[Paper] M4-RAG:大规模多语言多文化多模态 RAG
视觉语言模型(VLMs)在视觉问答(VQA)中取得了强劲的表现,但它们仍受限于静态的训练数据。检索…
视觉语言模型(VLMs)在视觉问答(VQA)中取得了强劲的表现,但它们仍受限于静态的训练数据。检索…
基于大型语言模型(LLMs)的生成式搜索引擎正在取代传统搜索,根本改变了信息提供者的补偿方式……
在本工作中,我们研究了 kernel regularity 与 algorithmic performance 在 RKHS 函数的 bandit optimization 中的关系。虽然 reproduci...
视觉语言模型(VLMs)展现出卓越的常识和语义推理能力。然而,它们缺乏对物理动态的扎实理解。
我们介绍了一个大规模的 synthetic benchmark,包含 15,045 道大学水平的 physics problems(90/10% train/test split)。每道题目都是完全 parameterized 的,...
由大型语言模型驱动的 AI 代理正日益作为云服务部署,它们能够自主访问敏感数据、调用外部工具,并且……
在实际应用中,不完整的数据很常见。传感器会失效,记录可能不一致,并且从不同来源收集的数据集往往在规模上有所不同……
美国人口普查局提供的个人公共使用微观数据样本(PUMS)已经可用数十年。然而,计算能力的大幅提升……
资源分配仍然是 NP-hard 的,因为其组合复杂性。虽然 deep reinforcement learning (DRL) 方法,例如 Rainbow Deep Q-Network (DQN),...
Grounding 是构建图形用户界面 (GUI) 代理的基本能力。虽然现有方法依赖于大规模的 bounding box 监督……
最优实验设计是统计学中的经典主题,拥有众多研究深入的问题、应用和解决方案。我们研究的设计问题是 p...
常见的可解释人工智能(XAI)在深度学习中的方法侧重于分析给定模型中输入特征对分类任务的重要性:saliency maps……