human instructions | BriefGPT

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未知环境中的身体指令遵循
通过利用多模态大型语言模型，我们构建了一个层次化的具有高级任务规划器和低级探索控制器的嵌入指令跟随框架，该方法可以在未知环境中通过在已知可见线索的基础上生成可行的计划来完成抽象指令，实验结果表明，在大型房屋场景中，我们的方法在 204 个复
PDF19 days ago
InstructDiffusion: 一个用于视觉任务的通用建模接口
我们提出了 InstructDiffusion，这是一个统一且通用的框架，用于将计算机视觉任务与人类指令对齐。相比于现有方法，该框架不需要融合先验知识或为每个视觉任务预定义输出空间，而是将不同的视觉任务转化为与人类直观感知一致的图像处理过程
PDF10 months ago
Bard 和 ChatGPT 在十种阿拉伯语方言机器翻译中的评估
综述了大型语言模型对阿拉伯语方言的机器翻译效能以及在翻译任务中与人类指令的对齐能力，发现大型语言模型在处理某些阿拉伯语方言时可能面临挑战，尤其是针对缺乏公开数据的阿尔及利亚和毛里塔尼亚方言，但对更普遍的方言表现令人满意，虽然偶尔落后于像 G
PDFa year ago
API-Bank: 工具增强型 LLMs 的基准测试
本文介绍了 API-Bank，它是第一个为工具增强的 LLMs 定制的基准测试，旨在全面评估 LLMs 规划逐步 API 调用、检索相关 API 和正确执行 API 调用以满足人类需求的能力，实验结果表明，GPT-3.5 在使用工具方面比
PDFa year ago
InstructPix2Pix: 学习图像编辑指令
我们提出了一种图像编辑方法，可以根据用户的书面指令编辑图像，同时我们结合了两个预训练模型的知识生成了大量训练数据，使用训练好的模型可以快速地编辑图像，并且可以适用于不同的输入图像和书面指令。
PDF2 years ago
CVPR一步一步：里程碑式的长期视觉语言导航
提出了一种基于里程碑的任务追踪模型（M-TRACK），可帮助自主代理并监测其进展，通过在具有大量行动序列和导航里程碑的长时间任务中的应用，相较基础模型获得了 33% 和 52% 的成功率提高。
PDF2 years ago