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CVPR
P3Depth: 利用分段平面先验的单目深度估计
提出了一种基于像素平面性先验的单目深度估计方法，并使用具有两个输出头的卷积神经网络来学习并由此实现端到端的训练，以预测尖锐边缘和具有合理 3D 重建的深度图，将其在 NYU Depth-v2 和 KITTI 的 Garg 数据集上的实验结果
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2 years ago
Co-Training 改进大语言模型的基于 Prompt 的学习
本文研究发现，利用未标注的数据进行共同训练可以提高基于提示学习的性能，从而实现对具有挑战性数据集中性能的显著提高。
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2 years ago
COLING
基于无监督机器翻译的改写生成
本文提出了一种将改写生成任务视为无监督机器翻译的新方法，通过将大规模无标签单语语料库拆分成多个簇并使用这些簇的对训练多个 UMT 模型，然后基于这些 UMT 模型生成的改写语句对，可以训练出一个统一的代理模型，用于生成改写句子，该方法避免了
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3 years ago
DIET: 对话系统的轻量级语言理解
DIET 架构研究了不同预训练表示对意向和实体预测的有效性，并在多领域 NLU 数据集上取得了最新的技术水平，没有明显的使用大规模预训练模型的好处，实际上 DIET 即使在没有预先训练嵌入的情况下，也改进了现有技术水平，效果最佳的模型优于
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4 years ago
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