论文Towards Principles of Brain Network Organization and Function主要讨论了大脑网络的组织和功能的基本原则。文章综述了当前在脑网络的统计分析方面取得的进展，基于统计物理学、网络理论和信息论的相关方法，来解析大脑的复杂结构 Read more
论文SciAgents: Automating scientific discovery through multi-agent intelligent graph reasoning提出了一种名为SciAgents的框架，旨在通过多代理系统（Multi-Agent System Read more
论文Large Language Models as Macroeconomists详细探讨了如何利用大型语言模型（LLMs）来分析和预测美国经济的未来走向，特别是2024年中期的通胀、劳动力市场和货币政策发展。论文核心通过使用GPT4o、Gemini Advanced和Clau Read more
论文Beyond Closure Models: Learning Chaotic Systems via Physics-Informed Neural Operators详细探讨了如何使用物理信息神经算子（Physics-Informed Neural Operator，PI Read more
论文DemoStart: Demonstration-led auto-curriculum applied to sim-to-real with multi-fingered robots（《DemoStart: 基于演示的自动课程，用于多指机器人从模拟到现实的转移》）提出了 Read more
论文On the Limits of Agency in Agent-Based Models（《论基于代理的模型中的代理限制》）通过提出AgentTorch框架，为大规模ABMs中的代理行为提供了新的解决方案。通过将大语言模型LLMs作为代理，AgentTorch能够在复杂的社 Read more
论文Joint Semantic Knowledge Distillation and Masked Acoustic Modeling for Full-band Speech Restoration with Improved Intelligibility提出了一种新的语音 Read more
未来的坦克将是轻量化、数字化、自动化和高度协同化的战争机器。它们不仅需要在火力、防护和机动性方面表现优越，还要通过先进的能源管理和防御技术适应复杂的现代战场。无人系统、自动装弹、开放式架构和模块化设计将使这些坦克更具灵活性和生存能力，确保它们在未来战争中的重要地位。 1. 当前坦 Read more
论文《Robot Utility Models: General Policies for Zero-Shot Deployment in New Environments》详细介绍了如何设计和实现机器人效用模型（Robot Utility Models, RUM），使得机器人在 Read more
论文《Knowing When to Ask - Bridging Large Language Models and Data》详细讨论了如何通过与大数据平台集成来增强大语言模型（LLMs）在处理涉及统计数据和及时性事实问题上的准确性。论文旨在解决LLMs在生成内容时可能出现的 Read more
OpenAI发布最新模型o1，其系统说明/系统卡（OpenAI o1 System Card）也相应发布。 OpenAI o1 System Card详细描述了 OpenAI o1 系列模型的性能、安全挑战、评估结果和潜在风险。o1 系列模型通过思维链推理显著提高了推理和决策能力 Read more