人类代理团队，这是一个问题，其中人类和自治机构合作实现一项任务，是人类AI协作的典型。为有效的合作，人类希望有一个有效的计划，而是在现实的情况下，他们可能难以计算由于认知限制的最佳计划。在这种情况下，具有许多计算资源的代理的指导可能是有用的。但是，如果代理人明确指导人类行为，人类可能会觉得他们已经失去了自主，并由代理商控制。因此，我们调查了通过代理人行为提供的隐性指导。通过这种指导，代理商以一种方式使人类能够易于找到合作任务的有效计划，然后可以改善计划。由于人类自愿改善了他们的计划，他或她保持自治。我们通过将贝叶斯思想理论集成到现有的协作规划算法中并通过行为实验进行了模拟了一个具有隐含指导，并通过隐性指导的行为实验证明了使人们能够在改善计划和保留自治之间保持平衡。

Hopfield networks and Boltzmann machines (BMs) are fundamental energy-based neural network models. Recent studies on modern Hopfield networks have broaden the class of energy functions and led to a unified perspective on general Hopfield networks including an attention module. In this letter, we consider the BM counterparts of modern Hopfield networks using the associated energy functions, and study their salient properties from a trainability perspective. In particular, the energy function corresponding to the attention module naturally introduces a novel BM, which we refer to as attentional BM (AttnBM). We verify that AttnBM has a tractable likelihood function and gradient for a special case and is easy to train. Moreover, we reveal the hidden connections between AttnBM and some single-layer models, namely the Gaussian--Bernoulli restricted BM and denoising autoencoder with softmax units. We also investigate BMs introduced by other energy functions, and in particular, observe that the energy function of dense associative memory models gives BMs belonging to Exponential Family Harmoniums.

In this paper, we propose a novel architecture called Composition Attention Grammars (CAGs) that recursively compose subtrees into a single vector representation with a composition function, and selectively attend to previous structural information with a self-attention mechanism. We investigate whether these components -- the composition function and the self-attention mechanism -- can both induce human-like syntactic generalization. Specifically, we train language models (LMs) with and without these two components with the model sizes carefully controlled, and evaluate their syntactic generalization performance against six test circuits on the SyntaxGym benchmark. The results demonstrated that the composition function and the self-attention mechanism both play an important role to make LMs more human-like, and closer inspection of linguistic phenomenon implied that the composition function allowed syntactic features, but not semantic features, to percolate into subtree representations.

黑盒优化在许多应用中具有潜力，例如在实验设计中的机器学习和优化中的超参数优化。 ISING机器对二进制优化问题很有用，因为变量可以由Ising机器的单个二进制变量表示。但是，使用ISING机器的常规方法无法处理具有非二进制值的黑框优化问题。为了克服这一限制，我们通过与三种不同的整数编码方法合作，通过使用ISING/退火计算机和分解计算机来提出一种用于整数变量的黑盒优化问题的方法。使用不同的编码方法，使用一个简单的问题来计算最稳定状态下的氢分子能量，以不同的编码方法进行数值评估。提出的方法可以使用任何整数编码方法来计算能量。但是，单次编码对于小尺寸的问题很有用。

我们介绍RealityTalk，该系统通过语音驱动的互动虚拟元素来增强实时实时演示。增强演示文稿利用嵌入式视觉效果和动画来吸引和表现力。但是，现有的实时演示工具通常缺乏互动性和即兴创作，同时在视频编辑工具中产生这种效果需要大量的时间和专业知识。RealityTalk使用户能够通过实时语音驱动的交互创建实时增强演示文稿。用户可以通过实时语音和支持方式进行交互提示，移动和操纵图形元素。根据我们对177个现有视频编辑的增强演示文稿的分析，我们提出了一套新颖的互动技术，然后将它们纳入真人秀。我们从主持人的角度评估我们的工具，以证明系统的有效性。

本文介绍了素描的现实，这种方法结合了AR素描和驱动的有形用户界面（TUI），用于双向素描交互。双向草图使虚拟草图和物理对象通过物理驱动和数字计算相互影响。在现有的AR素描中，虚拟世界和物理世界之间的关系只是一个方向 - 虽然物理互动会影响虚拟草图，但虚拟草图对物理对象或环境没有返回效果。相反，双向素描相互作用允许草图和驱动的tuis之间的无缝耦合。在本文中，我们采用桌面大小的小型机器人（Sony Toio）和基于iPad的AR素描工具来演示该概念。在我们的系统中，在iPad上绘制和模拟的虚拟草图（例如，线，墙壁，摆和弹簧）可以移动，动画，碰撞和约束物理Toio机器人，就像虚拟草图和物理对象存在于同一空间中一样通过AR和机器人运动之间的无缝耦合。本文贡献了一组新型的互动和双向AR素描的设计空间。我们展示了一系列潜在的应用，例如有形的物理教育，可探索的机制，儿童有形游戏以及通过素描的原位机器人编程。

