algorithmic approaches | BriefGPT

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任务特征学习：一种用于提示优化的结构化方法
根据给定的训练样本和基本描述，我们将提示优化问题视为从训练样本集中学习任务的多个方面，并发现了提示优化问题中的结构，提出了 UniPrompt 算法，通过生成模型生成初始候选提示部分，并使用反馈机制将多个小批次的建议编辑聚合成一个概念描述，
PDF21 days ago
安全和稳健的强化学习：原理和实践
通过综述方法与开放问题对最近几年来 RL 的安全和稳健性的相关研究工作进行总结，本文主要关注 RL 系统在现实场景中的安全性和稳健性挑战，探讨了算法、伦理和实践考虑等方面的主要维度以及如何增强 RL 代理的安全性和稳健性，同时讨论了环境因素
PDF3 months ago
带有噪声状态观测的马尔可夫决策过程
通过建模不确定性来解决马尔可夫决策过程（MDPs）中一类特定的嘈杂状态观测问题，提出了两种新的算法方法，一种是用于有限时间窗口内有效噪声估计的二阶重复动作方法，另一种是一组贝叶斯算法，通过模拟实验证实了这些方法在不同场景下尤其在具有不同稳定
PDF7 months ago
从姓名推断性别：一项大规模性能评估研究
通过大规模性能评估现有的姓名 - 性别推测方法，并提出两种新的混合方法，以取得比任何单一现有方法更好的性能。
PDF10 months ago
当代网络反犹太主义和阴谋叙事的代码，图案和形状 -- 在 COVID-19 背景下的注释指南和带标签的德语数据集
在 COVID-19 大流行期间，新的阴谋论和现有阴谋论被刷新，经常与反犹太故事情节、刻板印象和代码交织在一起。在网络上存在如此多反犹太和阴谋论内容，数据驱动的算法方法对于反歧视组织和研究人员都是必不可少的。本文旨在开发反犹太和阴谋理论在线
PDF2 years ago
推荐系统中的公平性：研究现状和未来方向
通过审查超过 150 篇学术出版物，本文综述了公平性的基本概念及其如何在目前的研究中操作化的概述，并发现在计算机科学的许多研究作品中，具体问题都存在抽象的操作化，缺少跨学科的讨论，这些观察要求开展更多的跨学科研究来更全面地解决公平性在推荐中
PDF2 years ago
AAAI针对超出分布检测的可证明保障
本文研究了如何检测机器学习模型移植到实际应用中可能出现的数据分布偏移，提出了一个以神经网络为基础的 OOD 检测方法，并结合理论与实验表现对其进行了分析与评估。
PDF3 years ago
反馈顶点集的参数化算法的实验评估
本文提供了关于 Feedback Vertex Set 的固定参数和分支算法的详尽实验评估。
PDF6 years ago
ACL从句子对齐学习跨语言词向量的强基线
该论文探讨了跨语言词嵌入在算法使用不同特征集合时的表现差异，并发现使用句子 ID 特征集合的算法表现显著优于不使用的算法。作者认为利用句子 ID 特征集合的算法与传统对齐算法在性能表现上较为相似，而通过将额外的信息引入跨语言词嵌入，这种性能
PDF8 years ago