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REACT：普遍识别每个行为的即刻地点
REACT 是一种新颖的架构，受到了 Transformer 编码器 - 解码器模型的启发，旨在模拟视频中复杂的上下文关系，包括多模态和时空特征的交互。该方法在广泛的实验证明，在识别和理解群体活动方面表现出优越的准确性，为细致的场景理解提供
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7 months ago
朝着全面答案更近一步：使用大型语言模型进行约束的多阶段问题分解
通过引入 “分解和查询”(D&Q) 框架，使得大规模语言模型在回答问题时能够避免幻觉，通过引导模型思考并利用外部知识，同时限制其思考范围在可靠信息内，从而有效减轻了幻觉的风险。实验证实了 D&Q 的有效性：在我们的 ChitChatQA 数
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8 months ago
使用检索增强的知识，学习定制的视觉模型
提出一种名为 REACT 的框架用于获取相关网络知识以构建目标领域的定制视觉模型。该框架通过检索与预训练数据集最相关的图像 - 文本对作为外部知识源，并仅训练新的模块化块，冻结所有原始权重，证明了其在零、少、全样本设置下显著提高了分类、检索
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a year ago
ICLR
ReAct: 在语言模型中协同推理与行动
使用名为 ReAct 的方法，在大型语言模型中交错生成推理迹线和任务特定的操作，以促进两者之间的协作，从而在多项语言理解和决策任务中提高其有效性，同时优于缺乏推理或行为组件的方法。
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2 years ago
ReAct: 使用修正激活进行超范围检测
本研究提出了一种名为 ReAct 的简单而有效的技术，用于减少神经网络在 out-of-distribution 数据上的过度自信，并在多个基准数据集上进行了实证展示，证明 ReAct 相较于此前最佳方法可以将误报率 (FPR95) 降低
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3 years ago
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