Long-form numerical reasoning in financial analysis aims to generate a reasoning program to calculate the correct answer for a given question. Previous work followed a retriever-generator framework, where the retriever selects key facts from a long-form document, and the generator generates a reasoning program based on retrieved facts. However, they treated all facts equally without considering the different contributions of facts with and without numbers. Meanwhile, the program consistency were ignored under supervised training, resulting in lower training accuracy and diversity. To solve these problems, we proposed APOLLO to improve the long-form numerical reasoning framework. For the retriever, we adopt a number-aware negative sampling strategy to enable the retriever to be more discriminative on key numerical facts. For the generator, we design consistency-based reinforcement learning and target program augmentation strategy based on the consistency of program execution results. Experimental results on the FinQA and ConvFinQA leaderboard verify the effectiveness of our proposed method, achieving the new state-of-the-art.

Knowledge distillation is often used to transfer knowledge from a strong teacher model to a relatively weak student model. Traditional knowledge distillation methods include response-based methods and feature-based methods. Response-based methods are used the most widely but suffer from lower upper limit of model performance, while feature-based methods have constraints on the vocabularies and tokenizers. In this paper, we propose a tokenizer-free method liberal feature-based distillation (LEAD). LEAD aligns the distribution between teacher model and student model, which is effective, extendable, portable and has no requirements on vocabularies, tokenizer, or model architecture. Extensive experiments show the effectiveness of LEAD on several widely-used benchmarks, including MS MARCO Passage, TREC Passage 19, TREC Passage 20, MS MARCO Document, TREC Document 19 and TREC Document 20.

Strong lensing in galaxy clusters probes properties of dense cores of dark matter halos in mass, studies the distant universe at flux levels and spatial resolutions otherwise unavailable, and constrains cosmological models independently. The next-generation large scale sky imaging surveys are expected to discover thousands of cluster-scale strong lenses, which would lead to unprecedented opportunities for applying cluster-scale strong lenses to solve astrophysical and cosmological problems. However, the large dataset challenges astronomers to identify and extract strong lensing signals, particularly strongly lensed arcs, because of their complexity and variety. Hence, we propose a framework to detect cluster-scale strongly lensed arcs, which contains a transformer-based detection algorithm and an image simulation algorithm. We embed prior information of strongly lensed arcs at cluster-scale into the training data through simulation and then train the detection algorithm with simulated images. We use the trained transformer to detect strongly lensed arcs from simulated and real data. Results show that our approach could achieve 99.63 % accuracy rate, 90.32 % recall rate, 85.37 % precision rate and 0.23 % false positive rate in detection of strongly lensed arcs from simulated images and could detect almost all strongly lensed arcs in real observation images. Besides, with an interpretation method, we have shown that our method could identify important information embedded in simulated data. Next step, to test the reliability and usability of our approach, we will apply it to available observations (e.g., DESI Legacy Imaging Surveys) and simulated data of upcoming large-scale sky surveys, such as the Euclid and the CSST.

我们介绍了一项对自然语言（NL）推理的人类通知，开放域和逻辑上复杂且多样的数据集，配备了一阶逻辑（fol）注释。对开本由1,435个示例（独特的结论）组成，每个示例与487组前提之一搭配，这些场所作为规则，可用于演绎理由，以理解每个结论的有效性。前提和结论的逻辑正确性是通过其平行注释来确保的，这些注释会自动由我们的FOL推理引擎验证。除了主要的NL推理任务外，对开本中的NL-FOL对自动构成了使用FOL作为逻辑形式的新的NL-FOL翻译数据集。我们对广泛的实验系统地评估了对中型语言模型（BERT，ROBERTA）进行微调的FOL推理能力，并且在大型语言模型（GPT-NEOX，OPT，OPT，GPT-3，Codex）上促成了很少的射击。对于NL-FOL翻译，我们尝试使用GPT-3和Codex。我们的结果表明，公开可用的最强大的大语言模型之一（LLM），GPT-3 Davinci，仅比随机结果略好，而在一部分集的一部分中，该模型尤其不好，并且在预测该模型方面尤其不好。纠正虚假和未知结论的真实价值。我们的数据集和代码可在https://github.com/yale-lily/folio上找到。

捕获不规则点云的局部和全局特征对于3D对象检测（3OD）至关重要。但是，主流3D探测器，例如，投票机及其变体，要么放弃池操作过程中的大量本地功能，要么忽略整个场景中的许多全球功能。本文探讨了新的模块，以同时学习积极服务3OD的场景点云的局部全球特征。为此，我们通过同时局部全球特征学习（称为3DLG-detector）提出了一个有效的3OD网络。 3DLG检测器有两个关键贡献。首先，它会开发一个动态点交互（DPI）模块，该模块可在合并过程中保留有效的本地特征。此外，DPI是可拆卸的，可以将其合并到现有的3OD网络中以提高其性能。其次，它开发了一个全局上下文聚合模块，以汇总编码器不同层的多尺度特征，以实现场景上下文意识。我们的方法在SUN RGB-D和扫描仪数据集的检测准确性和鲁棒性方面显示了13个竞争对手的进步。源代码将在出版物时提供。

