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评估大型语言模型在检测虚假新闻中的功效：一项比较分析
研究通过对比分析，评估了不同大型和小型 LLMs 在识别和过滤假新闻内容方面的有效性，并利用 Kaggle 的假新闻数据集样本探讨了当前 LLMs 在假新闻检测方面的能力和局限性，同时讨论了提高 AI 驱动信息完整性对开发人员和决策者的影响
PDFa month ago
YOLOv5 和 YOLOv8 在动态机器人环境中的精确性和适应性
该研究通过比较分析 YOLOv5 和 YOLOv8 模型，挑战了后者在性能指标上的优越性的普遍假设。与最初的预期相反，YOLOv5 模型在目标检测任务中表现出了可比较的甚至在某些情况下优越的精度。我们的分析探讨了导致这些发现的底层因素，包括
PDFa month ago
动态图神经网络综述：模型、框架、基准、实验与挑战
本文通过对 81 个动态 GNN 模型、12 个动态 GNN 训练框架和常用基准进行了全面的比较分析和实验评估，在对六个标准图数据集上测试了九个代表性的动态 GNN 模型和三个框架。评估指标包括收敛精度、训练效率和 GPU 内存使用情况，从
PDF2 months ago
自动化客户需求分析：旅游行业大型语言模型的比较研究
通过比较分析不同的大型语言模型，尤其是开源的 Mistral 7B，我们揭示了它们在旅行客户需求分析任务中的优势和劣势，为企业利用先进的自然语言处理技术提升客户体验和推动运营效率方面提供了有价值的见解。
PDF2 months ago
审视数字资产作为财产的法律地位：不同管辖区的比较分析
这篇论文研究探讨了围绕数字资产的复杂法律环境，分析了不同司法管辖区内数字资产作为财产的定义和监管方式。通过比较分析不同法律体系对数字资产在财产法中的分类和管理，突出了监管方法的差异及其对所有权、转让和继承权的影响。通过研究一些主要司法管辖区
PDF2 months ago
无候选集下的实体链接的统一考察
通过引入一个黑盒子基准，并对所有最先进的实体链接方法进行全面评估，本文解决了近年来实体链接系统发展中缺乏统一框架的问题。研究发现实体链接系统对候选集的依赖性及其对各个系统的普适性的限制，提出了一种替代候选集的方法，并展示了某些模型在更宽松的
PDF3 months ago
图神经网络中的熵感知消息传递
本文介绍了一种受物理启发的 GNN 模型，用于改善深度图神经网络中的过度平滑问题，该模型与现有的 GNN 架构相集成，引入了一种熵感知的消息传递项，在节点聚合过程中执行熵的梯度上升，从而在嵌入中保留一定程度的熵。我们通过对多个常见数据集进行
PDF4 months ago
ChatCite: 比较文学简介的 LLM 代理人与人工工作流指导
本文介绍了基于 LLM 的 ChatCite 代理，它通过模仿人类的工作流程，首先从相关文献中提取关键要素，然后使用反映性增量机制生成摘要。ChatCite 代理在各种实验中在多个维度上表现优于其他模型，生成的文献摘要还可直接用于撰写文献综
PDF4 months ago
基于表格转文本方法探索在基于 LLM 的领域混合数据上增强问答效果的影响
通过比较分析不同 Table-to-Text 方法生成的语料库对 QA 系统性能的影响，为开发稳健 QA 系统的学术和工业界提供有价值的参考。
PDF4 months ago
AI 艺术神经星座：揭示 AI 生成和人类艺术的集体和对比状态
通过比较分析 AI 生成的艺术与人类艺术，揭示了生成式机器学习在艺术创作中的创造潜力，发现 AI 生成的艺术作品与现代艺术概念相关，同时通过色彩构成和主题熟悉度来推测艺术品的喜好和情感体验。
PDF5 months ago
偶尔安全性：代码生成助理的比较分析
大型语言模型 (Large Language Models，LLMs) 被广泛应用于各种应用中，代码生成作为一个显著例子。本文聚焦于确定和理解在真实场景中，LLMs 可有效且安全地用于生成高质量代码的条件和环境。通过对四个先进的 LLMs
PDF5 months ago
多标签学习的深度学习：综合调查
综述了深度学习在多标签学习中的最新进展，包括深度神经网络、转换器、自编码器以及卷积和循环结构的体系结构，并提出了对现有方法的比较分析，以提供有洞察力的观察和促进该领域未来的研究方向。
PDF5 months ago
使用预训练模型的不断学习：调查
本文是对基于预训练模型的持续学习最新进展的综合调查，将现有方法分为三组进行分类，提供了它们的相似性、差异性、以及各自的优缺点的比较分析，并通过实证研究对比了各种最先进的方法，以凸显比较中公平性方面的关注点。
PDF5 months ago
分析自监督视觉变压器的局部表征
自本文中，我们对各种自监督视觉变换器（ViTs）进行了比较分析，重点研究了它们的局部代表能力。我们设计了一个评估框架，分析了在少样本语义分割、实例识别、目标检索和跟踪等背景下的局部表示质量。我们发现，基于对比学习的方法如 DINO 产生了更
PDF6 months ago
大型语言模型在代码文档生成中的比较分析
本文对大型语言模型（LLMs）进行了全面的代码文档生成比较分析，评估了 GPT-3.5、GPT-4、Bard、Llama2 和 Starchat 等模型在准确度、完整性、相关性、可理解性、可读性和代码文档不同级别生成所花费的时间等参数上的表
PDF7 months ago
景观质量目标的自动编码中的人工智能比较与案例研究
通过比较分析三种人工智能功能（At-las.ti、ChatGPT 和 Google Bard）提供的自动编码与 12 个针对古巴北部小岛 Cayo Santa María 的研究访谈的手动编码，本研究揭示了 AI 在此领域的潜力和不足，提醒
PDF7 months ago
在任务导向对话中加入闲聊的比较研究：基于词汇多样性和差异性
本论文通过比较分析三种闲聊增强方法，旨在确定多样性方面最有效的方法。此外，我们量化了增加的闲聊、原始任务导向语言和闲聊数据集中典型闲聊之间的差异，突出每个比较中的前 20 个差异关键词。我们的研究结果为增强任务导向对话提供了未来改进的讨论，
PDF7 months ago
语言模型在情感预测时（大多数情况下）不考虑情感触发因素
探讨情绪检测模型中情境事件对情绪预测的作用，引入 EmoTrigger 新数据集进行大型语言模型和微调模型对情绪触发器的定位和特征比较分析，结果显示情绪触发器在情绪预测中并非显著特征，而是与其他特征存在复杂的相互作用。
PDF8 months ago
COVID-19 信息泛滥的英汉比较分析：来自社交媒体文本数据的洞见
通过文本数据在社交媒体平台上提取英文和中文 COVID-19 信息传播现象的对比分析，揭示了 COVID-19 信息传播的常见讨论，并通过主题聚类分析和情感分析深入了解了各语言环境下的主要话题，从而有助于了解 COVID-19 信息传播现象
PDF8 months ago
Softmax 的优势：揭示其在线性注意力上的性能优势
通过对 softmax 和线性注意机制进行全面的比较分析，我们揭示了 softmax 注意在大多数情况下优于线性注意的潜在原因。
PDF9 months ago