context reasoning | BriefGPT

关键词context reasoning

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智能代理链：大型语言模型在长文本任务上的协作
通过多个代理的协作，链式代理（CoA）框架能够处理长上下文任务，凭借信息聚合和上下文推理，有效提升任务质量。
PDFa month ago
增强人体运动预测的神经符号化方法
本研究提出了一种新的神经符号方法（NeuroSyM）来推进人类动作预测领域，通过利用定性轨迹演算法（QTC）来在邻域中加权不同交互，并在中长期时间范围内使用两种最先进的架构进行实验测试。实验结果表明，在大多数情况下，NeuroSyM 方法在
PDFa year ago
自监督学习的情景推理
本文基于自监督学习提出了一种上下文感知的自监督学习方法 SeCo，该方法使用可学习的外部记忆存储先前的上下文信息以支持目标辨识，通过两个评估协议证明 SeCo 的性能优于目前最先进的自监督学习方法，并准确模拟人类学习行为。
PDF2 years ago
高分辨率图像修复的聚合上下文变换
本文介绍了针对高分辨率图像（例如 512x512）的图像修复中出现的结构扭曲和纹理模糊挑战所提出的增强版 GAN 模型，该模型名为 AOT-GAN，它通过聚合从不同感受野捕捉的上下文变换来增强上下文推理，同时通过针对文本区域的遮罩预测任务来
PDF3 years ago
ECCVGINet: 场景解析的图交互网络
本文提出了图交互单元和语义上下文损失的方法，将语言学知识引入视觉图，增强上下文推断和刻画高层语义，最终在场景解析等任务上取得了优越的表现。
PDF4 years ago
基于策略预测网络和基于优化的上下文推理的在线车辆轨迹预测
本文提出了一个在线的两级汽车轨迹预测框架用于城市自动驾驶，其中有复杂的上下文因素，例如车道几何、道路建设、交通规则和移动代理人。我们将高层策略预测与低层背景推理相结合，并利用长短期记忆（LSTM）网络使用其序列历史观测来预测车辆的驾驶策略，
PDF5 years ago
提高基于样例的单张图像超分辨率的七种方法
本文提出了七种有效技术，包括数据增强、大型字典、图像自相似性和上下文推理，用于提高基于示例的单幅图像超分辨率效果，并在标准超分辨率基准测试中实现显著性改进，同时保持较低的时间复杂度。
PDF9 years ago