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embodiment theories
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无需训练标注数据的零样本目标检测中的极性损失
本文提出了一种名为 “Polarity loss” 的新型 Loss 函数,通过度量学习来优化 “语义词汇表” 上的噪声语义嵌入,从而改进了零样本目标检测中的视觉 - 语义对齐,同时通过显式地最大化正负预测之间的差距,达到更好的差别化效果。
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6 years ago
Virtual Embodiment: 人工智能研究的可扩展长期战略
该论文提出了一种名为虚拟体验(virtual embodiment)的多模式 AI 策略,它允许开发人工智能的可伸缩性,并以一种伦理负责的方式在领域内逐步推进。
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8 years ago
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