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学术论文

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流行 AI 基准测试的能效考虑（英文版）

英文标题：Energy Efficiency Considerations for Popular AI Benchmarks中文摘要：本文探究了人工智能资源感知和可持续性的问题，强调评估和报告能源效率取舍的重要性，研究发现不同的数据集都有自己的效率取舍，方法可以更或 weniger 地表现得高效。英文摘要：Advances in artificial intelligence need to become more resource-aware andsustainable. This req...

2023-04-21 98 592.84KB 4页
探究自然语言处理中的双重用途困境（英文版）

英文标题：Thorny Roses: Investigating the Dual Use Dilemma in Natural Language Processing中文摘要：本文旨在通过调查自然语言处理（NLP）研究人员和从业者的意见来理解双重用途问题，并提出适用于 NLP 社群需求的双重用途定义。该调查揭示了大多数研究人员关注研究的潜在双重用途，但仅采取有限行动。最后，我们提出了一个可集成到现有会议伦理框架 (如 ACL 伦理检查) 中的检查清单，以减轻 NLP 中的双重用途问题。英文摘...

2023-04-21 119 3.72MB 24页
基础模型的工具学习（英文版）

英文标题：Tool Learning with Foundation Models中文摘要：本文系统地介绍了工具学习在认知起源、模型学习和用户指令等方面的背景，并总结了现有的工具增强和工具导向学习研究，并提出了一个通用的工具学习框架。最后通过 17 个代表性工具的实验结果展示了基金会模型在熟练使用工具方面的潜力，同时指出了需要进一步研究的几个开放性问题。英文摘要：Humans possess an extraordinary ability to create and utilize tools...

2023-04-21 150 12.29MB 74页
深度学习在俯视全景成像中的应用：综述（英文版）

英文标题：Applications of Deep Learning for Top-View Omnidirectional Imaging: A Survey中文摘要：该论文综述了深度学习在结合全景鱼眼摄像机的视觉任务中的应用，包括物体检测、活动识别等，利用鱼眼镜头的全向视野可以大大减少部署所需的工作和成本。英文摘要：A large field-of-view fisheye camera allows for capturing a large area withminimal numb...

2023-04-21 127 6.95MB 13页
基于多智能体强化学习的地理分布数据中心可持续负载调度（英文版）

英文标题：Sustainable AIGC Workload Scheduling of Geo-Distributed Data Centers: A Multi-Agent Reinforcement Learning Approach中文摘要：本研究提出一种基于多智能体强化学习和演员 - 评论家方法的算法，通过与真实工作负载模式、能源价格和碳强度相互作用的云系统学习最优的协同调度策略，从而最大化 GPU 利用率、降低运营成本和减少碳排放。与其他算法相比，我们的方法提高了系统效用，最高可达...

2023-04-21 104 995.41KB 6页
单目全向俯视图中的人体姿态估计（英文版）

英文标题：Human Pose Estimation in Monocular Omnidirectional Top-View Images中文摘要：该研究提出了一个新的数据集（THEODORE+），用于训练和评估卷积神经网络（CNNs）在全景相机中识别人体姿态，以及针对 THEODORE + 数据集的四种重新训练或微调神经网络的训练方法，并在 PoseFES 数据集中取得较明显的改进。英文摘要：Human pose estimation (HPE) with convolutional ne...

2023-04-21 135 8.2MB 10页
移动操纵任务基地位置优化（英文版）

英文标题：Base Placement Optimization for Coverage Mobile Manipulation Tasks中文摘要：本文旨在解决机器人移动操作中基础放置优化问题。通过使用基于 Scale-like disc（SLD）表示法的工作空间表示来分离任务约束和基础放置，提出了一种多目标优化算法，将涵盖面积、操作灵活性和时间成本等目标同时考虑。实验结果表明，所优化的基础放置显著提高了任务的覆盖度和效率。英文摘要：Base placement optimization (...

2023-04-21 141 3.12MB 6页
针对数据效率的语言模型 MiniPile 挑战（英文版）

英文标题：The MiniPile Challenge for Data-Efficient Language Models中文摘要：本文提出 MiniPile 挑战，呈现一种使用文本语料库的小数据集进行语言模型预训练的方法，其适用性通过在 GLUE 和 SNI 基准测试中得到论证。英文摘要：The ever-growing diversity of pre-training text corpora has equipped languagemodels with generalization...

2023-04-21 163 240.73KB 7页
社交媒体和自然语言处理在自然灾害研究中的应用（英文版）

英文标题：Use of social media and Natural Language Processing (NLP) in natural hazard research中文摘要：使用 TensorFlow 对包含文本的文件进行自然语言处理和分类，以探测天然灾害的 Twitter 实时交互。英文摘要：Twitter is a microblogging service for sending short, public text messages(tweets) that has re...

2023-04-21 122 1.59MB 7页
基于社交媒体分析的新产品开发(NPD)：基于 Word2Vec 和 BERT 词嵌入的比较（英文版）

英文标题：New Product Development (NPD) through Social Media-based Analysis by Comparing Word2Vec and BERT Word Embeddings中文摘要：该研究介绍了新的方法来支持新产品开发 (NPD) 过程中的情感和意见分类。此研究评估了两种流行的词嵌入技术 Word2Vec 和 BERT，并使用经典机器学习和深度学习算法将它们作为输入来识别情感分析和意见检测的最佳表现方式，并发现 BERT 词嵌入加上...

