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超越代码生成：软件工程实践中 ChatGPT 使用的观察研究
通过对 24 名职业软件工程师使用 ChatGPT 一周期间的对话和整体体验进行定性分析，发现他们更多地使用 ChatGPT 获取解决任务的指导或对抽象主题的学习，并提出了一个理论框架，指导今后关于职业软件工程师使用 LLM 的学术讨论和设
PDF2 months ago
CVPR基于网格的神经场模型的归纳增强
该论文介绍了一种基于网格的模型的理论框架，并提出了一种名为 MulFAGrid 的新型基于网格的模型，该模型在各种任务中展示了卓越的表征能力和较低的泛化性能。
PDF3 months ago
通过概率潜空间解释深度神经网络压缩
通过使用信息论分歧度量，本文提出了一个基于深度神经网络 (DNNs) 权重的概率潜在空间的新的理论框架，解释了网络稀疏性与性能之间的关系，并通过实验证明了这个理论的结果。
PDF4 months ago
通过听众对话语和故事的情感关联进行感知性叙述分析的时刻
本文旨在开发一个理论框架，用于分析视觉叙事的有效性，如电影和漫画。我们引入了一个名为 “moments” 的新叙事元素，并将其分为故事时刻和议论时刻两种类型。通过记录这些普遍的时刻，我们可以可视化角色在故事中的旅程，并提供情感附着的变化。
PDF8 months ago
LEATHER：对话人类化文本生成学习框架
本文提出了一种新的理论框架，旨在分析文本生成中多方面的目标并为适应未见数据的学习者提供理论保证，应用于 GuessWhat？！视觉对话游戏的数据转移研究，提出了一种新的算法。实验证明，本文提出的算法不仅改善了任务成功率，而且提高了生成文本的
PDF2 years ago
非独立同分布推荐系统：推荐范式转换的综述与框架
本文探讨了推荐问题的非 IID 本质和特征，并提出了非 IID 理论框架，从耦合和异质性的角度建立对推荐问题深入全面的认识。这种非 IID 推荐研究可触发从 IID 到非 IID 推荐研究的范式转变，并带来个性化，精准和可操作的推荐。同时，
PDF4 years ago
ICLR带保证的弱监督解缠模型
研究了当领域匹配、限定标签、匹配对和 rank-pairing 等弱监督方法与基于分布匹配的学习算法相结合时，弱监督何时以及如何保证解缠缚表示的理论框架及其保证和局限性，并通过实验证明了我们理论框架的预测能力和有用性。
PDF5 years ago
数据增强的群论框架
本文提出了一种理论框架，证明了数据增强等效于对保持数据分布近似不变的某一群轨道的平均操作，从而能够减少方差，研究了经验风险最小化、指数族、线性回归和某些双层神经网络这些领域中数据增强的应用。
PDF5 years ago