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CommVQA: 在交际语境中定位视觉问题回答
当前的视觉问答（VQA）模型倾向于在孤立的图像 - 问题对上进行训练和评估。然而，人们提出的问题取决于他们的信息需求和对图像内容的先前知识。为了评估如何将图像置于自然语境中以形成视觉问题，我们引入了 CommVQA，这个 VQA 数据集包括
PDF4 months ago
CODIS：面向多模态大型语言模型的上下文相关视觉理解基准测试
多模态大语言模型 (MLLMs) 在结合视觉和语言的各种任务中展现了有前景的结果。本研究引入了一个被命名为 CODIS 的新基准，旨在评估模型利用自由文本中提供的上下文来增强视觉理解能力。我们的研究结果显示 MLLMs 在该基准上始终无法达
PDF4 months ago
机器生成文本本地化
该研究旨在识别机器生成的文本并对文档中的机器生成部分进行定位，以避免由于对部分新闻文章的机器生成篡改而导致整个文档的误导。通过利用上下文信息，该方法能够在多个句子同时预测其是否为机器生成，从而提高了性能。与之前的研究相比，该方法在 Good
PDF4 months ago
通过上下文信息熵约束的自适应解码来辨别和解决知识冲突
大语言模型内部化了巨大的参数知识，在预训练期间。然而，逼真的应用需要外部的背景知识来帮助模型在底层任务上。本研究提出了一种自适应解码方法，称为上下文信息熵约束解码（COIECD），以确定是否发生知识冲突并解决它们。它可以提高模型对相冲突背景
PDF4 months ago
上下文感知的多模型对象检测用于异构计算系统
SHIFT 方法通过利用输入数据流中的上下文信息和计算约束，连续选择多种基于深度神经网络的物体检测模型，从而实现更高的能源利用效率和低延迟。相比先进的基于 GPU 的单模型物体检测方法，在能源使用上提升了 7.5 倍，在延迟上提升了 2.8
PDF5 months ago
BioNeRF：生物合理的神经辐射场用于视图合成
BioNeRF 是一种基于生物学的合理架构，通过辐射场对场景进行 3D 表示并合成新视图，利用类似记忆结构的认知启发机制将来自多个来源的输入融合，提高存储容量并提取更多内在和相关信息，同时模仿锥体细胞中观察到的有关上下文信息的行为，其中记忆
PDF5 months ago
ACL区分虚构声音：引语归属的作者验证模型研究
通过对大量英语小说进行预训练的作者验证模型编码以角色的引用，本研究探索了角色的文体表征，并且结果表明这些模型中融合的文体和主题信息能够准确区分角色，但在归属引用方面并没有必要超过仅有语义的模型，然而这些结果在小说之间存在差异，因此在文学文本
PDF5 months ago
人机协作中语境信息对人类委托行为的影响
通过提供上下文信息，研究人员发现可以显著提高人工智能团队和人类之间的协作性，同时也改变了人们对于委派任务的行为方式，为设计更有效的协作系统提供了可行的见解。
PDF6 months ago
上下文固定预算的最佳臂识别：具有策略学习的自适应实验设计
个性化治疗建议、最佳治疗方法鉴定、上下文信息、自适应实验以及策略学习是这篇研究论文的关键词，通过推荐最佳治疗方法的决策策略获得最小的预期简单后悔，同时为政策学习、实验设计和自适应福利最大化提供了新的方法。
PDF6 months ago
时态有效性变化预测
使用基于转换器的语言模型，我们提出了一项基于时态有效性的自然语言处理任务，评估机器学习模型检测引起时态有效性变化的上下文陈述的能力，并提出了辅助任务：预测时态有效性持续时间，以提高最先进模型的性能。
PDF6 months ago
基于大规模互补神经语言模型的格栅重新评分
我们研究了使用大规模先进神经语言模型（NLMs）对自动语音识别（ASR）假设进行格栅再评分的效果。通过将最多 8 个 NLMs 进行组合，通过迭代式格栅生成，逐步改进给定格栅弧上的语言评分，我们逐渐降低 ASR 假设的错误。此外，我们还研究
PDF6 months ago
ICCVnuScenes 知识图谱 -- 用于轨迹预测的交通场景全面语义表示
利用知识图谱建模交通场景中多样化实体及其语义连接，为轨迹预测提供了一个数据格式，结合图神经网络使用。
PDF7 months ago
基于可穿戴设备和移动技术的日常环境下上下文感知的压力监测
每日监测的紧迫性与重要性日益凸显，本研究提出了一种利用生理信号和环境信息的实时监测系统来追踪和预测每日压力水平的方法，并通过集成智能标签方法来优化压力检测的机器学习模型。实验结果显示，利用脉搏波图和环境信息结合的随机森林分类器，F1 得分可
PDF7 months ago
自主驾驶的大型语言模型：现实世界实验
利用大型语言模型（LLM）的 Talk-to-Drive 框架，通过处理人类的口头指令并结合上下文信息做出自主驾驶决策，实现个性化的安全、高效和舒适，成功率达到 100% 的执行命令，并在现实世界的实验中将不同驾驶员的接管率大幅降低至高达
PDF7 months ago
利用内容计划促进科学文章的摘要生成
该论文提出了一种新颖的提示技术，以提高科学文章的自动摘要系统的性能。通过提供额外的上下文信息来引导摘要系统，并使用从文章中提取的关键词列表进行输入。实验证明了提示方法的效果，特别是对于单独摘要各个部分的较小模型而言，突出了提示是克服较弱系统
PDF7 months ago
Causal-CoG: 基于因果效应的上下文生成对多模态语言模型的提升
我们提出了一种从上下文信息的角度解决多模态语言模型在视觉问答任务中难以提供准确和精确回答的挑战的方法：因果上下文生成策略（Causal-CoG）。我们通过提示多模态语言模型生成上下文，即图像的文本描述，并利用生成的上下文进行问题回答，同时从
PDF7 months ago
基于大型语言模型的零射击和少射击知识图谱三元组提取
在本研究中，我们测试了不同规模的大型语言模型在零次和少次侦查设置下的三元组提取（Triplet Extraction）能力。我们提出了一种通过从知识库（Knowledge Base）动态收集上下文信息（以上下文三元组和（句子，三元组）对的形
PDF7 months ago
知识图谱规则引导的联合嵌入学习
本研究论文介绍了一种新颖的模型，将知识图谱中的实体和关系编码为低维向量空间，并将上下文信息和字面信息融入到实体和关系嵌入中，使用图卷积网络进行建模，通过置信度和相关性度量评估上下文信息的重要性，并通过字面信息的表示来计算相关性度量。我们在两
PDF7 months ago
视觉与语言的同步：用于指代图像分割的双向标记掩码自编码器
提出了一种新的双向掩蔽自编码器（BTMAE）模型，通过重建图像和语言特征中的缺失特征来学习图像与语言的上下文，并实现在复杂语句和场景中的强鲁棒性，提高推理图像分割的性能。
PDF7 months ago
通过自监督对比学习利用无标签数据进行三维医学图像分割
我们提出了一种使用两个不同子网络来探索和利用它们之间差异的方法，最终纠正错误的预测结果，通过有针对性的验证训练过程识别不一致预测的区域并进行微调，从而提高上下文信息的利用；此外，为了自适应地调整网络的表示能力并降低预测不确定性，我们采用了自
PDF7 months ago