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机器人中的迁移学习：即将到来的突破？承诺与挑战综述
通过一个综述性论文，我们统一了机器人学领域中的迁移学习概念，并提供了首个考虑机器人、任务和环境关键概念的分类法，同时也强调了在实现迁移学习的全部潜力方面最重要的障碍，包括迁移的不同抽象层级，迁移差距和质量的量化需求，以及负向迁移所带来的危险
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7 months ago
人为引导的复杂度控制抽象
我们通过调整表示分布的熵，训练神经模型生成一系列离散表示，并在微调实验中展示了将表示调整到任务适当复杂度水平支持最高微调性能，并通过离散表示的可视化帮助用户在下游任务中识别适当的复杂度水平，这为利用人类洞察力快速微调模型指明了一个有希望的方
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8 months ago
带有抽象和细化功能的描述逻辑
提出一种将抽象级别作为一等公民并提供概念和角色的抽象和细化的显式运算符的 DLs 扩展，它可以支持多个抽象级别上的知识表示，并证明在这个扩展的 DLs 家族中推理是可判定的，而一些看似无害的变化则是不可判定的。
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a year ago
IJCAI
量化因果抽象学习的一致性和信息损失
本文介绍了一系列干预措施，以帮助代理人在不同抽象水平之间进行权衡，探究其中信息的一致性和损失，并提出了用于评估和学习因果抽象的算法。最后，我们通过实证表明了不同措施和算法选择可能导致不同的抽象。
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a year ago
COLING
不同抽象层次生成指令
研究使用层次规划在 Minecraft 中生成建筑说明书，以不同抽象层次描述复杂对象，通过众包评估发现平衡低层次和高层次对象描述的抽象策略比其他策略更优。
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4 years ago
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