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cross-entropy method
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新的守恒定律量化了程序发现的成本
一篇新论文引入了一种用于程序发现的守恒定律，该定律表明将结构化知识注入搜索算法会直接权衡搜索工作量。该定律量化了找到生成给定序列的最短程序的成本，表明像 Levin 搜索和进化算法这样的现有方法具有与搜索问题的耦合宽度相关的指数级最坏情况下界。该研究提出了一种替代方法，该方法分析候选程序的结构，而不仅仅是其分数，尽管对于通用目标可能不完整，但在恢复测试序列（包括基本细胞自动机）的很大一部分的生成程序方面取得了成功。
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机器人研究利用神经信念实现不确定性下的鲁棒抓取
研究人员开发了一种新的机器人鲁棒灵巧抓取方法，采用了变分神经信念参数化。该方法使用可微分的高斯混合模型来模拟接触参数和物体姿态中的不确定性，从而在不利条件下更有效地优化抓取成功率。仿真结果显示，与传统的粒子滤波方法相比，规划时间显著缩短，成功率有所提高；在机器人手臂上的实际测试也验证了其在不确定环境中的有效性。