[Paper] CAOS:一次性预测器的保形聚合
一次性预测使得仅使用一个标记示例就能快速将 pretrained foundation models 适配到新任务,但缺乏原则性的 uncertainty quantification。
一次性预测使得仅使用一个标记示例就能快速将 pretrained foundation models 适配到新任务,但缺乏原则性的 uncertainty quantification。
我们提出 textsc{MineNPC-Task},一个由用户编写的基准和评估工具,用于在开放世界 Minecraft 中测试具备记忆感知、混合主动性的 LLM 代理……
大型语言模型(LLMs)在工具调用和工具使用方面表现出卓越的能力,但仍会出现幻觉现象,即它们会选择错误的工具……
脑磁共振成像(MRI)在研究神经发育、衰老和疾病方面发挥核心作用。一个关键的应用是大脑年龄预测……
MoE3D 是一种 mixture-of-experts 模块,旨在锐化深度边界并减轻现有 feed-forward 3D … 中的飞点伪影(红色标出)。
普适人工智能日益依赖于在设备上进行学习的系统,这些系统在严格的资源约束下提供低延迟和能源高效的计算。Liq...
股票市场价格预测是一个重要的跨学科研究领域,位于金融、统计学和经济学的交叉点。预测...
大型视觉语言模型(VLMs)功能强大,但常常因偏向文本提示而非视觉证据而产生幻觉。我们在……中研究了这种失效模式。
在本研究中,我们旨在更好地将 Johns Hopkins Fall Risk Assessment Tool (JHFRAT) 的跌倒风险预测与额外的临床意义测量对齐……
实体链接(将文本中模糊的提及映射到知识库中的实体)是诸如知识图谱构建、问答等任务的基础步骤。
当研究人员将 large language models 用于文献审阅或假设生成等自主任务时,计算费用会迅速累积。A...
大型语言模型(LLMs)已经彻底改变了基于文本的代码自动化,但它们在 graph-oriented engineering workflows 中的潜力仍未得到充分探索……