modular design | BriefGPT - AI 论文速递

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Jill Watson：由 ChatGPT 提供支持的虚拟教学助理
介绍了一款名为 Jill Watson 的基于 ChatGPT 的对话式虚拟教学助手，采用模块化设计，能处理多个大型文档，通过比较分析表明该系统在性能上优于传统基于知识的 Jill Watson 和 OpenAI Assistants 服务
PDF2 months ago
HOI-Diff: 使用扩散模型基于文本驱动合成的三维人 - 物交互
我们研究了通过文本指令生成逼真的三维人 - 物互动问题。我们采用模块化设计，将复杂任务分解为简单子任务。我们开发了双分支扩散模型（HOI-DM）来生成人和物体的动作，并通过人和物体动作生成分支之间的交叉注意力通信模块来促进一致的动作。我们还
PDF7 months ago
评估 ChatGPT 在自动代码生成中的优势和局限性
ChatGPT 是一种显著的大型语言模型，通过与人类程序员进行比较，本文提出了对其代码生成能力的综合评估。通过构建一个包含 5 个类别的新颖数据集，共计 131 个代码生成提示，ChatGPT 和人类程序员生成了 262 个代码样例。使用
PDF8 months ago
AccoMontage-3：通过连续风格转换和多轨功能先验的全频伴奏编排
我们提出了 AccoMontage-3，一种能够根据主旋律和和弦（即乐谱）生成多轨全乐队伴奏的符号音乐自动化系统。该系统由三个模块组成，分别模拟全乐队作曲的三个重要方面：钢琴编曲、全乐队编曲和编曲风格建模。实验证明，我们的系统明显优于基准模
PDF8 months ago
LMTuner：一个用户友好且高度可集成的用于对大型语言模型进行微调的训练框架
在大型语言模型的迅猛发展中，高度可用、可集成和可扩展的 LMTuner 系统为迅速和最小人为干预训练大型语言模型提供了解决方案，支持从 300M 到惊人的 130B 参数的单服务器训练。
PDF10 months ago
AIOptimizer -- 基于强化学习的软件性能优化原型，以最小化成本为目标
AIOptimizer 是一个使用强化学习控制的推荐系统，通过数据收集技术、持续学习和有弹性的融合设计等因素来提高软件系统效率和可负担性；研究重点在于各种软件开发生命周期模型，AIOptimizer 是一个理论性的原型工具。
PDFa year ago
NUBO: 透明贝叶斯优化的 Python 包
NUBO 是一种适用于物理实验和计算机模拟器等昂贵的黑盒函数的贝叶斯优化框架，其核心是透明度和用户体验，它使用高斯过程代表目标函数和采集函数指导候选点的选择，同时具有灵活的模块化设计和易于编写的语法，其支持 Python 编写自定义优化回路
PDFa year ago
基于注意力机制神经网络负荷预测的统一框架
本文提出了一种基于深度学习的模块化设计的电力负荷预测框架，包括时间变化特征权重，分层时间注意力和特征加强误差校正。实验结果表明，该框架在两个公共数据集和性能度量上优于现有方法，其中特征权重机制和误差校正模块对于实现卓越性能至关重要。
PDFa year ago
ORBIT：交互式机器人学习环境的统一仿真框架
ORBIT 是一个统一的、模块化的机器人学习框架，由 NVIDIA Isaac Sim 提供支持。它采用模块化设计，可以轻松、高效地创建具有照片级真实场景和快速、精确刚性和可变形体模拟的机器人环境。它还提供了各种难度的基准任务，可以支持各种
PDFa year ago
TencentPretrain: 多模态预训练模型的可扩展和灵活工具包
这篇论文介绍了 TencentPretrain，一个支持不同模态的预训练模型的工具包，其核心特性是模块化设计，用户可以选择所需组件构建完整的预训练模型，设计使用户能够有效地重现现有的预训练模型或构建全新模型，并测试表明其可以匹配原始实现的性
PDF2 years ago
发现药物前导化合物的开放式统一深度图学习框架
本篇论文提出了一种基于深度图学习的开放式管道：生成对抗特征子空间增强（GAFSE），该方法能够将药物发现的各个阶段统一到一个学习框架中，并通过对分类 / 回归损失、对抗 / 生成损失和重建损失进行多目标优化实现药物发现的高效性和产出性的增强
PDF2 years ago
模块化设计及其扩展在时空预测模型中的应用
本文提出一种模块化的设计方法，将时空序列模型分解为空间编码器 - 解码器和预测器两个模块。通过在 KTH-Action 和 MovingMNIST 数据集上进行实验，我们提高了计算性能并获得了最先进的结果。
PDF2 years ago
面向任务优先的策略组合
该论文提出了一种新的、基于任务优先级的深度强化学习组合框架，利用游走空间的概念来实现优先化组合，旨在促进知识转移、模块化设计，提高数据效率和数据重用性，并确保在机器人等安全关键领域的高优先级约束满足。
PDF2 years ago
可拆卸和潜水的软体机器人手臂及对应的学习运动学模型开发
本文介绍了一种模块化且可潜水的软体机械臂，其由主要是 3D 打印的部件组成，由液压驱动器驱动。其模块化设计可实现多种形状配置和易于交换的软式致动器，并使用深度神经网络开发了初步的正 / 反向运动学模型，以便探索在该系统上进行机器学习控制算法
PDF2 years ago
SAMP：自适应混合精度模型推理工具包
本文提出了一种自适应混合精度 (SAMP) 工具包来控制量化率，以平衡效率和性能，可以轻松量化模型进行推理。实验结果表明，SAMP 工具包的加速比优于 PyTorch 和 FasterTransformer，同时保证所需性能。此外，SAMP
PDF2 years ago
多任务学习中的模块化技能组合
通过模块化设计并学习潜在的离散技能，该研究在多任务强化学习和少样本学习中实现了更高的样本效率和解释性。
PDF2 years ago
pymdp：离散状态空间主动推理的 Python 库
本研究介绍了 pymdp 这个 Python 包，它是开源的、可定制的并且能够模拟部分可观察的马尔可夫决策过程，实现了基于主动推理的认知行为分析，并取代了 MATLAB 的 DEM toolbox，以提高不同学科背景的研究人员和工程师对主动
PDF2 years ago
ICCVFrankMocap: 一种通过回归和集成的单目 3D 全身姿态估计系统
本文提出了一种快速准确的全身三维姿态估计系统 FrankMocap，该系统通过模块化设计，独立地对面部、手和身体进行三维姿态回归，然后通过集成模块合成回归输出，从而实现同时产生三维面部姿态、手和身体姿态的功能。快速而简单的集成模块可以避免整
PDF3 years ago
EasyFL: 低代码联邦学习平台
本文介绍了一种名为 EasyFL 的低代码平台，可用于支持联邦学习方法。该平台不仅易于使用，而且具有模块化设计和简单的 API，可用于加速实验和部署。EasyFL 提供了多个功能，如模拟、全面跟踪、分布式培训优化和无缝部署，从而使联邦学习方
PDF3 years ago
Torch-Points3D: 一个模块化多任务框架，用于在 3D 点云上可重现的深度学习
Torch-Points3D 是一个开源的框架，其模块化设计、高效实现和用户友好的接口使其成为研究和产品化的有用工具，在 3D 深度学习研究中旨在标准化更高层次的透明度和重现性，降低其门槛。在本文中，我们介绍了 Torch-Points3D
PDF4 years ago