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HandMeThat:物理和社交环境中的人机通信
通过 HandMeThat 数据集,我们评估了指令理解和遵循在物理和社会环境下的全面表现,结果显示离线和在线强化学习算法在 HandMeThat 上表现不佳,说明在物理和社会人机通信和交互方面有很大的改进空间。
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9 months ago
MLANet:基于子指令的多级注意力网络,用于连续的视觉语言导航
为了更好地在连续的虚拟现实环境中实现语音导航,本文提出了一个多层次的指令理解机制和一个名为 MLANet 的新模型,它包含子指令生成的快速算法 (FSA)、多层次关注模块 (MLA) 来调和指令和视觉信号,以及用于提高对当前子指令选择能力的
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a year ago
语言模型比人类遵循提示时表现更差吗?情况复杂
该研究发现,人类能够忽略无关信息,并在任务中表现出色。然而,在面对有意误导的指示时,人类表现出忠诚,而模型则不然。因此,未来的研究不应理想化人类行为,而应在实证验证之后再培训或评估模型。
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a year ago
图灵测试:语言模型是否理解指令?
本文介绍 Turking Test 模型,旨在检验模型理解不同复杂度任务的自然语言指令的能力。通过对模型错误模式的分析,作者发现大型预训练语言模型的性能表现较差,但指令理解本身具有广泛应用前景。
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4 years ago
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