real-world applicability | BriefGPT

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UniGen：通用领域泛化情感分类的零样本数据集生成
本研究提出了一种新颖的方法，通过生成适用于任意领域的数据集来实现小型任务模型的领域通用性，从而提高数据集生成模式的实际应用性。实验证明，该方法在使用比预训练语言模型小数个数量级的参数集的情况下，实现了在各种领域的泛化能力。
PDF2 months ago
ChartInstruct: 图表理解和推理的指导调优
通过引入 ChartInstruct 数据集和两种不同的系统，我们展示了一种针对图表相关任务的指令调节方法，提供了广泛适用性和高效性。
PDF4 months ago
基于离线强化学习的完全数据驱动实现逼真交通信号控制
通过结合交通流理论和机器学习，我们提出了一种全面的数据驱动和免费模拟器的实现逼真交通信号控制框架 (D2TSC)。我们利用历史交通数据构建了一个奖励推断模型，通过粗粒度的交通数据来推断奖励信号，并进一步使用样本高效的离线 RL 方法，从真实
PDF7 months ago
评估应用联合机器学习的现状
这项研究通过对 74 篇相关论文的系统文献综述，分析了 FedML 的现实适用性及其实际应用中遇到的挑战，并讨论了 FedML 在真实场景中整合的困难，为进一步发展和实施 FedML 在隐私关键情景中做出了贡献。
PDFa year ago