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无人机群协同目标搜索的多智能体强化学习方法

Y. Hou, J. Zhao, R. Zhang, et al. UAV Swarm Cooperative Target Search: A Multi-Agent Reinforcement Learning Approach[J]. IEEE Transactions...

hcl 19小时前

四个审稿人全给6分，NeurIPS唯一满分论文炸了！之所以说它炸，主要是论文给出的结论实在太出人意料了—— 真正决定推理上限的是基座模型本身而非强化学习，且蒸馏比强化学习更有望实现大模型自我进化。好家伙，这无异于给正炙手可热的RLVR（可验证奖励的强化学习...

hcl 19小时前

Jay 发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI AGI之路，终于交汇到了世界模型的战场。李飞飞，发布了旗下首款商用世界模型Marble；几乎同一时间，Lecun离职Meta，准备创立自己的世界模型公司；在此之前，谷歌旗下的世界模型Geni...

hcl 19小时前

BlockSDN-VC 是一个面向高性能区块链的创新型交易广播框架。它针对传统区块链（如比特币、以太坊）中基于Gossip协议的交易广播机制所形成的性能瓶颈，提出了一种根本性的解决方案。该框架的核心思想是将虚拟坐标系统的计算从不可靠、易受攻击的P2P节点层“提升”至拥有全局网络...

《LLM-Enhanced Heterogeneous Graph Embedding Model for Multi-Task DNS Security》融合大语言模型的异构图嵌入（Heterogeneous Graph Embedding）DNS安全多任务检测域名系统（DN...

强化学习是人工智能领域的核心技术之一，其基本原理模拟了生物学习的本质：通过与环境互动、接收反馈并调整行为来提升性能。从AlphaGo击败围棋世界冠军，到ChatGPT展现出惊人的语言能力，背后都离不开强化学习的支撑。然而，长期以来，这些系统的学习规则都需要人类专家精心设计和调优...

第 33 届 IEEE ICNP 于 2025 年 9 月在韩国首尔召开，本次大会共计 238 篇投稿，录用 60 篇（录用率为 25%）。《Mamba4Net: 蒸馏式混合Mamba大语言模型在网络领域的应用》论文介绍《Mamba4Net: Distilled...

hcl 1个月前 (10-11)

摘要分布式边缘计算（DEC）因其在通信延迟、并行计算效率和能耗方面的卓越性能，已成为一种新的计算模式。随着生成式人工智能任务的激增，DEC 对并行计算效率提出了更高的要求。安排多个任务同时处理，而不是逐个处理，可以提高并行效率。多个任务具有多重依赖性，即序列依赖性、属性...

hcl 2个月前 (09-29)

Hao Ge (Peking University); Junda Feng, Qi Huang (ByteDance Inc.); Fangcheng Fu (Shanghai Jiao Tong University); Xiaonan Nie, Lei Zuo, Haib...

hcl 2个月前 (09-15)

作者:Sudarsanan Rajasekaran (1), Manya Ghobadi (1), Aditya Akella (2) ((1) Massachusetts Institute of Technology, (2...

hcl 3个月前 (08-14)