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评估面向水配水网络的数据驱动深度学习方法的大规模多用途基准数据集
为了评估数据驱动的深度学习方法，研究人员目前只能使用极少数通用基准数据集，大部分的研究提供的是配置文件而不是可直接使用的数据，因此每个实践者仍然需要遵循特定的数据生成方法，进行计算密集型的仿真以获取可用于模型训练和评估的数据。本论文提供了一
PDF2 months ago
指令层次结构：训练 LLMs 优先处理特权指令
今天的 LLMs 容易受到即时注入、越狱和其他攻击的影响，使得恶意提示可以覆盖模型的初始指令。本文提出一种指令层次结构，明确定义了在不同优先级指令冲突时模型应该如何行为，并提出了一种数据生成方法来展示这种层次指令遵循行为，教导 LLMs 有
PDF2 months ago
MLS-Track：RMOT 中的多层语义交互
通过使用 Unreal Engine 5 构建了一个名为 Refer-UE-City 的全新基准数据集，其中包括了交叉口监控视频中的人和车的外观和行为细节，并提出了一种多层语义引导的多目标追踪框架 MLS-Track，通过引入语义引导模块
PDF2 months ago
多指机械手在杂乱环境中的抓取通过手 - 物体接触语义映射
将优化方法与生成模型相结合，我们开发了一个新颖的方法来在杂乱的环境中生成五指抓取样本，并通过评估模型改进了抓取质量和碰撞概率，显著提高了在复杂情境中进行五指抓取的实用性。
PDF3 months ago
PPNet: 一种用于端到端近似最优路径规划的新型神经网络结构
路径规划研究中，由于对初始解敏感且收敛速度较慢，我们提出了一种分为路径空间划分和路径空间中的路点生成的两级级联神经网络，名为 PPNet，用于解决此问题。此外，我们提出了一种名为 EDaGe-PP 的有效数据生成方法，实验结果表明，与其他方
PDF5 months ago
ChartLlama: 图表理解和生成的多模态 LLM
通过创建高质量的指令调整数据集，并使用这个数据集训练多模态大型语言模型 ChartLlama，本研究提出的数据生成方法可以有效地提高图表理解能力，并在 ChartQA、图表转文本和图表提取等评估中明显超越以往的方法，证实了其巨大潜力。
PDF7 months ago
利用大型语言模型和语言规则生成矛盾检测的原型
介绍了一种新颖的数据生成方法用于矛盾检测，结合了大型语言模型的生成能力和语言规则，旨在提供一种取得深入语言分析和高效语言模型微调的原型矛盾语料库。
PDF8 months ago