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联合模型异构母娃表示学习
Federated model heterogeneous Matryoshka Representation Learning (FedMRL) enables knowledge exchange and improves model
PDFa month ago
走向人工智能与人类共同学习：一种新的研究范式
这篇论文描述了一种研究人类与人工智能合作的新范式，称之为 “人工智能相互学习”，它定义为人类与人工智能智能代理在合作中保留、交换和改进知识的过程。我们描述了该范式下的相关方法论、动机、领域示例、益处、挑战和未来研究议程。
PDF2 months ago
多智能体强化学习中推断潜在时间稀疏协调图
在合作多智能体强化学习中，有效的智能体协调至关重要。为了解决现有方法中对历史经验的忽视和稠密图计算的可扩展性问题，我们提出了一种基于潜在时间稀疏协调图的多智能体强化学习方法。该方法利用智能体的历史观测计算智能体对概率矩阵，并基于此矩阵生成稀
PDF3 months ago
人类与神经网络之间的双向知识交互接口
通过构建一个双向交互界面，利用结构化的视觉概念及其关系作为人与神经网络之间的知识交流的 “语言”，研究在解释性人工智能领域取得了一定成果，但目前尚未提供人与神经网络之间的有效方法，以解决神经网络的可解释性和人机知识交互之间的问题。实验证明，
PDF6 months ago
基于联邦学习的异构自然语言处理任务协作
该研究提出了一种 Assign-Then-Contrast (ATC) 框架，该框架可以协调拥有异构学习目标的客户端，使客户端在协作学习过程中互相学习和交流知识，以提高 NLP 任务的准确性和性能。
PDF2 years ago