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量子节奏:具有多个并发提议者的后量子共识

arXiv:2610.32803v1 发布类型:新 摘要:大多数高性能区块链的共识协议都采用法定人数证书,该证书将法定人数内验证者的签名打包在一起。诸如 BLS 之类的签名方案能够将整个法定人数的签名聚合为一个短签名,从而保持这些证书的规模较小。然而,一台大规模量子计算机将打破这类方案,而目前尚无任何后量子方案能够在聚合规模和聚合时间上与之相当。如果不进行聚合,每个证书都需要为法定人数中的每一位成员存储一条大型后量子签名,这使得每位验证者广播证书变得不可行,而这正是现代共识协议通常所要求的。我们提出了 Quantum Cadence,一种支持多个并发提议者的后量子共识协议,其

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PPO 与 SAC:双臂空间机器人协作运动控制的比较研究

arXiv:2610.32034v1 发布类型:新 摘要:随着轨道碎片数量的不断增加,人们对主动清除碎片和在轨服务的兴趣日益浓厚。与单臂系统相比,双臂空间机械手能够在抓取稳定性和载荷分布方面提供更优的性能。然而,在存在臂间碰撞规避、姿态对齐以及传感不确定性的情况下,协调两台机械手仍是一项极具挑战的任务。本文针对具有臂间碰撞规避约束的目标到达任务,提出了一种用于双臂空间机械手协同运动规划的协调强化学习框架。该框架采用一种集中式状态表示,融合了关节空间、末端执行器以及目标相对位置等信息;同时,设计了一种多目标奖励函数,以促进目标达

PPO vs. SAC: A Comparative Study for Cooperative Motion Control of Dual-Arm Space Robots
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基于大型语言模型的微服务系统自回归多模态异常检测

arXiv:2610.31722v1 发布类型:新 摘要:微服务系统已成为大规模云应用的主流架构,支持快速部署与弹性伸缩。然而,确保微服务系统的可靠性和可用性,关键在于有效的异常检测,因为故障与性能异常可能迅速在各服务间传播,并严重干扰端到端的系统行为。现有的面向微服务系统的多模态异常检测方法往往面临两大根本性局限:(i) 忽略各模态的特性而一味追求跨模态融合;(ii) 存在影响特征重建过程的“身份捷径”问题。为解决这些问题,我们提出了 LLMMAD,一种自回归式

Autoregressive Multimodal Anomaly Detection with Large Language Models for Microservice Systems
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PnP*:一种用于透视-点-点问题的可认证求解器

arXiv:2610.31797v1 发布类型:新 摘要:从3D-2D对应关系中估计相机位姿——即Perspective-n-Point问题——是计算机视觉中最基础的难题之一。现有方法要么求解极小化问题,要么用更简单的目标函数替代原目标。令人惊讶的是,目前尚不存在一种可扩展且能提供严格证明的、用于求解实际最大似然估计(MLE)的算法。我们提出了PnP*,这是首个既能保证高效计算、又能给出严格可证的全局最优解的实用算法。我们证明,在中等噪声条件下,其背后的凸松弛是精确的;据我们所知,这是首次针对PnP的最大似然估计问题的松弛方法提供稳定性保证。此外,我们还通过利用弦图稀疏结构和商环约简等技术进一步降低了松弛的复杂度……

PnP*: A certifiable solver for Perspective-n-Point
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AudioLift:通过多视角视频生成,实现基于音频的单张图像到全头高斯化身的转换

arXiv:2610.31747v1 发布类型:新 摘要:现有的3D会说话的虚拟形象方法主要依赖于参数化人脸模型,包括3DMM或FLAME,而这些模型紧凑的运动表示限制了其生成极端表情以及建模头饰等配件的能力。我们提出了一种名为AudioLift的两阶段框架,该框架以生成的多视角视频作为音频驱动虚拟形象生成的中间表示,无需使用参数化人脸模型或针对每个实例进行优化。我们的框架将同步的多视角视频生成阶段与一种抗不一致性高斯重建阶段相结合,从而仅凭一张肖像图像即可恢复出连贯的全头几何结构。大量实验表明,AudioLift能够生成捕捉更多表情变化的3D会说话虚拟形象……

AudioLift: Audio-Driven Single Image to Full-Head Gaussian Avatar via Multi-view Video Generation
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LaTeX 渲染器

工具:LaTeX 渲染器 受保罗·福特和 Aboard Foundry 新推出的网页应用 Tiny Little Office 的启发,该应用提供了一套网页内容编辑器(包括文字处理器、大纲编辑器、演示文稿制作工具、电子表格、计算器、绘图工具、图表制作工具、动画制作工具、日历以及行程规划器)。Tiny Little Office 的一大特色是将所有文档数据存储在 URL 的 #fragment 部分,因此使用它创建的每个文档都可作为书签并方便分享。此外,它还配备了一个 llms.txt 文件,用于指导智能体如何构建能够渲染为文档的 URL。Claude 利用该文件生成了这个链接,指向一个解释 URL 格式运作方式的演示文稿:Tiny Little Office 启发我让 Claude Code(Opus 5.5 Extra)开发了一款类似的工具,专门用于处理 LaTeX。以下是序列

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