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基于验证辅助的迭代情境学习的面向解决方案的代理模型生成
SAGE 是一个用于自动建模和针对性问题生成解决方案的通用的面向问题的 Agent-based models 生成框架，它利用大型语言模型的跨领域知识进行在上下文学习过程中辅助验证，通过引导 LLMs 建模场景和提出假设性解决方案的目标表示
PDF5 months ago
SAGE：智能家居代理与实际执行
介绍了 SAGE（智能家居功能带有基于自主执行的代理）框架，以最大化智能家居助手的灵活性，通过使用基于 LLM 的自主代理系统取代手动定义的推理逻辑。SAGE 通过协调一系列工具整合用户偏好、设备状态和外部因素（如天气和电视时间表），具有从
PDF8 months ago
SAGE：面向十亿级产品目录的结构化属性值生成
我们介绍了 SAGE，这是一个用于在全球电子商务目录中推断产品属性值的生成型 LLM。我们引入了一种新颖的属性值预测问题的公式化，作为一个跨语言、产品类型和目标属性的 Seq2Seq 总结任务。我们的新颖建模方法消除了在预测属性值时必须从预
PDF10 months ago
基于文本引导的扩散模型的有趣性质
本文发现了 TDMs 的四个特性，并提出了一种名为 SAGE 的对抗攻击方法，用于发现 TDMs 的意外行为和失效情况。
PDFa year ago
通过因果结构学习实现高效的 SAGE 估计
提出一个名为 d-SAGE 的算法，通过使用因果结构学习来识别条件独立性，并跳过与结果无关的特征组合，从而加速计算 Shapley 加性全局重要性（SAGE）算法的近似值。
PDFa year ago
ACL将上下文纳入子字词表
本研究提出了 SaGe 字元分词器，它在词汇创建阶段中结合上下文信息以针对其下游使用定制子词元，并显示 SaGe 相对于当前广泛使用的标记方案在保持令牌上下文大一致性方面表现更佳，而不会在编码效率或域鲁棒性方面付出过大代价。SaGe 对于英
PDF2 years ago
使用加性重要性度量了解全局特征贡献
本研究探索了通过特征的预测能力定义特征重要性的视角，提出了两种预测能力的概念（模型基础和通用），并通过添加重要性度量的框架来规范化该方法。我们提出了一个模型不可知的方法 SAGE，量化预测能力同时考虑特征交互，并发现它比其他方法分配更准确的
PDF4 years ago