近年来，变形金刚大大提高了自然语言处理（NLP）的最新技术，但呈现出非常大的计算和存储要求。我们观察到，变压器的设计过程（以自我监督的方式预先培训是大型数据集上的基础模型，随后将其用于不同的下游任务）导致特定于任务的模型，这些模型高度过度参数化，参数过度过度化，不利地影响准确性和推理效率。我们提出了Axformer，这是一个系统的框架，该框架应用精度驱动的近似值来为给定的下游任务创建优化的变压器模型。 Axformer结合了两个关键的优化 - 准确驱动的修剪和选择性的硬注意。准确驱动的修剪确定并删除了微调变压器的一部分，从而阻碍了给定下游任务的性能。稀疏的硬注意通过消除无关的单词聚合来优化选定层中的注意力块，从而帮助模型仅关注输入的相关部分。实际上，Axformer会导致更准确的模型，同时更快，更小。我们在胶水和小队任务上的实验表明，轴形模型的准确性高达4.5％，同时比传统的微调模型快2.5倍，高达3.2倍。此外，我们证明了轴形式可以与先前的努力（例如蒸馏或量化）结合使用，以实现进一步的效率提高。

The rapid growth of machine translation (MT) systems has necessitated comprehensive studies to meta-evaluate evaluation metrics being used, which enables a better selection of metrics that best reflect MT quality. Unfortunately, most of the research focuses on high-resource languages, mainly English, the observations for which may not always apply to other languages. Indian languages, having over a billion speakers, are linguistically different from English, and to date, there has not been a systematic study of evaluating MT systems from English into Indian languages. In this paper, we fill this gap by creating an MQM dataset consisting of 7000 fine-grained annotations, spanning 5 Indian languages and 7 MT systems, and use it to establish correlations between annotator scores and scores obtained using existing automatic metrics. Our results show that pre-trained metrics, such as COMET, have the highest correlations with annotator scores. Additionally, we find that the metrics do not adequately capture fluency-based errors in Indian languages, and there is a need to develop metrics focused on Indian languages. We hope that our dataset and analysis will help promote further research in this area.

我们研究了$ k $武装的决斗匪徒问题，这是传统的多武器匪徒问题的一种变体，其中以成对比较的形式获得了反馈。以前的学习算法专注于$ \ textit {完全自适应} $设置，在每次比较后，算法可以进行更新。 “批处理”决斗匪徒问题是由Web搜索排名和推荐系统等大规模应用程序激励的，在这种应用程序中执行顺序更新可能是不可行的。在这项工作中，我们要问：$ \ textit {是否只使用几个自适应回合有解决方案，该回合与$ k $ armed的决斗匪徒的最佳顺序算法的渐近后悔界限？} $？ \ textit {在condorcet条件下} $，这是$ k $武装的决斗匪徒问题的标准设置。我们获得$ O（k^2 \ log^2（k）） + O（k \ log（t））$的渐近遗憾地平线。我们的遗憾界限几乎与在Condorcet条件下完全顺序环境中已知的最佳后悔界限相匹配。最后，在各种现实世界数据集的计算实验中，我们观察到使用$ o（\ log（t））$ rounds的算法与完全顺序的算法（使用$ t $ rounds）的性能几乎相同。

分散的多代理导航的代理缺乏世界知识，无法可靠地制定安全和（接近）最佳计划。他们将决定基于邻居的可观察状态，这隐藏了邻居的导航意图。我们提出了通过机构间沟通的增强分散导航，以提高其绩效和援助代理，以做出合理的导航决策。在这方面，我们提出了一种新颖的增强学习方法，用于使用选择性间隔沟通来避免多代理碰撞。我们的网络学会决定“何时”并与“谁”交流，以端到端的方式索取其他信息。我们将沟通选择作为链接预测问题，在该问题中，如果可以观察到的信息，网络可以预测是否需要通信。传达的信息增加了观察到的邻居信息以选择合适的导航计划。随着机器人的邻居数量的变化，我们使用多头自发项机制来编码邻居信息并创建固定长度的观察向量。我们验证我们提出的方法在挑战模拟基准中实现了多个机器人之间的安全有效导航。通过学习的通信，我们的网络的性能比在各种指标（例如到目标和碰撞频率）中的现有分散方法的表现要好得多。此外，我们展示了网络有效地学会在高复杂性情况下进行必要时进行交流。

我们提出了一种基于新颖的增强学习算法，用于仓库环境中的多机器人任务分配问题。我们将其作为马尔可夫的决策过程提出，并通过一种新颖的深度多代理强化学习方法（称为RTAW）解决了启发性的政策体系结构。因此，我们提出的策略网络使用独立于机器人/任务数量的全局嵌入。我们利用近端政策优化算法进行培训，并使用精心设计的奖励来获得融合的政策。融合的政策确保了不同机器人之间的合作，以最大程度地减少总旅行延迟（TTD），这最终改善了Makepan的大型任务列表。在我们的广泛实验中，我们将RTAW算法的性能与最先进的方法进行了比较，例如近视皮卡最小化（Greedy）和基于遗憾的基于不同导航方案的基线。在TTD中，我们在TTD中显示了最高14％（25-1000秒）的情况，这些方案具有数百或数千个任务，用于不同挑战性的仓库布局和任务生成方案。我们还通过在模拟中显示高达$ 1000 $的机器人的性能来证明我们的方法的可扩展性。

