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Dysca: LVLMs 感知能力评估的动态可扩展基准
通过利用合成图像，我们提出了一个动态可扩展的基准测试 Dysca，评估大规模视觉语言模型的感知能力，并在多种图像风格和场景条件下进行了评估。
PDF7 days ago
ToolEyes：大规模语言模型在实际场景中工具学习能力的细粒度评估
现有对工具学习的评估主要集中在验证大型语言模型（LLMs）与预期结果的工具选择的一致性上。然而，这些方法依赖于一组有限的可以预先确定答案的场景，与真实需求相背离。此外，过于关注结果忽略了 LLMs 有效利用工具所必需的复杂能力。为解决这个问
PDF6 months ago
PCRDiffusion：基于扩散的点云配准概率模型
我们提出了一个新的框架，将点云配准问题看作是从噪声变换到对象变换的去噪扩散过程，并通过生成模型和统一概率表达解决了代表性的判别任务之一 - 点云配准问题。
PDF7 months ago
简化能源转型场景以支持重要政策决策
利用决策树等机器学习技术，从众多定量场景中得出可解释的情景，展示能源转型中的关键决策之间的相互关系，并证明在气候敏感性和需求不确定性方面，选择高可再生能源和部门耦合使全球碳减排情景具备鲁棒性；同时，实现非化石能源的欧洲能源转型主要取决于对生
PDF8 months ago
机器能否生成个性化音乐？一种基于用户喜好的混合方法进行音乐转移
User preference music transfer (UPMT) is a new and understudied problem in music style transfer that can be applied to d
PDF2 years ago
MONet: 无监督场景分解与表示
该论文介绍了 Multi-Object Network 模型，它可以将复杂的 3D 场景拆分为对象和背景等语义组件，从而更好地表示场景中的抽象要素和关系，提高数据效率和转移性能。
PDF5 years ago