AI 论文速递

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MM卫星图像拼接选择问题的约束模型
卫星图像拼接技术的约束和混合整数线性规划公式被提出并应用于卫星图像马赛克选择问题，该问题是对多边形覆盖问题的多目标扩展，并且我们提供了由 SPOT、Pléiades 和 Pléiades Neo 卫星星座捕捉的现实而具有挑战性的数据集进行评
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EMNLPRoAST：通过选择性训练对语言模型进行对抗性扰动的鲁棒性增强
RoAST 是一种简单而有效的微调技术，通过在微调期间引入对抗性扰动，并且在相对重要性上选择性地更新模型参数，以提升语言模型的多角度鲁棒性。通过统一评估微调的语言模型在四个代表性的鲁棒性角度下，我们证明了 RoAST 相对于最先进的微调方法
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AAAI值得信赖的视觉语言模型的探险：一项调查
通过三个基本原则（偏见、鲁棒性和可解释性）对视觉 - 语言变压器进行深入研究，以提高它们的可靠性和可信度。
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EMNLPOpenAsp: 多文档开放式面向方面的摘要评测基准
近年来，自动摘要模型的性能有了显著提升，然而在满足实际场景中用户的具体信息需求方面仍存在差距，尤其是在本文中所针对的有用的基于方面的摘要设置中。为了推动更加现实的场景研究，我们引入了 OpenAsp，一个用于多文档开放方面的摘要的基准。该基
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IJCAICODEX：一种基于聚类的可解释强化学习方法
通过语义聚类的方法，该研究提出了对强化学习（RL）代理行为进行总结的方法 CODEX，以解释代理行为并建立用户信任。实验结果表明，CODEX 方法能够保留时间和实体信息，构建代理行为的总结。此外，对游戏环境中的离散 + 连续游戏状态潜在表示
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AAAI多赢家投票中的时间公平性
我们提出了一个统一的框架来研究多赢家投票的时间公平性，与现有的多个研究领域进行连接，并在一个通用框架中进行整合。我们还确定了现有文献中的空白，概述了多项未来工作的机会，并提出了多赢家投票在时间设置中的未来愿景。
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MM语义通信下的资源分配与物理层安全
本研究论文提出了一种联合优化算法，用于减少总延迟和提高效用的语义通信系统。该系统包含了物理层安全方法，通过秘密速率来确保信息不被窃听者获得。实验结果表明，与基线相比，所提出的算法能够达到最佳的联合优化性能。
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EMNLP重审词长的最佳性
该研究探讨了沟通成本、信道容量、惊奇度、词长度和 Zipf 假说之间的关系，并通过实验证明，词频比其他两个假设更好地预测了词的长度。
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ICMLnbi：天文学家神经后验估计包
在天文学中，为了解决神经后验估计方法的三个关键问题，我们引入了一个新的框架和开源软件 nbi（神经贝叶斯推断），该框架支持自动化和序列化的神经后验估计方法，并提供了内置的自动化网络和修改后的算法 SNPE-IS，从而实现了光曲线和光谱等天文
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CVPRSurfaceAug: 闭合多模式基准采样差距
通过 SurfaceAug，我们提出了一种新颖的地面真值采样算法，在多模态目标检测中实现了新的性能突破，超越了现有方法，为多模态数据增强提供了有力支持。
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ICML儿童视频内容的视觉语言模型用于内容管理的潜力
该研究通过评估多种 CLIP 变种模型在儿童动画视频内容管理中的性能，展示了 Vanilla CLIP with Projection Layer 模型在提供更多上下文环境的内容管理提示方面优于以往工作的结果。研究结果表明，在内容管理提示中
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EMNLP自然语言生成中的女性贬低度量：对两个 Reddit 社区的案例研究的初步结果
测量自然语言生成中的厌恶问题，并认为通用的 ' 有害性 ' 分类器对此任务不足够。使用 reddit 上的两个 'Incel' 社区的数据来构建训练语料库，我们通过精调两个语言模型表明，某个开源的 ' 有害性 ' 分类器无法区分这些模型的生
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ACL多语言冒犯性语言识别的文本对文本模型
社交媒体上冒犯内容的普遍存在是公司和政府组织越来越关注的问题。本研究提出了第一个具有编码器 - 解码器结构的预训练模型，用于冒犯语言识别，并在两个大型冒犯语言识别数据集（SOLID 和 CCTK）上训练。研究结果表明，预训练的 T5 模型在
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EMNLP通过自然语言理解中的偏见专家来改进偏见缓解
通过引入偏见专家（bias experts），我们提出了一个新的去偏框架，改善了辅助模型的偏见识别能力，并且在各种挑战性数据集上始终优于现有技术水平。
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EMNLP懒惰 - k：有限制的标记分类解码
我们研究了在结构预测中改善概率模型的可能性。具体而言，我们将这些模型与约束解码方法相结合，用于信息提取中的标记分类。我们评估了几种现有的方法，并提出了一种名为 Lazy-$k$ 的新的解码方法。我们的研究结果表明，约束解码方法可以显著提高模
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EMNLPAMR 解析远未解决：GrAPES，AMR 解析评估套件
我们提出了 Granular AMR Parsing Evaluation Suite (GrAPES)，这是一个用于 Abstract Meaning Representation (AMR) 解析的挑战集合，伴随着相应的评估指标。我们的
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MM天气和气候数据理解的基础模型：一项综合调查
人工智能在地球和大气科学领域日益采用数据驱动模型，通过深度学习技术对地球系统的混沌和非线性方面进行解码，以及通过理解天气和气候数据来应对气候挑战。这篇综述全面介绍了针对天气和气候数据专门设计的最先进的人工智能方法，特别关注时间序列和文本数据
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EMNLP结合计数过程和分类技术，改进技术辅助审阅的终止规则
利用文本分类器推导信息，扩展了一种有效的停止规则，可以在多个数据集上提高性能并优于其他方法。
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MM360 度视频的时空摘要集成系统
该研究提出了一个综合的系统，用于 360 度视频的时空摘要。该系统通过检测显著事件并将其摘要成简洁的摘要来生成视频摘要。研究使用了最先进的 360 度视频显著性检测和视频摘要方法，并包含了一种根据录制过程中使用的静态或移动摄像机分类 360
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EMNLPWhisBERT: 亿字规模的多模式文本音频语言建模
多模态训练对语言模型的质量和效率有所改善，但在复杂目标优化和超越纯文本基线方面仍存在挑战。
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