我们介绍了一种新型的格式转换加密，其中密文的格式隐含在机器学习的生成模型中。在这个原始的周围，我们构建了一个用于大型公共互联网平台（例如Twitter）上的秘密消息传递的系统。宽松地，我们的系统构成了经过身份验证的加密方案，一种方法是将随机密文钻头编码为生成模型的种子索引令牌分布的样品中的样品。通过修复部署方案，我们被迫考虑系统级和算法解决方案，以应对真正的挑战 - 例如接收者端解析的歧义，以及实际的代币发行的低信息携带能力〜-先前的工作。我们将GPT-2用作生成模型，以便我们的系统加密将明文Bitsring转换为适合发布公共平台的自然语言封面。我们考虑了对互联网平台内容的全面视图的对手，其目标是表面使用我们的系统进行秘密消息传递的帖子。我们进行了一套实验，以提供安全性证据，并探索运营效率和可检测性之间的权衡。
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In this paper, we present the Circular Accessible Depth (CAD), a robust traversability representation for an unmanned ground vehicle (UGV) to learn traversability in various scenarios containing irregular obstacles. To predict CAD, we propose a neural network, namely CADNet, with an attention-based multi-frame point cloud fusion module, Stability-Attention Module (SAM), to encode the spatial features from point clouds captured by LiDAR. CAD is designed based on the polar coordinate system and focuses on predicting the border of traversable area. Since it encodes the spatial information of the surrounding environment, which enables a semi-supervised learning for the CADNet, and thus desirably avoids annotating a large amount of data. Extensive experiments demonstrate that CAD outperforms baselines in terms of robustness and precision. We also implement our method on a real UGV and show that it performs well in real-world scenarios.
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The Graph Protocol indexes historical blockchain transaction data and makes it available for querying. As the protocol is decentralized, there are many independent Indexers that index and compete with each other for serving queries to the Consumers. One dimension along which Indexers compete is pricing. In this paper, we propose a bandit-based algorithm for maximization of Indexers' revenue via Consumer budget discovery. We present the design and the considerations we had to make for a dynamic pricing algorithm being used by multiple agents simultaneously. We discuss the results achieved by our dynamic pricing bandits both in simulation and deployed into production on one of the Indexers operating on Ethereum. We have open-sourced both the simulation framework and tools we created, which other Indexers have since started to adapt into their own workflows.
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In many real-world settings agents engage in strategic interactions with multiple opposing agents who can employ a wide variety of strategies. The standard approach for designing agents for such settings is to compute or approximate a relevant game-theoretic solution concept such as Nash equilibrium and then follow the prescribed strategy. However, such a strategy ignores any observations of opponents' play, which may indicate shortcomings that can be exploited. We present an approach for opponent modeling in multiplayer imperfect-information games where we collect observations of opponents' play through repeated interactions. We run experiments against a wide variety of real opponents and exact Nash equilibrium strategies in three-player Kuhn poker and show that our algorithm significantly outperforms all of the agents, including the exact Nash equilibrium strategies.
