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ComS2T: 适用于数据自适应模型演化的补充时空学习系统
通过引入一种基于提示的互补时空学习方法 ComS2T，该方法将神经结构分为稳定的新皮层和动态的海马体，从而实现模型对数据适应性的进化。通过训练空间和时间提示来使提示适应新数据，结合两阶段训练过程，实现了在测试期间的高效适应性，有效地适应不同
PDF4 months ago
用于自拍视频中视觉语言模型的高效上下文学习
通过对闭环视频的上下文学习方法的改进，我们提出了一种高效的闭环视频模型训练方法（EILEV），无需大规模的数据集，能够有效地学习闭环视频的上下文信息，提高模型在闭环视频任务上的性能。
PDF7 months ago
SODA: 测试时间数据适配器的稳健训练
通过使用零阶优化方法（ZOO）进行众测数据适应测试，可以改进部署模型在分布变化时的性能降低问题。为了解决受数据适应器可能引起的数据特征破损问题，我们提出了基于伪标签的数据适应方法（SODA），可显著提升部署模型在分布变化下的性能。
PDF9 months ago
FedBPT: 大型语言模型的高效联邦式黑盒提示调整
该论文介绍了一种名为 Federated Black-box Prompt Tuning (FedBPT) 的框架，通过优化提示语并利用无梯度的优化方法，实现了在保护隐私的前提下，减少模型参数交互、提升通信效率、降低计算和存储成本，从而有效
PDF9 months ago
利用大型语言模型进行零样本 ASR 领域自适应的语料合成
提出了一种新的自适应 ASR 模型到新目标领域的策略，其中使用大型语言模型生成目标领域文本语料库，并使用最先进的可控语音合成模型生成相应的语音，通过在上下文中进行指令微调以提高大型语言模型生成新领域文本语料库的效果，实验证明该方法在未知目标
PDF10 months ago
ACL通过关联数据适应进行谈判对话中的对手建模
本研究提出了一种 for identifying the priorities of the opponent in multi-issue negotiation from partial dialogues，通过关键词识别和数据适应的方
PDF2 years ago