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深度神经网络是否具有内在的奥卡姆剃刀原理？（英文版）

英文标题：Do deep neural networks have an inbuilt Occam's razor?中文摘要：研究表明，深度神经网络成功的关键在于结构化数据，以及拥有一种像奥卡姆剃刀一般的归纳偏差，使其能够对抗复杂度呈指数级增长的函数，通过引入贝叶斯图像和随机梯度下降等方法，我们试图将网络架构、训练算法和数据结构三个组件相互分离。英文摘要：The remarkable performance of overparameterized deep neural networks (...

2023-04-22 123 7.99MB 45页
敏捷预测模型开发的精简框架：实现高效库存管理（英文版）

英文标题：Streamlined Framework for Agile Forecasting Model Development towards Efficient Inventory Management中文摘要：提出了一种开发预测模型的框架，包括数据集清理、算法选择、多重交叉验证等步骤，以及在智能预测竞赛和库存管理中的应用。英文摘要：This paper proposes a framework for developing forecasting models bystreamlin...

2023-04-22 102 958.38KB 23页
语义变迁的计算建模（英文版）

英文标题：Computational modeling of semantic change中文摘要：该研究论文介绍语义变化的计算建模方法，对不同类别的模型进行优缺点讨论，探讨了语义变化计算研究的重要方面与评估技术。英文摘要：In this chapter we provide an overview of computational modeling for semanticchange using large and semi-large textual corpora. We aim to...

2023-04-22 115 220.3KB 15页
PGTask:从对话中生成个人资料的任务介绍（英文版）

英文标题：PGTask: Introducing the Task of Profile Generation from Dialogues中文摘要：研究使用最先进的方法创建 Profile Generation 任务的数据集，以使对话系统的模型获得更丰富的用户个人信息。英文摘要：Recent approaches have attempted to personalize dialogue systems byleveraging profile information into models...

2023-04-22 224 794.48KB 6页
SpectFormer：视觉 Transformer 中所需的频率和注意力（英文版）

英文标题：SpectFormer: Frequency and Attention is what you need in a Vision Transformer中文摘要：本研究旨在通过将谱层和多头注意力层结合起来提出 Spectformer 架构，该架构的表现优于其他转换器表示形式，特别是在图像识别任务中。英文摘要：Vision transformers have been applied successfully for image recognitiontasks. There hav...

2023-04-22 299 1.17MB 14页
DDT:双分支变形 Transformer 图像去噪（英文版）

英文标题：DDT: Dual-branch Deformable Transformer for Image Denoising中文摘要：本文提出了一种高效的 Dual-branch Deformable Transformer (DT) 去噪网络，在局部和全局分支中均应用了可变形关注机制，能够更好地捕捉图像中的局部和全局交互，并能显著减少计算成本，取得了在真实世界和合成去噪任务方面的最先进性能。英文摘要：Transformer is beneficial for image denoising...

2023-04-22 243 1.31MB 7页
VISION DIFFMASK：可微分 patch 掩模的视觉 transformer 忠实解释（英文版）

英文标题：VISION DIFFMASK: Faithful Interpretation of Vision Transformers with Differentiable Patch Masking中文摘要：提出了一种名为 VISION DIFFMASK 的后处理可解释性方法，使用模型隐藏层的激活来预测对其最终预测有贡献的输入的相关部分，并使用门控机制识别原始输入的最小子集，以维持对类的预测分布的预测结果；结果表明该方法在 CIFAR-10 和 ImageNet-1K 上比其他最先进的归...

2023-04-22 145 3.37MB 8页
LeafAI:临床队列发现的查询生成器，可与人类程序员媲美（英文版）

英文标题：LeafAI: query generator for clinical cohort discovery rivaling a human programmer中文摘要：利用深度学习和基于规则的模块生成具有新颖逻辑推理能力的、数据模型非相关性和基于 UMLS（Unified Medical Language System）的数据库查询方法，以帮助临床研究中的受试者筛选。使用 LeafAI 系统的查询结果表明，与人类数据库程序员相比，其找到的适宜受试者占比更高。英文摘要：Object...

2023-04-22 115 1.41MB 28页
训练有素的机器代理人的寻求权力行为可以被预测（英文版）

英文标题：Power-seeking can be probable and predictive for trained agents中文摘要：研究表明，高级人工智能中的权力寻求行为是一种重要的风险来源，但目前对于这种现象的理论理解还相对有限。本文构建在现有的理论基础之上，研究了训练过程如何影响权力寻求激励，并证明了在一些简化的假设下，这种激励仍然可能存在于受过训练的智能体中，同时也能够预测新情况下的不良行为。英文摘要：Power-seeking behavior is a key sourc...

2023-04-22 79 584.34KB 7页
AGIEval:人类中心基准评估体系用于评价基础模型（英文版）

英文标题：AGIEval: A Human-Centric Benchmark for Evaluating Foundation Models中文摘要：本文介绍了一个人类中心的基准测试 AGIEval，通过人类中心的标准化考试来对各种基础模型进行评估。在这个基准测试中，以 GPT-4，ChatGPT 和 Text-Davinci-003 为例，GPT-4 在 SAT，LSAT 和数学竞赛中的表现超过了人类的平均水平，取得了 95% 的数学测试准确率和 92.5% 的语文测试准确率。但在涉及复杂...

2023-04-22 252 442.82KB 20页
我们是否应该使用检索方法预训练自回归语言模型？一项全面研究（英文版）

英文标题：Shall We Pretrain Autoregressive Language Models with Retrieval? A Comprehensive Study中文摘要：通过引入检索机制可以提高大型解码器语言模型的困惑度和生成质量，本文提出了一种可扩展的预训练检索增强语言模型，它在实验证明了在知识密集型任务上优于标准 GPT，未来这可能是预训练自回归 LM 的有前途的方向。英文摘要：Large decoder-only language models (LMs) can ...