在6G无线通信网络中，按需服务提供是一个至关重要的问题，因为新兴服务的需求大大不同，并且网络资源变得越来越异质和动态。在本文中，我们研究了按需无线资源编排问题，重点是编排决策过程的计算延迟。具体而言，我们将决策延迟延迟到优化问题。然后，提出了一个基于动态的神经网络（DYNN）的方法，可以根据服务要求调整模型复杂性。我们进一步建立一个知识库，代表服务需求之间的关系，可用的计算资源和资源分配绩效。通过利用知识，可以及时选择DYNN的宽度，从而进一步提高编排的性能。仿真结果表明，所提出的方案大大优于传统的静态神经网络，并且在按需服务提供方面也表现出足够的灵活性。

我们研究了具有一般函数近似的部分可观察的MDP（POMDP）的外部评估（OPE）。现有的方法，例如顺序重要性采样估计器和拟合-Q评估，受POMDP中的地平线的诅咒。为了解决这个问题，我们通过引入将未来代理作为输入的未来依赖性值函数来开发一种新颖的无模型OPE方法。未来依赖性的价值函数在完全可观察的MDP中起着与经典价值函数相似的角色。我们为未来依赖性价值作为条件矩方程提供了一个新的Bellman方程，将历史记录代理用作仪器变量。我们进一步提出了一种最小值学习方法，以使用新的Bellman方程来学习未来依赖的价值函数。我们获得PAC结果，这意味着我们的OPE估计器是一致的，只要期货和历史包含有关潜在状态和Bellman完整性的足够信息。最后，我们将方法扩展到学习动力学，并在POMDP中建立我们的方法与众所周知的光谱学习方法之间的联系。

本文提出了一种新颖的统一特征优化（UFO）范式，用于训练和在现实世界和大规模场景下进行深层模型，这需要集合多个AI功能。不明飞行物的目标是通过对所有任务进行大规模预修。与众所周知的基础模型相比，UFO具有两个不同的重点，即相对较小的模型大小，没有适应性成本：1）UFO以多任务学习方式将广泛的任务挤入中等尺寸的统一模型中并在转移到下游任务时进一步修剪模型大小。 2）不明飞行物不强调转移到新任务。相反，它旨在使修剪模型专门用于一个或多个已经看到的任务。有了这两个特征，UFO为灵活的部署提供了极大的便利，同时保持了大规模预处理的好处。 UFO的一个关键优点是修剪过程不仅可以减少模型的大小和推理消耗，而且还提高了某些任务的准确性。具体而言，UFO考虑了多任务培训，并对统一模型产生了两倍的影响：一些密切相关的任务具有相互利益，而某些任务相互冲突。不明飞行物设法通过新颖的网络体系结构搜索（NAS）方法来减少冲突并保留相互利益。对各种深度表示学习任务（即面部识别，人重新识别，车辆重新识别和产品检索）的实验表明，从UFO中修剪的模型比单件任务训练的对应物更高，但却具有更高的准确性较小的型号大小，验证不明飞行物的概念。此外，UFO还支持发布170亿个参数计算机视觉（CV）基础模型，该模型是该行业中最大的CV模型。

模拟/混合信号电路设计是整个芯片设计过程中最复杂，最耗时的阶段之一。由于芯片制造的各种过程，电压和温度（PVT）变化，模拟电路不可避免地会遭受性能降解。尽管在典型条件下自动化模拟电路设计方面已经有很多工作，但在探索在真实且不可预测的硅变化下探索可靠设计的研究有限。针对变化的自动模拟设计需要过度的计算和时间成本。为了应对挑战，我们提出了RobustanAlog，这是一个强大的电路设计框架，涉及优化过程中的变化信息。具体而言，不同变化下的电路优化被认为是一组任务。任务之间的相似之处是杠杆作用，并且可以缓解竞争以实现样本效率高的多任务培训。此外，Robustanalog根据每次迭代中当前的性能来修剪任务空间，从而导致进一步的模拟成本降低。这样，鲁棒可以迅速产生一组电路参数，这些电路参数满足各种变化的各种约束（例如增益，带宽，噪声...）。我们将Robustanalog与贝叶斯优化，进化算法和深层确定性策略梯度（DDPG）进行了比较，并证明Robustanalog可以将所需的优化时间显着减少14-30次。因此，我们的研究提供了一种处理各种真实硅条件的可行方法。

语义角色标签（SRL）旨在识别句子的谓词题目结构，并可以分解为两个子任务：谓词歧义歧义和参数标记。先前的工作独立处理这两个任务，这两个任务忽略了两个任务之间的语义连接。在本文中，我们建议使用机器阅读理解（MRC）框架来弥合这一差距。我们将谓词歧义形式化为多项选择的机器阅读理解，其中给定谓词的候选感官的描述用作选择正确的感觉的选项。然后使用所选的谓词感来确定该谓词的语义角色，这些语义角色用于构建另一个MRC模型的查询以进行参数标记。这样，我们能够利用参数标记的谓词语义和语义角色语义。我们还建议为计算效率选择所有可能的语义角色的子集。实验表明，所提出的框架可实现与先前工作的最新结果或可比的结果。代码可在\ url {https://github.com/shannonai/mrc-srl}上获得。