我们为仓库环境中的移动机器人提供基于新颖的强化学习（RL）任务分配和分散的导航算法。我们的方法是针对各种机器人执行各种接送和交付任务的场景而设计的。我们考虑了联合分散任务分配和导航的问题，并提出了解决该问题的两层方法。在更高级别，我们通过根据马尔可夫决策过程制定任务并选择适当的奖励来最大程度地减少总旅行延迟（TTD）来解决任务分配。在较低级别，我们使用基于ORCA的分散导航方案，使每个机器人能够独立执行这些任务，并避免与其他机器人和动态障碍物发生碰撞。我们通过定义较高级别的奖励作为低级导航算法的反馈来结合这些下层和上层。我们在复杂的仓库布局中进行了广泛的评估，并具有大量代理商，并根据近视拾取距离距离最小化和基于遗憾的任务选择，突出了对最先进算法的好处。我们观察到任务完成时间的改善高达14％，并且在计算机器人的无碰撞轨迹方面提高了40％。

我们考虑自适应 - 调节功能的最低成本覆盖率的问题，并提供4（ln Q+1） - approximation算法，其中Q是目标值。该结合几乎是最好的，因为该问题不能接受比LN Q更好的近似值（除非p = np）。我们的结果是该问题的第一个O（LN Q） - Approximation算法。以前，o（ln q）近似算法仅假设独立项目或单位成本项目是已知的。此外，我们的结果很容易扩展到想要同时覆盖多个自适应 - 调节函数的设置：我们获得了此概括的第一个近似算法。

第一人称视频在其持续环境的背景下突出了摄影师的活动。但是，当前的视频理解方法是从短视频剪辑中的视觉特征的原因，这些视频片段与基础物理空间分离，只捕获直接看到的东西。我们提出了一种方法，该方法通过学习摄影师（潜在看不见的）本地环境来促进以人为中心的环境的了解来链接以自我为中心的视频和摄像机随着时间的推移而张开。我们使用来自模拟的3D环境中的代理商的视频进行训练，在该环境中，环境完全可以观察到，并在看不见的环境的房屋旅行的真实视频中对其进行测试。我们表明，通过将视频接地在其物理环境中，我们的模型超过了传统的场景分类模型，可以预测摄影师所处的哪个房间（其中帧级信息不足），并且可以利用这种基础来定位与环境相对应的视频瞬间 - 中心查询，优于先验方法。项目页面：http：//vision.cs.utexas.edu/projects/ego-scene-context/

我们提出了一种新的方法，以改善基于深入强化学习（DRL）的室外机器人导航系统的性能。大多数现有的DRL方法基于精心设计的密集奖励功能，这些功能可以学习环境中的有效行为。我们仅通过稀疏的奖励（易于设计）来解决这个问题，并提出了一种新颖的自适应重尾增强算法，用于户外导航，称为Htron。我们的主要思想是利用重尾政策参数化，这些参数隐含在稀疏的奖励环境中引起探索。我们在三种不同的室外场景中评估了针对钢琴，PPO和TRPO算法的htron的性能：进球，避免障碍和地形导航不均匀。我们平均观察到成功率的平均增加了34.41％，与其他方法相比，与其他方法获得的导航政策相比，为达到目标的平均时间步骤下降了15.15％，高程成本下降了24.9％。此外，我们证明我们的算法可以直接转移到Clearpath Husky机器人中，以在现实情况下进行户外地形导航。

在联合学习（FL）中，通过跨设备的模型更新进行合作学习全球模型的目的倾向于通过本地信息反对个性化的目标。在这项工作中，我们通过基于多准则优化的框架以定量的方式校准了这一权衡，我们将其作为一个受约束的程序进行了：设备的目标是其本地目标，它试图最大程度地减少在满足非线性约束的同时，以使其满足非线性约束，这些目标是其本地目标。量化本地模型和全局模型之间的接近度。通过考虑该问题的拉格朗日放松，我们开发了一种算法，该算法允许每个节点通过查询到一阶梯度Oracle将其Lagrangian的本地组件最小化。然后，服务器执行Lagrange乘法器上升步骤，然后进行Lagrange乘法器加权步骤。我们称这种实例化的原始偶对方法是联合学习超出共识（$ \ texttt {fedBc} $）的实例。从理论上讲，我们确定$ \ texttt {fedBc} $以与最算好状态相匹配的速率收敛到一阶固定点，直到额外的错误项，取决于由于接近性约束而产生的公差参数。总体而言，该分析是针对非凸鞍点问题的原始偶对偶的方法的新颖表征。最后，我们证明了$ \ texttt {fedBc} $平衡了整个数据集（合成，MNIST，CIFAR-10，莎士比亚）的全球和本地模型测试精度指标，从而与艺术现状达到了竞争性能。