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autoregressive transformer
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用于单细胞基因表达生成的新型自回归 Transformer 模型
研究人员开发了一种新颖的自回归 Transformer 模型，用于生成单细胞基因表达向量。该模型包含一个学习到的量化变分自编码器分词器，并使用交叉熵损失进行训练。研究评估了模型的生物保真度和扩展行为，确定了单细胞基础模型的计算最优前沿。还讨论了预训练模型作为微调预测扰动反应的潜在工具。
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新研究解决了长视频中的时空视频基础问题
两篇新研究论文探讨了时空视频基础的进展，这是一种根据自然语言查询精确地在长视频中定位对象的技术。第一篇论文介绍了一个将帧级跟踪转变为秒级跟踪的流水线，并使用强化学习来改进推理和定位。第二篇论文提出了一种自回归Transformer架构，该架构通过顺序处理、整合记忆库和采用级联时空定位方法来应对长视频的挑战。
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机器人通过关键点跟踪从人类视频中学习操作
研究人员开发了一个名为 Dexterous Point Policy 的新框架，可以直接从人类视频中学习机器人操作技能，无需昂贵的机器人特定演示。该系统利用统一的物体和手部三维关键点表示来弥合人类和机器人动作之间的差距。该方法在现实世界任务中取得了 75.0% 的成功率，显著优于仅取得 1.0% 成功率的最先进基线。