human-in-the-loop learning | BriefGPT

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现实世界复杂环境中的人工智能协作与强化学习
在复杂的模拟环境中，研究表明人工智能与人类的合作胜过仅有人类或仅有人工智能代理的情况，并开发出了一种用户界面，使人类有效地协助人工智能代理。
PDF6 months ago
UniFolding：面向高效样本利用、可扩展和通用的机器人服装折叠
该研究探讨了 UniFolding 的开发，它是一个高效、可扩展、具有广泛适用性的机器人系统，用于展开和折叠各种衣物。UniFolding 利用提出的 UFONet 神经网络将展开和折叠决策整合到一个单一的策略模型中，该模型适用于不同类型和
PDF8 months ago
自主驾驶汽车中基于模型增强学习的语音指令整合
本文提出了一个新的方法，支持自然语言语音指令来指导深度强化学习算法在训练自动驾驶汽车时使用。作者在本文中提出对于人类专家缺乏自然沟通渠道和采样和时间效率的限制等问题，探究了人类与代理智能的学习交互方式的新方法，利用自然语言语音指令（NLI）
PDF2 years ago
POTATO: 可解释的信息提取框架
本研究提出了 POTATO 框架，支持基于规则的文本分类器的人机协同学习，并使用基于图形的特征处理任何类型的有向图，同时支持解析文本为抽象意义表示，通用依赖和 4lang 语义图并提供基于 Streamlit 的用户界面。
PDF2 years ago
ICML无标准数据情况下的众包研究 -- 案例分析
本文研究了在线辅导平台上对话的困扰个体的情绪估计的主观评估任务，探讨了聚合评估者选择的策略，展示了一个简单的投票共识与优化聚合方法在这个任务中同样有效，并设计了一种机器学习算法来执行相同的任务。有趣的是，我们观察到了一个没有明确建模评估者主
PDF5 years ago
ICMLGLAD: 通过人机协同学习实现本地化异常检测
本文提出了一种名为 GLAD 的新型人机协同学习算法，通过神经网络和人工标注反馈，支持全局异常探测器的本地化相关性自动学习和解释，该算法在合成和真实数据上取得了良好的效果。
PDF6 years ago