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KDDLumos：赋予多模式 LLMs 场景文本识别能力
我们介绍了 Lumos，这是第一个具备文本理解能力的端到端多模态问答系统。Lumos 的核心是一个场景文本识别（STR）组件，用于从第一人称视角图像中提取文本，输出结果被用来增强多模态大型语言模型（MM-LLM）的输入。本文探讨了在构建 L
PDF5 months ago
确定性计算能力网络：架构、技术和前景
基于计算与网络融合研究，提出了一种名为确定性计算能力网络（Det-CPN）的新网络范式，旨在为新应用提供端到端传输确定性和计算确定性，以确保服务的安全高效运行。该文章首先介绍了计算能力网络的研究进展，然后分析了 Det-CPN 的动机和场景
PDF5 months ago
EMNLPSpeakerly: 基于声音的文本编写助手
Speakerly 是一个实时的基于语音的写作辅助系统，可以帮助用户在电子邮件、即时消息和笔记等各种应用场景下进行文本创作。该系统通过指令或口述与用户进行交互，并能生成格式良好和连贯的文档。系统使用小型、任务特定模型以及预训练语言模型的组合
PDF8 months ago
CoPAL: 机器人动作的修正规划与大型语言模型
在全面自主的机器人系统领域，本研究通过提出系统架构来解决复杂开放世界环境中任务与动作规划的挑战，核心是处理生成计划中的物理、逻辑和语义错误的重规划策略。通过在仿真和两个复杂的现实场景中进行实证评估，我们展示了所提出的反馈架构对可执行性、正确
PDF9 months ago
私密联邦数据分析的可采样匿名聚合
我们重新审视了针对私人统计和私有联邦学习的可扩展协议设计问题，提出了一种简单的原语，允许有效实现多个常用算法，并实现了接近集中式设置中的隐私计算，而无需其所需的强烈信任假设。其次，我们提出了一个实现此原语的系统架构，并对所提议的系统进行了安
PDFa year ago
佛罗里达计划：简化联邦学习
通过提供云托管基础设施和任务管理接口，以及支持大多数主流编程语言（包括 C++、Java 和 Python）的多平台 SDK，Project Florida 旨在简化跨设备的联邦学习解决方案的部署任务。它使得服务管理与联邦学习工作流程解耦，
PDFa year ago
Jaseci 和 Jac 的哲学：全面的无服务器编程范式与全栈自动化的价值
通过 Jaseci 架构和 Jac 编程语言的设计，使用更高层次的抽象，自动选择微服务并动态更改，使程序员在解决实际问题时更容易实现复杂的 AI 产品和其他应用，并在商业生产环境中将 AI 开发时间加快了约 10 倍。
PDF2 years ago
现代视觉问答架构的快速进步：回顾
本文总结了近年来在改善视觉问题回答系统架构方面的研究进展，指出视觉问题回答对于人工智能的重要性及多模态架构的好处。
PDF2 years ago
2022 健壮人工智能系统保证（RAISA）研讨会议录
讨论以健壮的人工智能和机器学习系统为基础，发展和实践的 Robust Artificial Intelligence System Assurance（RAISA）研讨会，探讨机器学习系统架构、开发和部署的健壮性保障，人机协同合作，以及在公
PDF2 years ago
聊天机器人系统架构
本文旨在讨论对话代理程序的系统架构及其各个组成部分，需要应用自然语言处理概念和一些人工智能技术，如深度学习方法，来做出响应决策。
PDF2 years ago
ACL语言（再）建模：走向具身语言理解
本文提出了基于具有体验认知语言学特征的表征和学习方法的自然语言理解系统架构，旨在利用隐喻推理和模拟的基础来提高自然语言理解系统的效率、可解释性和概括性。
PDF4 years ago
KDDRosetta：大规模图像文本检测和识别系统
本文介绍了 Rosetta 这一部署、可扩展的光学字符识别系统的设计，该系统旨在处理 Facebook 等社交网络每日上传的图像，采用建模技术实现了图像中文本的高效检测和识别，并描述了系统架构。此外，本文还对相关技术进行了广泛的评估和实践应
PDF5 years ago
揭秘雾计算：特征架构、应用和抽象化
本文综述了边缘计算、雾计算和云计算生态系统中体系结构、应用和平台抽象的各个维度，从物理和应用移动性、隐私敏感性和新兴运行时环境等方面介绍了边缘和雾层的新颖能力。同时，我们基于各个领域的第一手实践介绍了相关 IoT 应用案例研究，并指出了 F
PDF7 years ago
计算环境下的偶然性建模
本文提出通过合适的系统架构和设计选择，可以增加系统的偶然性潜力，通过六个阶段的框架模型，可以评估和实现计算系统中的偶然性，特别是在设计能够在现实世界环境中响应的计算创意 / 人工智能应用程序方面具有潜在的益处。
PDF10 years ago
自然语言生成是否出现共识体系架构，并具有心理语言学可行性？
对于最近应用导向的自然语言生成系统进行了综述，认为尽管这些系统拥有非常不同的理论背景，但就它们将生成过程划分为模块、模块执行的计算以及模块之间相互作用的方式而言，这些系统具有惊人的相似的架构。作者比较了这种 “共识架构” 与关于人类语言如何
PDF30 years ago