2023-04-21 111 277.8KB 11页
视觉指令调整（英文版）

英文标题：Visual Instruction Tuning中文摘要：本文利用语言模型 GPT-4 生成多模态图文指令序列来优化多模态模型，得到了新的模型 LLaVA 并在多个数据集上表现出色。英文摘要：Instruction tuning large language models (LLMs) using machine-generatedinstruction-following data has improved zero-shot capabilities on new tasks,b...

2023-04-21 146 5.01MB 19页
用于中文 LLaMA 和 Alpaca 的高效有效文本编码（英文版）

英文标题：Efficient and Effective Text Encoding for Chinese LLaMA and Alpaca中文摘要：本研究旨在通过在大规模语言模型的基础上加强中文语义理解能力来解决其部署困难和开放性挑战，提出了 LLaMA 和 Alpaca 大规模语言模型，通过在中文数据集上进行预训练和指令微调，使其可以更好地执行指令，并通过 GitHub 开源该项目，为开放研究提供了基础资源。英文摘要：Large Language Models (LLMs), such a...

2023-04-21 167 532.29KB 13页
VECO 2.0:多粒度对比学习的跨语言语言模型预训练（英文版）

英文标题：VECO 2.0: Cross-lingual Language Model Pre-training with Multi-granularity Contrastive Learning中文摘要：本文提出了一种基于对比学习的多粒度对齐的跨语言预训练模型 VECO~2.0，将序列到序列对齐和标记到标记对齐相结合，以支持跨语言模型预训练，通过在 XTREME 基准上的实验证明了该方法的有效性。英文摘要：Recent studies have demonstrated the pote...

2023-04-21 135 343.56KB 15页
基于完整参数和 LoRA 的微调在指令遵循大型语言模型的比较研究（英文版）

英文标题：A Comparative Study between Full-Parameter and LoRA-based Fine-Tuning on Chinese Instruction Data for Instruction Following Large Language Model中文摘要：本研究通过实验比较全参数微调和 LoRA 微调方法，使用 LLaMA 作为基础模型，发现基础模型选择、训练数据集规模、可训练参数数量和模型训练成本都是重要因素。该实验结论可以为训练大型语言模...

2023-04-21 94 256.7KB 8页
使用语料提取优化长文本生成的指令调整（英文版）

英文标题：LongForm: Optimizing Instruction Tuning for Long Text Generation with Corpus Extraction中文摘要：使用 LongForm 数据集进行指导调整机制可以提高语言模型的泛化能力，该数据集通过 LLMs 生成一组多样的人类撰写的文档和相应的指导语句，支持长文本生成，并在文本生成、多语言指令识别等任务上表现出色。英文摘要：Instruction tuning enables language models t...

2023-04-21 158 2.21MB 17页
基于随机客户端参与的无偏联邦学习激励机制设计（英文版）

英文标题：Incentive Mechanism Design for Unbiased Federated Learning with Randomized Client Participation中文摘要：本文提出了一种基于博弈论的激励机制，通过随机客户端参与度数，实现以不偏差的方式获得高性能模型，并分析了客户端的参与度数和异质性数据如何影响模型性能的收敛界。英文摘要：Incentive mechanism is crucial for federated learning (FL) wh...

2023-04-21 109 1.96MB 12页
ERTIM@MC2:多元化的争论推文检索（英文版）

英文标题：ERTIM@MC2: Diversified Argumentative Tweets Retrieval中文摘要：本篇文章描述我们参加 CLEF MC2 2018 探究的任务为挖掘与节日相关的意见论证 Tweets，通过计算 Tweets 中的论证成分、使用语言描述器来检测主张和它们的支持理由，最终通过聚类算法提取最具论点的多元化主张。英文摘要：In this paper, we present our participation to CLEF MC2 2018 edition f...

2023-04-21 96 497.22KB 13页
学习使用 Gist Tokens 压缩提示（英文版）

英文标题：Learning to Compress Prompts with Gist Tokens中文摘要：本文提出一种名为 gisting 的方法，使得语言模型可以在不受到提示限制的情况下进行任务处理，通过在指令微调中训练 “要旨” 模型，并仅仅在解码过程中使用它们，可以大大压缩提示量，使得模型可以在保持输出质量的前提下获得更高的计算效率和存储效率。英文摘要：Prompting is now the primary way to utilize the multitask capabilit...

2023-04-21 179 455.45KB 13页
InstructUIE:统一信息抽取的多任务指令调整（英文版）

英文标题：InstructUIE: Multi-task Instruction Tuning for Unified Information Extraction中文摘要：该论文提出了基于指令调整的统一信息提取框架 InstructUIE，它可以统一地建模各种信息提取任务并捕获任务间的依赖关系。在零样本设置下，该方法显著优于现有的大型语言模型和 gpt3.5。英文摘要：Large language models have unlocked strong multi-task capabili...

2023-04-21 406 1014.39KB 15页
推荐系统中的信任与透明度（英文版）

英文标题：Trust and Transparency in Recommender Systems中文摘要：本研究论文探讨了推荐系统中信任与透明度的概念、衡量方法以及实现策略，强调了进一步研究这些概念及其相互关系的必要性。英文摘要：Trust is long recognized to be an important factor in Recommender Systems(RS). However, there are different perspectives on trust and...

2023-04-21 158 984.03KB 10页

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