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SAGE: Sustainable Agent-Guided Expert-tuning for Culturally Attuned Translation in Low-Resource Southeast Asia

SAGE：面向文化适应翻译的可持续代理引导专家调优

Zhixiang Lu, Chong Zhang, Yulong Li, Angelos Stefanidis, Anh Nguyen, Imran Razzak, Jionglong Su, Zhengyong Jiang

机构 * Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 SAGE通过能量感知方法优化低资源东南亚地区翻译任务，利用强化学习代理筛选高质量数据，显著降低能耗和数据使用量，提升模型性能与环保性。

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TRACE: Trajectory Recovery with State Propagation Diffusion for Urban Mobility

轨迹恢复：基于状态传播扩散的轨迹恢复用于城市移动

Jinming Wang, Hai Wang, Hongkai Wen, Geyong Min, Man Luo

机构 * University of Exeter Department of Computer Science（埃克塞特大学计算机科学系） ； University of Warwick Department of Computer Science（沃里克大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出TRACE模型，通过状态传播扩散机制从稀疏不完整输入中恢复密集连续轨迹，提升城市移动应用的数据质量与公平性。

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HALO: Hierarchical Reinforcement Learning for Large-Scale Adaptive Traffic Signal Control

HALO：用于大规模自适应交通信号控制的分层强化学习

Yaqiao Zhu, Hongkai Wen, Geyong Min, Man Luo

机构 * University of Exeter Department of Computer Science Exeter UK（埃克塞特大学计算机科学系埃克塞特英国） ； University of Warwick Department of Computer Science Coventry UK（沃里克大学计算机科学系科文特里英国） ； University of Exeter（埃克塞特大学） ； University of Warwick（沃里克大学） 纠错

AI总结 HALO通过分层强化学习框架解决大规模自适应交通信号控制中的可扩展性与协调性矛盾，采用高低层策略协同优化，实现高效交通管理。

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