本文提出了一种新颖的使用方面标记的技术，可以从评论文本中生成个性化的推荐解释，允许用户通过批判文本解释来修改推荐条件，在两个真实数据集上的实验证明，该方法可以在单步和多步批判中适应用户的偏好，是一种新型的无监督批判方法。

May, 2020

本文提出了一种基于 actor-critic reinforcement learning 的协同过滤训练方法，使用 critic network 逼近排名度量指标，并通过 update actor network 来直接优化学习出的指标，当前方法好于现有的基于深度学习的方法，并被证明在大规模实际数据集上效果显著。

Jun, 2019

利用视觉 - 语义嵌入的新技术进行跨模态检索，通过采用 hard negative mining，结构化预测中的 hard negatives 和排名损失函数的结合，对多模态嵌入的常见损失函数进行简单改变，在微调和使用增强数据的情况下获得了显著的检索性能提升。作者在 MS-COCO 和 Flickr30K 数据集中展示了他们的方法 VSE ++，并使用消融研究和与现有方法的比较。在 MS-COCO 的图像和标题检索中，他们的方法在 R@1 上比现有技术方法分别提高了 11.3％和 8.8％。

Jul, 2017

本研究提出一种基于 VAE 的非线性概率模型，用于解决协作过滤问题，相对于现有的线性因子模型，具有更强的建模能力，并使用贝叶斯推断进行参数估计来得到更好的泛化性能。本方法在现有多个数据集上均取得了显著优异的性能表现，并对使用多项式分布作为似然函数进行了比较实验，分析了使用贝叶斯方法的优缺点及适用场景。

Feb, 2018

本文提出了一种名为 ACVAE 的新方法，利用变分自编码器（VAE）和对抗训练来生成高质量的潜在变量，同时使用对比损失来学习个性化特征，并在捕捉序列的全局和局部相关性之前引入了卷积结构，实现了基于序列的推荐，实验表明，ACVAE 模型胜过其他现有的方法。

Mar, 2021

提出了一种基于多任务学习的统一模型（UMAE）来解决现有的视觉问答系统中存在的回答和解释分离的问题，其方法涉及在训练数据集中添加人工提示令牌，并在各种 VQA 相关任务上进行细调，实验证明该模型在准确性、解释性和领域外表现等方面均得到了明显的提高。

Jan, 2023

本文阐述了成功学习多模态生成模型的四个判定标准，提出了一种混合专家多模态变分自编码器（MMVAE）来学习不同模态的生成模型，并展示了其在具有挑战性的图像 - 语言数据集上实现四个标准的能力，从质量和数量两方面进行了定性和定量。

Nov, 2019

通过挖掘负样本并生成具有挑战性的负样本，在两种模态（图像和文本）中显著提高大规模视觉语言模型在多模态组合推理任务中的性能。

Nov, 2023

本文介绍了利用大型语言模型进行自然语言批判的方法，帮助人们更有效地检测摘要中的问题，并着重研究了批判能力的缩放特性和与生成能力和辨别能力的比较，为机器学习系统的监督提供了 AI 辅助人类反馈的概念证明。

Jun, 2022

研究发现，多模态变分自编码器存在上界限制，导致其生成质量不如完全无监督的单模态自编码器，且当前的算法无法满足所有复杂数据集上的期望表现，限制了其在弱监督数据建模应用中的实际效果。

Oct, 2021