University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

Finite Memory Belief Approximation for Optimal Control in Partially Observable Markov Decision Processes

有限记忆信念近似在部分可观测马尔可夫决策过程中的最优控制中

Mintae Kim

机构 * Hybrid Robotics Lab , University of California, Berkeley（混合机器人实验室，加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文提出有限记忆信念近似在部分可观测马尔可夫决策过程中的应用，通过度量理论分析信息损失与控制性能的关系，并验证了在LQG系统中信念不匹配随记忆长度的指数衰减。

Comments 6 pages, 3 figures

Linear Script Representations in Speech Foundation Models Enable Zero-Shot Transliteration

语音基础模型中的线性脚本表示可实现零样本转写

Ryan Soh-Eun Shim, Kwanghee Choi, Kalvin Chang, Ming-Hao Hsu, Florian Eichin, Zhizheng Wu, Alane Suhr, Michael A. Hedderich, David Harwath, David R. Mortensen, Barbara Plank

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 通过在语音基础模型中引入线性脚本表示，实现对语音识别输出脚本的零样本控制，提升多语言转写性能。