在2024年6月，人工智能领域有多篇最新的研究论文发布。以下是一些精选的论文及其链接，涵盖了不同的研究方向和应用场景：

在2024年6月，人工智能领域有多篇最新的研究论文发布。以下是一些精选的论文及其链接，涵盖了不同的研究方向和应用场景：

1. QuadrupedGPT: 朝向在开放世界中多才多艺的四足智能体
   论文链接: https://arxiv.org/pdf/2406.16578
   摘要: 该论文提出了一种名为QuadrupedGPT的多功能四足智能体，旨在掌握广泛复杂任务，其灵活性可与宠物相比。该智能体使用大型多模态模型处理人类命令和环境背景，具备自主分配参数、路径规划以及问题解决能力。

2. CausalMMM: 学习市场营销组合建模的因果结构
   论文链接: https://arxiv.org/pdf/2406.16728
   摘要: 该论文定义了一个新的因果MMM问题，旨在从数据中自动发现可解释的因果结构，以改进在线广告中品牌店铺的总商品交易量预测。通过整合Granger因果性和变分推断框架，该方法提高了预测精度。

3. 将大语言模型与答案集编程相结合用于机器人任务规划
   论文链接: https://arxiv.org/pdf/2406.03367
   摘要: 该论文介绍了CLMASP方法，将大语言模型与Answer Set Programming结合，用于克服LLM生成的计划与特定机器人可执行性之间的挑战。该方法显著提高了机器人任务规划的可执行率。

4. 使用BRIO工具评估信用评分中的AI公平性
   论文链接: https://arxiv.org/pdf/2406.03292
   摘要: 该论文提出了一种使用BRIO工具定量、深入分析AI系统中公平性问题的方法，并将其应用于信用评分领域。BRIO工具包含模型无关的偏见检测模块和完整的不公平风险评估模块。

5. AI数据准备检查员(AIDRIN)用于对AI数据准备情况进行定量评估
   论文链接: https://arxiv.org/pdf/2406.19256
   摘要: 该论文介绍了AIDRIN工具，用于对AI数据准备情况进行定量评估。这对于确保AI模型的准确性和可靠性至关重要。

6. YZS模型: 基于图卷积网络和Transformer-Attention的有机药物溶解度预测模型
   论文链接: https://arxiv.org/pdf/2406.19136
   摘要: 该论文提出了一种新颖的深度学习框架，结合图卷积网络、Transformer和LSTM，用于提高有机药物溶解度的预测精度。该方法在多个数据集上表现出色。

7. 人类感知视觉与语言导航: 通过动态人类互动实现从模拟到现实的桥梁
   论文链接: https://arxiv.org/pdf/2406.19236
   摘要: 该论文提出了人类感知的视觉与语言导航方法，通过整合动态人类活动和放宽关键假设来扩展传统的视觉与语言导航框架，以提高其在现实世界中的适用性。

这些论文代表了2024年6月人工智能领域的最新研究成果，涵盖了四足机器人、市场营销、信用评分、数据准备、药物溶解度预测以及视觉与语言导航等多个方向。请注意，随着时间的推移，新的研究成果将不断涌现，建议定期关注相关领域的权威期刊和会议以获取最新信息。