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Cando
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新方法从旋转偏移中恢复点云模型性能
研究人员开发了CanDO，一种新颖的方法，用于提高因测试时旋转而性能下降的黑盒点云模型的性能。该技术使用无导数优化来寻找最大化模型置信度的输入变换，而无需访问模型权重或梯度。CanDO可以恢复因旋转引起的分布偏移而损失的很大一部分性能，证明了其在部署后规范化方面的实用性。
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新的CANDO框架使用协作式智能体优化设施布局
研究人员推出CANDO，一个用于优化设施布局设计的协作式智能体网络。该框架通过关注考虑不规则边界、可达性和运动规划的复杂现实世界布局，解决了现有生成式AI基准测试的局限性。CANDO在无训练、基于验证的循环中使用专门的智能体来优化布局，在PubLayNet、RICO和PKU-PosterLayout等既有基准测试上表现优于当前基于训练和LLM的方法。