关键词natural language interaction
搜索结果 - 9
- 基于地图的模块化方法用于零说明笔体问答
提出了一种基于地图的模块化 EMQA 方法，通过基于边界的地图创建，使用支持开放词汇表的基础模型，使得真实机器人能够在未知环境中导航，并针对未知问题答案对进行处理，在虚拟环境和两个真实家庭环境上进行了综合实验，证明了方法在真实世界中的有效性 - 图数据与多模态相遇：图理解与推理的新范式
通过整合图像编码和多模态技术，将图数据理解和推理的范式与 GPT-4V 的先进能力相结合，以指令 - 响应格式实现对图数据的理解，评估该范式在不同图类型上的性能并强调模型的优势和劣势，特别是中文 OCR 性能和复杂推理任务，为增强图数据处理 - 自然语言交互分子发现
本文提出了一种基于自然语言描述和编辑目标分子的新型任务，即 “对话式分子设计”，并设计了一个通用的 ChatMol 模型，它采用了大规模语言模型和化学知识相结合的技术，来实现将自然语言和化学语言相互转换在分子领域的应用。
- ChipGPT：自然语言硬件设计有多远
本文旨在演示通过大型语言模型与自然语言交互实现高效逻辑设计的自动化设计环境，其中展示了一个基于大型语言模型的四阶段零代码逻辑设计框架，并证明相较于现有工作及单一大型语言模型，ChipGPT 提高了可编程性、可控性和设计优化空间。
- CB2: 协作自然语言交互研究平台
CB2 是一个多智能体平台，用于研究基于任务场景下的协作自然语言交互，其中包含三维游戏环境、后端服务器以及各种工具和过程以实现可扩展的研究。我们使用学习的指令跟随模型将 CB2 部署在此 https 网址上进行系统演示。
- LADIS: 用于三维形状编辑的语言分离技术
借助学习解耦的潜在表示，包括新颖的网络架构、解耦损失和新的编辑过程，我们旨在解决通过文本进行三维形状编辑时面临的挑战，并提出了称为逐部分编辑精度的新度量方法来评估编辑的区域范围，并表明我们的方法在编辑局部精度方面优于现有方法约 20％，在语 - AAAI任务驱动的具有体感的对话智能体（TEACh）
引入 TEACh 数据集，通过三个基准测试，研究基于人类空间的机器人必须能够与人进行自然语言交互，理解和执行指令，使用会话来解决模糊性并从错误中恢复的具体挑战。
- ACL与解析器对话：自然语言交互式文本到 SQL 转化与反馈
本文研究了使用自然语言反馈进行语义解析校正的任务，并构建了 SPLASH 数据集，证明这种反馈形式可以显著提高语义解析的准确性。
- 基于文本游戏的语言扩展
本文探讨了使用基于深度强化学习的代理人在多个基于文本的游戏中进行学习，并通过策略蒸馏方法扩展其词汇，并将文本游戏用作测试平台以更详细地分析和理解策略蒸馏方法的应用。