA机制，减少了训练参数，加速了微调过程，同时保持了链接预测性能。实验结果显示，FastKGE在多个公共数据集上减少了34%-49%的训练时间，并在新构建的数据集上节省了51%-68%的训练时间，同时提高了链接预测性能。
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本文介绍了一种名为iLLM-TSC的创新框架，该框架结合了强化学习（RL）和大型语言模型（LLM），旨在改善交通信号控制（TSC）策略。面对城市拥堵这一严峻挑战，传统的RL-based TSC系统往往忽视了由于通信降级（如数据包丢失、延迟和噪声）导致的不完美观察，以及奖励函数中未考虑的罕见现实事件（如紧急车辆）。iLLM-TSC框架通过利用LLM的泛化能力和逻辑推理能力，有效地管理了这些被忽视的元素和状态信息缺口，从而提升了RL代理的策略。该框架能够无缝集成到现有的RL-based TSC系统中，无需进行修改。实验证实，在通信降级条件下，iLLM-TSC相比传统RL方法平均减少了17.5%的等待时间，显示出其在智能交通系统中实际应用的巨大潜力。
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本文针对跨多领域面部表情识别（CMFER）中的域间和域内偏移问题，提出了一种名为LA-CMFER的新型学习对齐框架。该框架通过全局和局部分支提取特征，并采用双层域间对齐方法优先处理难以对齐的样本，同时在聚类层面利用类别属性生成良好的特征空间，从而缩小域间偏移。为解决域内偏移，引入了多视角域内对齐方法，通过多视角聚类一致性约束和预测相似矩阵追求全局和局部视角间的一致性，优化伪标签并消除潜在噪声。实验结果表明，LA-CMFER在六个基准数据集上的表现优于现有方法。
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本文介绍了一种名为mllm-NPU的新型LLM推理系统，该系统通过有效利用移动设备上的神经处理单元（NPU）来减少大型语言模型（LLM）的预填充延迟和能耗。mllm-NPU通过算法-系统协同设计，解决了LLM架构与现代NPU设计之间的几个语义鸿沟，实现了在设备上的高效LLM推理。该系统通过重新构建提示和模型，在提示级别、张量级别和块级别上进行了优化，显著提高了预填充速度和能效，为实际应用中的设备上LLM推理铺平了道路。
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本文介绍了一种名为MobilePortrait的创新技术，旨在实现移动设备上的实时一次性神经头盔生成。该技术通过集成外部知识到运动建模和图像合成中，显著降低了学习复杂性，使得在移动设备上进行实时推理成为可能。MobilePortrait采用混合表示的显式和隐式关键点进行精确的运动建模，并预计算视觉特征以增强前景和背景合成。通过这些关键设计，结合简单的U-Net作为骨干网络，该方法在保持计算需求不到现有方法十分之一的同时，实现了最先进的性能。
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