2023-04-22 132 1.01MB 23页
ChatGPT 依赖于 Google Scholar 的引用计数引用最有影响力的文章和期刊。结果，人工智能可能放大环境科学中的马太效应（英文版）

英文标题：ChatGPT cites the most-cited articles and journals, relying solely on Google Scholar's citation counts. As a result, AI may amplify the Matthew Effect in environmental science中文摘要：研究 GPT 在环境科学领域使用的信息来源，发现 GPT 倾向引用高引用次数，年代久远，以 Nature 为主的期刊，并且似乎...

2023-04-22 268 190.34KB 12页
基础模型在地理空间人工智能中的机遇与挑战（英文版）

英文标题：On the Opportunities and Challenges of Foundation Models for Geospatial Artificial Intelligence中文摘要：通过在多个地理空间子领域进行测试，发现在某些文本模态的地理任务中，基于任务不可知的大型语言模型可以在零样本或少样本学习设置中胜过基于任务特定的全监督模型，但是在其他涉及多种数据模态的地理任务上，现有的基础模型仍然不如基于任务特定的模型表现。因此，通过处理不同的地理数据模态，建议可能性使用...

2023-04-22 209 18.68MB 37页
统一的超领域检测：基于模型视角（英文版）

英文标题：Unified Out-Of-Distribution Detection: A Model-Specific Perspective中文摘要：本文提出了一个更广泛的框架来研究模型针对特定因素（如未知类别、协变量变化等) 检测 out-of-distribution（OOD）问题，该框架能够检测出一个训练好的机器学习模型无法正确预测的测试样例，而是否拒绝该测试样例取决于模型本身，该文提供了大量分析和见解，用以改进和理解在不受控制的环境中的 OOD 检测。英文摘要：Out-of-dist...

2023-04-22 90 5.78MB 19页
SemEval-2023 任务 12：非洲语言情感分析（AfriSenti-SemEval）（英文版）

英文标题：SemEval-2023 Task 12: Sentiment Analysis for African Languages (AfriSenti-SemEval)中文摘要：本研究介绍了第一个非洲中心的 SemEval 共享任务，称为 AfriSenti-SemEval，该数据集涵盖了 14 种非洲语言的情感分类挑战，并提供了具有正面、负面、中立三种标记的数据集，通过三个子任务进行测试。英文摘要：We present the first Africentric SemEval Sha...

2023-04-22 146 524.93KB 19页
高维量子态工程的非线性光子晶体设计（英文版）

英文标题：Designing Nonlinear Photonic Crystals for High-Dimensional Quantum State Engineering中文摘要：提出了一种基于物理约束和可微分方法的方法来通过自发参量下转换在量子光学中生成 D 维度的多备受关注的量子位置态，并通过设计非线性光子晶体和形状泵浦光束在空间自由度上生成最大纠缠态。学习非线性光子晶体的结构为形状和控制任意的量子状态提供了一种新的途径，并使生成的状态具有全光学相干控制。这种方法可以从大块晶体...

2023-04-22 109 8.77MB 19页
DGNN-Booster：动态图神经网络推理的通用 FPGA 加速器框架（英文版）

英文标题：DGNN-Booster: A Generic FPGA Accelerator Framework For Dynamic Graph Neural Network Inference中文摘要：本文提出了一个新颖的 FPGA 加速器框架 DGNN-Booster，旨在解决动态图神经网络分析中的硬件部署问题。通过基于高层次综合的实时 DGNN 推断，DGNN-Booster 可以实现最多 5.6 倍的加速比，比 CPU、GPU 基线分别高 8.4 倍和 1000 倍以上。英文摘要：D...

2023-04-22 155 607.04KB 7页
Vax-Culture：Twitter 疫苗话语研究数据集（英文版）

英文标题：Vax-Culture: A Dataset for Studying Vaccine Discourse on Twitter中文摘要：本文提出了一个新的 Twitter COVID-19 数据集：Vax-Culture，并使用一组最新的基于转换器的模型，对数据集进行了四项分类和一项序列生成任务的基线任务，以识别反对疫苗的立场，查出任何虚假信息，批评和支持的实体以及推文的传达信息，旨在抵制社交媒体上的反疫苗不实信息的负面影响，并为抵达反疫苗信仰的人们制定有效和针对性的公共卫生传播策略...

2023-04-22 137 141.44KB 8页
评估最近大型预训练模型中的社会偏见（英文版）

英文标题：Evaluation of Social Biases in Recent Large Pre-Trained Models中文摘要：研究旨在探讨最新的预训练模型中是否比旧模型更负责任地发展，以便降低固有的社会偏见以及探究三个最近的模型（ELECTRA，DeBERTa 和 DistilBERT）在减少偏见方面的总体趋势。实验比较这些模型与基准 BERT 的关联指标，并发现所有研究对象都存在有偏差，但完整指标相对于 BERT 有所提高。英文摘要：Large pre-trained lan...

2023-04-22 124 207.36KB 7页
CAR-DESPOT:机器人在混杂环境中基于因果推断的在线 POMDP 规划（英文版）

英文标题：CAR-DESPOT: Causally-Informed Online POMDP Planning for Robots in Confounded Environments中文摘要：本文提出了使用因果建模和推理的新型持续时间在线部分可观测树规划器的因果知情扩展，以消除未测量混淆变量所引起的误差。同时，我们提出了一种离线学习因果模型的方法，用于规划。我们在一个具有未观察到混淆因素的玩具问题上评估了我们的方法，并表明所学习的因果模型非常准确，而我们的规划方法比 AR-DESPOT ...

2023-04-22 191 457.55KB 8页

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