University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

OptiSQL: Executable SQL Generation from Optical Tokens

OptiSQL: 从光学令牌生成可执行SQL

Sifan Li, Hongkai Chen, Yujun Cai, Liyang Chen, Qingwen Ye, Yiwei Wang

机构 * University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd.（vivo移动通信有限公司） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 OptiSQL通过紧凑的光学令牌从表格图像和自然语言问题生成可执行SQL，有效减少令牌开销并提升执行准确性。

Teaching Robots Like Dogs: Learning Agile Navigation from Luring, Gesture, and Speech

教机器人像教狗一样：从诱饵、手势和言语中学习敏捷导航

Taerim Yoon, Dongho Kang, Jin Cheng, Fatemeh Zargarbashi, Yijiang Huang, Minsung Ahn, Stelian Coros, Sungjoon Choi

机构 * Department of Artificial Intelligence, Korea University（人工智能系，韩国大学） ； Department of Computer Science, ETH Zurich（计算机科学系，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering, UCLA（机械与航空航天工程系，加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本研究提出了一种人机协同框架，通过手势、言语和诱饵等多模态输入，使机器人高效学习敏捷导航，实验显示在少于1小时的数据下任务成功率高达97.15%。

Comments 10 pages, 7 figures

Unified Text-Image Generation with Weakness-Targeted Post-Training

通过弱项针对性后训练实现统一的文本图像生成

Jiahui Chen, Philippe Hansen-Estruch, Xiaochuang Han, Yushi Hu, Emily Dinan, Amita Kamath, Michal Drozdzal, Reyhane Askari-Hemmat, Luke Zettlemoyer, Marjan Ghazvininejad

机构 * FAIR at Meta（Meta旗下的FAIR） ； University of Texas, Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本文提出通过针对性后训练实现统一文本图像生成，提升多模态生成性能。

Dynamic angular synchronization under smoothness constraints

在平滑性约束下的动态角同步

Ernesto Araya, Mihai Cucuringu, Hemant Tyagi

机构 * Department of Mathematics, Ludwig-Maximilians-Universität München（数学系，慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Department of Mathematics, University of California Los Angeles（数学系，加州大学洛杉矶分校） ； Department of Statistics & Oxford-Man Institute of Quantitative Finance, University of Oxford（统计系及牛津-曼定量金融研究所，牛津大学） ； Division of Mathematical Sciences, School of Physical and Mathematical Sciences, Nanyang Technological University（数学科学学院，南洋理工大学） ； Inria Lille（里尔Inria） 纠错

AI总结 本文提出在平滑性约束下动态角同步的算法，通过非渐近保证的均方误差收敛性，解决了时间演变中的角度估计问题。

Comments 42 pages, 9 figures. Post publication version. Corrected minor typos in eqs. (3.9), (3.11) and Assumption 3