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完全监督的显着对象检测（SOD）方法取得了长足的进步，但是这种方法通常依赖大量的像素级注释，这些注释耗时且耗时。在本文中，我们专注于混合标签下的新的弱监督SOD任务，其中监督标签包括传统无监督方法生成的大量粗标签和少量的真实标签。为了解决此任务中标签噪声和数量不平衡问题的问题，我们设计了一个新的管道框架，采用三种复杂的培训策略。在模型框架方面，我们将任务分解为标签细化子任务和显着对象检测子任务，它们相互合作并交替训练。具体而言，R-NET设计为配备有指导和聚合机制的搅拌机的两流编码器模型（BGA），旨在纠正更可靠的伪标签的粗标签，而S-NET是可更换的。由当前R-NET生成的伪标签监督的SOD网络。请注意，我们只需要使用训练有素的S-NET进行测试。此外，为了确保网络培训的有效性和效率，我们设计了三种培训策略，包括替代迭代机制，小组智慧的增量机制和信誉验证机制。五个草皮基准的实验表明，我们的方法在定性和定量上都针对弱监督/无监督/无监督的方法实现了竞争性能。
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清晰度感知最小化（SAM）和自适应清晰度感知最小化（ASAM）旨在改善模型的概括。在这个项目中，我们提出了三个实验，以从清晰度意识到的角度有效地概括它们。我们的实验表明，基于清晰度的优化技术可以帮助提供具有强大概括能力的模型。我们的实验还表明，ASAM可以改善对非归一化数据的概括性能，但是需要进一步的研究来确认这一点。
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我们介绍了CLEVR-MATH，这是一个多模式数学单词问题数据集，该数据集由涉及加法/减法的简单数学单词问题组成，部分地表示文本描述，部分地是由图像说明了场景。文本描述了图像中描述的场景上执行的动作。由于提出的问题可能与图像中的场景有关，而是针对采用动作之前或之后的场景状态，因此求解器设想或想象由于这些动作而导致的状态发生了变化。解决这些单词问题需要语言，视觉和数学推理的结合。我们将最新的神经和神经符号模型应用于CLEVR-MATH的视觉问题，并经验评估其表现。我们的结果表明，两种方法如何推广到操作链。我们讨论了两者在解决多模式单词问题解决的任务时的局限性。
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分析了2011年至2021年发表的88个来源，本文对基于计算机的建筑物和建筑环境进行了首次系统评价，以评估其对建筑和城市设计研究的价值。遵循多阶段的选择过程，讨论了有关建筑应用，例如建筑物分类，详细分类，定性环境分析，建筑条件调查和建筑价值估算等建筑应用程序的类型。这揭示了当前的研究差距和趋势，并突出了研究目标的两个主要类别。首先，要使用或优化计算机视觉方法进行体系结构图像数据，然后可以帮助自动化耗时，劳动密集型或复杂的视觉分析任务。其次，通过查找视觉，统计和定性数据之间的模式和关系来探索机器学习方法的方法论上的好处，以研究有关建筑环境的新问题，这可以克服传统手动分析的局限性。不断增长的研究为建筑和设计研究提供了新的方法，论文确定了未来的研究挑战和方向。
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通过一系列联邦举措和命令，美国政府一直在努力确保美国在AI中的领导。这些广泛的战略文件影响了美国空军美国部（DAF）等组织。DAF-MIT AI加速器是DAF和MIT之间的一项计划，以弥合AI研究人员与DAF任务要求之间的差距。DAF-MIT AI加速器支持的几个项目正在开发公共挑战问题，这些问题解决了许多联邦AI研究的重点。这些挑战是通过公开可用的大型AI-Ready数据集，激励开源解决方案，并为可以激发进一步研究的双重使用技术创建需求信号，来针对优先事项。在本文中，我们描述了正在开发的这些公共挑战以及它们的应用如何促进科学进步。
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自我注意机制是机器学习的重要组成部分，在量子机学习领域的研究相对较少。灵感来自量子算法（VQA）框架和经典的自我意识机制，提出了可以在近期量子计算机上实施的量子自我发项网络（QSAN）。从理论上讲，定义了量子自我注意机制（QSAM），这是对线性化和逻辑化后经典自我注意机制的一种新解释。量子逻辑相似性（QLS）是QSAM的核心之一，它用逻辑操作代替了内部产品的相似性操作，从而可以更好地在量子计算机上执行QSAM。量子位自发项评分矩阵（QBSASM）是另一个核心，它是用于表示输出分布的基于QLS的密度矩阵。实际上，QSAN是根据QSAM框架实现的，并引入了量子坐标的概念以简化电路设计。最后，QSAN在带有少量数据样本的量子计算机上进行了测试，为量子自然语言处理（QNLP）奠定了基础。
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