differentiable

一个完全可微分的神经软符号框架在单个计算图中集成视觉感知和任务规划，在Blocksworld和PlanBench等基准测试中实现更高的成功率并减少计算量。

本文介绍了REVEAL++，一种用于视觉-语言对比学习的可微分表型分组方法，应用于视网膜眼底图像和临床风险叙述，以预测阿尔茨海默病风险，其性能优于离散分组基线方法。

DOT-MoE将密集层分解形式化为可微最优传输问题，能够高效训练稀疏MoE模型，在将活跃参数减少50%的同时保留原始模型90%的性能。

本文介绍了一种可微分的基于信念的对手塑造（D-BOS）方法，这是一种一阶方法，将观察者的信念视为被塑造的状态，并通过信念更新动态进行微分，从而允许在隐藏角色多智能体环境中，最优策略自然地源于环境的奖励结构。

Kornia 是一个基于 PyTorch 的可微分计算机视觉库，提供 1200 多种可微分图像处理与几何视觉算子，支持批量参数、GPU 加速和自动微分。项目正转向成为 PyTorch 生态中可微分计算机视觉与几何的参考实现与可执行规范。