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神经符号具身智能体
机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； City, University of London（伦敦城市大学）
AI总结 该研究提出一种神经符号具身智能体，将长周期家庭任务分解为视觉探索与符号规划，在VirtualHome、ALFWorld基准测试中表现优异，约束与搜索结合可大幅提升任务解决率，且无需专门训练。
Jacobian-Guided Anisotropic Noise Reshaping for Enhancing Representation Utility under Local Differential Privacy
机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Imperial College London, Imperial Global Singapore（帝国理工学院伦敦分校，帝国全球新加坡）
AI总结 本文提出了一种基于雅可比矩阵的各向异性噪声重塑方法，以在局部差分隐私下提升表示的效用。该方法通过识别任务关键子空间，选择性地衰减噪声，并将标准LDP的各向同性噪声重塑为各向异性分布，从而在保持每个维度隐私预算的同时，异质地调节噪声影响，显著提升数据效用。
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