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multi-modal paradigm
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通过传感器数据、方程式和自然语言,在上下文操作学习时的刺激
在科学机器学习的不断发展中,上下文操作符学习在推理阶段从提示数据中学习操作符而无需进行权重更新方面显示出显著潜力。然而,当前模型对传感器数据的过度依赖可能会无意中忽视对操作符的宝贵人类洞察力。为了解决这个问题,我们将上下文操作符学习转化为多
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