Software Development Engineer
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新研究通过随机最大值原理构建伴随匹配
一篇题为“Adjoint Matching through the Lens of the Stochastic Maximum Principle in Optimal Control”的新研究论文，由Jiequn Han撰写，严格推导并推广了随机最优控制问题的伴随匹配方法。该工作构建了一个哈密顿伴随匹配目标，并证明了其与Hamilton-Jacobi-Bellman平稳性条件的关系。对于扩散项与状态和控制无关的情况，该论文恢复了先…
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新的 Mamba-SDE 框架通过物理约束预测机器寿命
研究人员开发了一个名为 PC-MambaSDE 的新框架，用于改进工业机械剩余使用寿命 (RUL) 的预测，尤其是在传感器数据不规则或缺失的情况下。该模型将物理约束集成到其连续时间动力学中，确保预测的退化轨迹在物理上是合理的，并遵循损伤累积的不可逆性质。该框架使用掩码感知编码器来处理观测间隔，并使用物理引导的潜在 SDE 来强制执行单调退化，在实验中表现优于现有方法，尤其是在数据严重稀缺的情况下。
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Complete-muE 框架优化混合专家（MoE）模型的超参数迁移
研究人员推出 Complete-muE，一个旨在优化混合专家（MoE）模型超参数迁移的新颖框架。该系统通过实现密集前馈网络与各种 MoE 配置之间的有效超参数迁移，解决了现有工具的局限性。Complete-muE 利用双桥接系统来管理架构和 token 数量的变化，从而可以将在一个单一密集模型上调整的超参数近乎最优地应用于所有 MoE 设置。