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链状探测：逐步审查 CoT 的必要性和准确性
当前研究发现了大型语言模型中的早期回答问题，即模型在生成思维链之前已经有了答案，这表明预测答案和推理过程之间可能存在必要的依赖缺失。为了解决这些问题，我们提出了一种名为 Chain-of-Probe（CoP）的方法，用于探究模型推理过程中的
PDF9 days ago
SIGIR超越准确性：探究 GPT-4 对 USMLE 问题的错误类型
GPT-4 在医疗问答任务中表现出高准确性，但仍存在约 14% 的错误。因此，我们引入了一种与医学学生合作得出的新的领域特定错误分类系统。我们的 GPT-4 USMLE Error（G4UE）数据集包含 4153 个 GPT-4 正确回答和
PDF2 months ago
COLINGBP4ER：医学对话生成中的引导推理引导
通过引入 BP4ER 方法，我们成功地将医学对话生成过程中的推理链路显式生成，不仅提高了透明度，还在客观和主观评估指标方面优于现有方法。
PDF3 months ago
停止推理！当多模态延续思维推理遇到对抗性图像
多模态 LLMs 对抗攻击鲁棒性的评估及 CoT 推理过程中的鲁棒性增强研究
PDF4 months ago
人类与神经网络之间的双向知识交互接口
通过构建一个双向交互界面，利用结构化的视觉概念及其关系作为人与神经网络之间的知识交流的 “语言”，研究在解释性人工智能领域取得了一定成果，但目前尚未提供人与神经网络之间的有效方法，以解决神经网络的可解释性和人机知识交互之间的问题。实验证明，
PDF6 months ago
EMNLPQACHECK: 一个针对问题引导的多跳事实核查的演示系统
提出了问题引导的多跳事实核查（QACHECK）系统，它通过问一系列对验证主张至关重要的问题来指导模型的推理过程。QACHECK 具有五个关键模块：主张验证器，问题生成器，问答模块，问答校验器和推理器。用户可以将主张输入 QACHECK，它然
PDF9 months ago
Orca：从 GPT-4 复杂解释跟踪中渐进式学习
Orca 是一个学习仿真大型模型（LFMs）的推理过程的 130 亿参数模型，通过从 GPT-4 和 ChatGPT 的帮助中获取详细的信号来学习。Orca 在复杂的零 - shot 推理基准测试中的表现超过了 Vicuna-13B 等学习
PDFa year ago
通过混合问题解析和执行回答文本中的复杂问题
提出了一个结合神经网络和符号方法的问题解析和执行框架，在 MuSiQue、2WikiQA、HotpotQA 和 NQ 等数据集中表现出优异的性能，同时高效的暴露了它的推理过程。
PDFa year ago
视频动作识别的分层解释
本文提出一种可解释的网络模型 Hierarchical ProtoPNet，该模型通过考虑类别之间的层次关系来解释其推理过程，并在视频动作分类领域中应用，提出了一种多级解释的方法。在 ActivityNet 和 UCF-101 数据集上实验
PDF2 years ago
串联马尔可夫链推理的策略梯度
该论文提出了一种新的强化学习决策框架，将智能体的行为建模为参数化推理马尔科夫链，利用可行的策略梯度估计进行优化，通过模拟推理马尔科夫链以接近其稳态分布来完成动作选择，并且可以通过适应性地缩短决策困难度来加速推理，该算法在诸如 Mujoco
PDF2 years ago
ACL将多跳问题回答建模为单序列预测
本文提出了一种简单而具有解释性的生成方法 (PathFid)，通过显式建模推理过程来解决多跳问题的答案生成。通过线性化支持段落、关键句子和事实答案的分层推理路径，将问题作为单一序列预测任务，并编码跨段落互动以促进复杂推理。实验证明，Path
PDF2 years ago
ACL用于可解释性多跳科学问题回答的动态语义图构建和推理
提出一种基于抽象意义表示（AMR）的语义图构建方法及推理模型，能够有效地检索更多有效的知识事实以填补知识空白，并在多次推理过程中提高推理透明度。该模型在两个科学多次问答数据集中得到了最新成果，包括那些使用附加知识图谱的方法，在保持 Open
PDF3 years ago
基于频率的鲁棒卷积神经网络解释方法
本文研究了透明的卷积神经网络中，输入频率分量的分布与模型学习的推理过程之间的关系，量化了不同频率分量对模型预测的贡献，并发现模型容易受到高频特征的攻击。研究表明，如果模型与低频成分有更强的联系，则模型更具鲁棒性，这也解释了为什么对抗训练模型
PDF4 years ago
NIPS自适应计算的推理学习
本文说明自适应计算对于学习不同难度样例所需推断步骤的有效性，且学习正确推断步数是困难的；还介绍了首个涉及自适应计算时间的模型，不仅在与没有自适应部分的类似模型相比性能更佳，还能深入理解模型的推理过程。
PDF8 years ago
Clingo = ASP + Control: 预备报告
介绍了新的 ASP 系统 clingo 4，其提供高级结构来实现复杂推理过程，支持高级搜索形式（如优化或理论求解），并通过嵌入脚本语言 lua 和 python 实现控制能力，为 ASP 的声明输入语言提供了一种新的指令来支持命名和可参数化
PDF10 years ago