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MARIO:用代码解释器输出进行数学推理的再现性管道
大型语言模型在自然语言理解任务中取得了显著的进展,但要实现真正的人工智能通用智能还存在差距,特别是在数学推理能力方面存在不足。本文通过丰富数据环境和引入一种新的数学数据集,该数据集具有使用 Python 代码解释器的能力,解决了这一挑战。此
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6 months ago
使用实体抽取和神经重新排序有效地匹配患者与临床试验
利用数据增强和以 Transformer 网络为基础的 检索重排技术,在临床试验中解决了招募病人问题,并取得了 15% 的精度提升,而 proposed re-ranking schema 即使训练数据较少也有良好的效果表现。
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a year ago
数据增强中图像变换对深度神经网络性能的影响
研究探讨了数据丰富对深度神经网络在超分辨率问题上的性能影响,并发现所有转换的混合提供了最佳结果。
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a year ago
人工智能数据丰富化的伦理模棱两可性:评估研究伦理规范和实践中的差距
本研究探讨人工智能领域的伦理规范问题,发现虽然现有的一些 AI 会议和出版物已经开始确立人类数据收集的协议和规范,但是这些规范往往被作者忽视,相比之下,在心理学领域进行与众包工人的合作时,生活方式和其他信息的道德审查披露要频繁得多。
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a year ago
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