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基于动态（图）神经网络的规则学习
通过将规则函数从知识中生成并使用这些规则定义基于规则的层，我们提出了一种解决经典神经网络体系结构中难以自然整合额外信息或专家知识进入学习过程的问题的两步方法。我们的研究重点是第二步，即基于规则的层，它们旨在根据输入样本动态地安排可学习参数在
PDF20 days ago
DomainRAG: 用于评估领域特定的检索增强生成的中文基准
检验 Retrieval-Augmented Generation （RAG）在特定领域环境中的能力与效果，评估存在的限制并寻求改进的研究。
PDF25 days ago
AsyncMLD: 对话推荐系统的异步多语言模型框架
我们提出了一个框架，使用大型语言模型异步处理系统的部分，以返回适当的回应和理解用户意图并搜索数据库的部分，以提高回应效率和输出速度。
PDF6 months ago
基于视网膜的基础语言 - 图像模型（FLAIR）：通过文本监督编码专业知识
FLAIR 是一个用于通用视网膜底层图像理解的预训练视觉语言模型，它整合了专家领域知识，具有强大的泛化能力和优于全面训练模型的性能，尤其在少样本情况下，FLAIR 表现出色。
PDFa year ago
基于机器人的 POMDP 的贝叶斯强化学习
该论文提出了一个面向物理系统的专门框架，利用 Bayesian reinforcement learning（BRL）和专家知识对机器人的学习进行优化，实现了在人机交互任务中的快速学习和处理环境中的不确定性。
PDFa year ago
ICML利用语言模型作为不完美专家的因果推断
本文研究如何利用专家知识来改进因果图的数据驱动识别，通过考虑提出一些修正策略来利用因果图的一致性属性，例如无环性和条件独立性。最后，通过一个真实数据的案例分析，本文说明了一个大型语言模型可以被用作一个不完善的专家。
PDFa year ago
可持续性披露分析中的范式转变：基于语言模型的 CHATREPORT 工具赋能利益相关者
本文介绍了一种新方法，通过利用领域专家的知识来增强 Large Language Models（LLMs）以自动化分析公司可持续性报告，并将其与《气候相关金融信息披露任务组》（TCFD）的建议进行基准比较。
PDFa year ago
利用人类反馈将合成医学图像与临床知识对齐
该研究提出一种 “病理学家在环路中” 的框架，通过人工专家的反馈，将临床知识注入扩散模型，从而生成具有临床可信度的合成医学影像。
PDFa year ago
从人工智能学习：一种融合专家知识作为教师的交互式深度学习方法
本研究提出了一种 “从 AI 学习” 的方法，该方法在深度学习模型中融入了专家知识，通过交互编辑注意力地图来学习判断依据，实现了比传统方法更高效的学习效果。
PDFa year ago
基于机器学习的教学系统：概念框架
本文探讨了机器学习模型在组织背景下促进知识转移的潜力，以构建更具成本效益的基于 IT 的教学系统。通过系统的文献综述和概念分析，本研究为计算机支持的协同工作领域做出了贡献，为构建区别于众的人机交互的知识转移子领域奠定了基础。
PDFa year ago
专家树解决集体决策中的知识限制
本文研究了专家与问题实例之间的知识差异，提出了一种新算法 —— 专业树，解决了现有方法在选择适当模型时存在的问题，从而提高了性能。
PDFa year ago
使用示范加速强化学习和规划：一项调查
本综述介绍了在复杂环境下采用启发式专家经验演示来加速强化学习决策的优点，讨论了演示在决策学习中各种应用方法，并提供了一个实用的流程示例用于生成和利用演示。
PDFa year ago
BO-Muse: 一种人工专家和 AI 协同框架，加速实验设计
本文介绍了 BO-Muse—— 一种新的人工智能团队优化昂贵黑盒函数的方法。该算法让人类专家在实验过程中发挥其领域专业知识的全部潜力，并通过注入新颖性和寻找弱点来打破认知固化所引发的过度开发。在合理的假设下，我们证明了该算法以次线性速率收敛
PDFa year ago
图结构推理的神经符号人工智能：综述
这篇论文调查了在图结构上执行神经符号推理任务的广泛方法，并提出了一个新的分类法来比较这些方法，包括基于逻辑推理嵌入方法、施加逻辑约束的嵌入方法和规则学习方法。此外，还提供了一个表格概述这些方法。
PDFa year ago
高效强化学习（ERL）：通过动作饱和实现有针对性的探索
本文提出了一种将先前的专家知识与连续 actor-critic RL 框架相结合的简单且有效的方法，以加速策略的学习过程并减少样本复杂度。结果显示，这种方法使得 RL agent 在保持最终性能的情况下，比传统的 RL agent 更快收敛
PDF2 years ago
一种针对开源 AI 事件的故障原因分析分类系统
本文重点研究了 AI 安全的相关问题，通过 AI Incident Database（AIID）中的事件数据库来推断导致 AI 失败和损害的潜在和可能的技术因素，提出了一种涵盖多级因素的分类系统，并通过专家知识和社区反馈的流程，从而为事件着
PDF2 years ago
基於證據深度學習的可信多標籤下水道缺陷分類
本文介绍了一种新的污水管道缺陷分类方法，名为可靠多标签污水管道缺陷分类（TMSDC），该方法运用了具有不确定性的警告深度学习对对污水管道缺陷进行预测，并通过新的专家基础费率分配（EBRA）引入专家知识来描述实际情况下的可靠证据。测试结果表明
PDF2 years ago
针对药物相互作用预测的图正则化概率矩阵分解
本文提出了一种新的图形规范的概率矩阵分解（GRPMF）方法，它通过一种新颖的基于图形的正则化策略将专家知识纳入到 MF 框架中，提出了一种高效且有声优化算法来解决交替方式产生的非凸问题，通过药物银行数据集进行了评估，并与最先进技术进行了比较
PDF2 years ago
EMNLP政治演员表示学习：基于社交背景和专家知识的方法
该研究提出了 PAR 学习框架，该框架利用社会背景和专家知识，学习政治人物的代表性，以更好地理解政治文本，并成功提升了政治观点检测和投票预测的最新技术水平。
PDF2 years ago
运用专家知识分配公司到各行业：一种新的深度学习方法
本研究提出了一种新颖的基于深度学习的方法，不仅无缝集成了三种类型的专家知识进行行业分配，同时还考虑了基于任务的知识的时间特异性和层级分配。
PDF2 years ago