本文介绍了一种生成高度选择性编码的方法，这些编码可以在物理模块上磁性地“编程”，以使其能够以所选的配置自组装。我们基于Hadamard矩阵生成这些编码，并展示如何设计模块的面孔，以对其预期的伴侣具有最大吸引力，同时对其他面孔保持最大不可知论。我们得出这些界限的保证，并通过实验验证它们的吸引力和不可知论。使用其面部已被软磁性材料覆盖的立方模块，我们显示了如何使用带有平面面的廉价的被动模块来选择性地自组装成目标形状，而无需几何指南。我们表明，这些模块可以使用基于CNC的磁性绘图仪轻松地重新编程，以用于新的目标形状，并证明水箱中8个立方体的自组装。

本文介绍了基于立方体的可重构机器人，该机器人利用基于电磁体的驱动框架通过枢轴在三个维度重新配置。尽管已经探索了各种可自我配置机器人的驱动机制，但它们通常会遭受成本，复杂性，组装和尺寸要求，以阻止这种机器人的生产规模。为了应对这一挑战，我们使用基于嵌入每个立方体边缘的电磁体的驱动机制来互换创建相同或相反极化的电磁体对，分别产生排斥或吸引力。通过利用铰链形成的吸引力，并以驱动旋转操作的排斥力，我们可以通过电磁磁性磁极磁极的旋转旋转来重新配置机器人，并使其构成模块（称为电动员）。为了证明这一点，我们开发了完全不受限制的三维自我恢复的机器人，并在抛物线能飞行中使用枢轴和横向动作展示了2D和3D自我调查的方法。本文介绍了我们机器人的硬件设计，其旋转框架，我们的重新配置计划软件以及对系统的动态和电气特性的评估，以告知可扩展的自我可控机器人的设计。

本文重新访问了符号回归的数据集和评估标准，该任务是使用数学方程式表达给定数据的任务，特别关注其科学发现的潜力。专注于基于Feynman物理学讲座的现有数据集中使用的一组公式，我们重新创建了120个数据集，以讨论科学发现（SRSD）符号回归的性能。对于120个SRSD数据集中的每个数据集，我们仔细查看公式及其变量的属性，以设计合理逼真的值的值范围，以便可以使用我们的新SRSD数据集来评估SRSD的潜力，例如SR方法是否是SR方法con（re）从此类数据集中发现物理定律。作为评估度量，我们还建议在预测方程和地面方程树之间使用归一化的编辑距离。虽然现有指标是目标值和SR模型之间的二进制或误差，但标准化的编辑距离评估了地面真相和预测方程树之间的相似性。我们已经使用SRBENCH中的五种最先进的SR方法在新的SRSD数据集上进行了实验，并基于最新的变压器体系结构进行了简单的基线。结果表明，我们提供了更现实的性能评估，并为科学发现开辟了新的基于机器学习的方法。我们的数据集和代码存储库公开可用。

在目前的工作中，我们表明，公式驱动的监督学习（FDSL）的表现可以匹配甚至超过Imagenet-21K的表现，而无需在视觉预训练期间使用真实的图像，人类和自我选择变压器（VIT）。例如，在ImagEnet-21K上预先训练的VIT-BASE在ImagEnet-1K上进行微调时，在ImagEnet-1K和FDSL上进行微调时显示了81.8％的TOP-1精度，当在相同条件下进行预训练时（图像数量，数量，，图像数量，超参数和时期数）。公式产生的图像避免了隐私/版权问题，标记成本和错误以及真实图像遭受的偏见，因此具有巨大的预训练通用模型的潜力。为了了解合成图像的性能，我们测试了两个假设，即（i）对象轮廓是FDSL数据集中重要的，（ii）创建标签的参数数量增加会影响FDSL预训练的性能改善。为了检验以前的假设，我们构建了一个由简单对象轮廓组合组成的数据集。我们发现该数据集可以匹配分形的性能。对于后一种假设，我们发现增加训练任务的难度通常会导致更好的微调准确性。