大模型推理能力

OMG: Omni-Modal Motion Generation for Generalist Humanoid Control

OMG: 面向通用人形机器人的全模态运动生成

Siqiao Huang, Kun-Ying Lee, Dongming Qiao, Guanqi He, Zhenyu Wang, Yitang Li, Shaoting Zhu, Hang Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出OMG框架，通过精心策划的数据流程和扩散模型，实现基于语言、音频和参考动作的全模态全身控制，展示了最先进的性能和可扩展性。

Comments Project Page: https://tsinghua-mars-lab.github.io/OMG/

LUNA-AD: Lightweight Uncertainty-Aware Language Model with Lifelong Learning for Autonomous Driving

LUNA-AD: 面向自动驾驶的轻量级不确定性感知语言模型与终身学习

Ruoyu Yao, Pei Liu, Ruiguo Zhong, Mingxing Peng, Rui Yang, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出LUNA-AD，一种结合三系统架构、多智能体分析、双头轻量模型和反思驱动终身学习的轻量级不确定性感知语言模型，在nuPlan上实现高成功率与低推理延迟。

Comments 16 pages,9 figures

MailoHLS: Multi-Adapter Structure-Aware Learning for Pareto-Driven HLS Pragma Optimization

MailoHLS: 面向帕累托驱动HLS编译指示优化的多适配器结构感知学习

Elena Vouvali, Dimosthenis Masouros, Aggelos Ferikoglou, Dimitrios Soudris, Sotirios Xydis

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出MailoHLS混合框架，结合LLM语义推理与GNN结构建模，通过交叉注意力、目标条件LoRA适配器和帕累托优化，实现HLS编译指示的联合优化，在延迟优化上最高提速12.42倍，并持续生成近帕累托最优设计。