semantic reasoning | BriefGPT

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ACLRDRec：基于 LLM 的推荐系统中的原因提炼
本论文提出了一种理由精炼推荐模型（RDRec），通过从用户和物品相关的评论中提取精华，为推荐系统提供了理由，从而将大型语言模型（LLM）的推荐性能推向了前沿。
PDF2 months ago
PyTorchGeoNodes：用于三维形状重建的可微分形状程序
我们提出了 PyTorchGeoNodes，一种可解释的形状程序，用于从图像中重建 3D 对象。我们的实验表明，我们的重建结果与输入场景很好地匹配，并能对重建对象进行语义推理。
PDF3 months ago
探索直至自信：面向体验式问答的高效探索
我们提出了一种基于语义推理和视觉语言模型的方法，通过构建语义地图和使用自校准来提高机器人的提问回答和探索效率。
PDF3 months ago
家庭服务机器人的长期个性化交互式连续学习架构
我们结合了持续学习、语义推理和交互式机器学习的思想，并通过人机交互开发了一种新型的交互式持续学习架构，用于在家庭环境中不断学习语义知识。我们将该架构与一个物理移动机器人集成，并在实验室环境中进行了两个月的广泛系统评估。结果表明，我们的架构能
PDF4 months ago
SayNav: 动态规划中基于大型语言模型的导航
基于大型语言模型的新方法 SayNav，通过建立探索环境的三维场景图，生成高级导航计划，并利用预训练的低级规划器逐步执行，动态生成导航过程中的指令并根据新感知信息不断改进步骤，有效在大规模新环境中定位多个不同物体。
PDF10 months ago
SwinDocSegmenter：一种端到端的统一领域自适应变压器用于文档实例分割
本文提供了一个用于端到端的文档图像中的复杂布局的实例级分割的统一 Transformer 编码器 - 解码器架构，并且在对 PubLayNet，PRIMA，Historical Japanese（HJ）和 TableBank 等竞争基准的广
PDFa year ago
自动数据科学中的语义调研
本文介绍了当前自动化数据科学和机器学习的重要缺陷，并讨论了如何利用基本的语义推理和新型数据科学自动化工具相结合来帮助数据扩充和转换的一致性和可解释性。此外，语义可以通过帮助解决信任、偏见和可解释性方面的挑战，以一种新的方式协助数据科学家。
PDF2 years ago
IconQA：一个新的抽象图形理解和视觉语言推理基准
本论文介绍了一个新的图标问答（IconQA）挑战，使用包含 107,439 个问题和三个子任务的 IconQA 数据集（Icon645）作为基础，并提出了一个强大的基线模型 Patch-TRM。
PDF3 years ago
基于对称正则化的 BERT 模型对对语义推理
为了提高文本对推理和阅读理解等任务的理解能力，我们对 BERT 模型中的下一句预测任务进行了改进，引入了前一句预测任务，扩展了任务范围，同时通过标签平滑技术减少了噪声。实验证实，该改进方法能够显著提高 BERT 模型的性能，在自然语言推理和
PDF5 years ago
MultiNet: 自主驾驶实时联合语义推理
本文提出了一种联合分类、检测和语义分割的方法，其中编码器在三个任务之间共享。该方法非常简单，可以端到端训练，在具有挑战性的 KITTI 数据集中表现良好，在道路分割任务中优于现有技术。而且，我们的方法非常高效，执行所有任务只需要不到 100
PDF8 years ago