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揭秘故障现象：对 CLIP 图像编码错误进行深入研究
我们的研究旨在揭示 CLIP 模型在图像理解方面存在的问题和盲点，通过对比 CLIP 与人类图像理解的共性与差异，我们发现 CLIP 在图像解释上存在与人类感知相比的显著差异，包括行动与静止的混淆、无法识别图像中的运动方向或物体位置、产生类
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6 days ago
探究大型语言模型如何利用内部知识进行复杂推理
通过将复杂的现实世界问题分解成图形，将每个问题表示为一个节点，并使用具有解决问题所需背景知识的父节点来研究大型语言模型（LLMs）如何利用知识进行推理。使用分层图形，我们量化了 LLMs 在较简单子问题与复杂问题上性能的前向差异和后向差异。
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9 days ago
回归对齐决策转换器
离线强化学习中的传统方法旨在学习最大化累积奖励（也被称为回报）的最优策略。本文提出了一种名为 RADT（Return-Aligned Decision Transformer）的模型，通过解耦规范输入序列来增强回报与状态以及回报与行为之间的
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5 months ago
ICLR
内在数据集属性对泛化的影响：揭示自然图像与医学图像之间的学习差异
本研究调查神经网络在不同图像领域中的学习差异，发现医学图像和自然图像领域之间存在着显著的缩放差异，并提出了一种与数据科学指标相关的缩放规律，同时揭示了数据集属性对神经网络泛化、表示学习和鲁棒性的影响。
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6 months ago
利用匿名人口统计数据测量 Airbnb 接待率的差异
本文提出了一种使用匿名数据来衡量各种平台用户体验差异（体验差距）的系统，以使技术系统和平台更具公平性。通过实时测量这些差异，从而可以限制潜在的隐私风险。我们测试了这个系统，证明了使用匿名数据测量体验差距是可行的，并且可以指导政策的发展以促进
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2 years ago
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