Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

Pre-training Visual Dexterity in Simulation

在仿真环境中预训练视觉灵巧性

Sarthak Kamat, Adam Rashid, Satvik Sharma, Aseem Doriwala, Chelsea Finn, Phillip Isola, C. Karen Liu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Scale AI（Scale AI公司） 纠错

AI总结 该研究提出SPD仿真预训练框架，采集75小时多任务灵巧操作数据预训练因果Transformer，经微调后在真实任务中优于从头训练的行为克隆策略，为真实世界灵巧操作提供可行预训练来源。

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Adaptive Inference for Resource-Constrained Dynamic Pricing

资源约束下的自适应推断用于顺序定价

Ruicheng Ao, Jiashuo Jiang, David Simchi-Levi

机构 * Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139（数据、系统与社会研究所，麻省理工学院，剑桥，马萨诸塞州，02139） ； Department of Industrial Engineering and Decision Analytics, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong（工业工程与决策分析系，香港科技大学，香港） ； Department of Civil and Environmental Engineering and Operations Research Center, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139（土木与环境工程系和运筹中心，麻省理工学院，剑桥，马萨诸塞州，02139） 纠错

AI总结 针对资源约束导致固定价格推断不可行的问题，提出一种目标感知定价控制器，通过认证可行目标带并记录连续局部密度，实现基于局部去偏的学生化区间，并分析遗憾-信息核算。

The Principles of Diffusion Models

扩散模型的原理

Chieh-Hsin Lai, Yang Song, Dongjun Kim, Yuki Mitsufuji, Stefano Ermon

机构 * MIT Press（MIT出版社） ； Sony AI（索尼人工智能） ； OpenAI（开放人工智能） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Sony Group Corporation（索尼集团） 纠错

AI总结 本文从变分、基于分数和基于流三种视角统一阐述扩散模型的数学原理，并讨论可控生成、高效求解器和流映射模型等扩展。

Comments Supplementary materials for the book are available at the book website: this https URL (https://the-principles-of-diffusion-models.github.io/)