آرشیو همه نوشته‌ها
آرشیو موضوعی

برچسب: مدل‌های زبانی

پایبندی دستیارهای هوش مصنوعی سازمانی زیر فشار

پژوهش PACT بررسی می‌کند که دستیارهای هوش مصنوعی سازمانی هنگام فوریت، اصرار کاربر و وسوسه میان‌برها تا چه حد به قواعد پایبند می‌مانند؛ و نشان می‌دهد پاسخ درست…

01

SIEVE: فراموش‌سازی انتخابی اطلاعات در مدل‌های بینایی‌-زبان با سرکوب مقادیر توجه

روش SIEVE با سرکوب مقادیر توجه برای نمونه‌های فراموشی و تطبیق آن‌ها با مدل مرجع برای نمونه‌های نگه‌داری، بازیابی پیوندهای حساس تصویر–پرسش–پاسخ را کاهش می‌دهد. نتایج گزارش‌شده روی…

02

چشم‌انداز روبریک‌های ارزیابی استدلال بالینی در مدل‌های زبانی بزرگ

این پیش‌چاپ که داوری همتای مستقل آن تأیید نشده بررسی می‌کند ابزارهای موجود تا چه حد می‌توانند استدلال بالینی مدل‌های زبانی بزرگ را در پرونده‌های طولی و چندسندی…

03

در ایمنی ویدیو، «ناامن» بودن جواب کافی نیست

خوانش دقیق یک پیش‌چاپ درباره تشخیص چندبرچسبی ایمنی ویدیو و کنترل نسبت خطاهای مثبت و منفی در زمان آموزش.

04

وقتی ترجمه‌ها باید به یک مسیرشناس برسند

این پژوهش پیشنهاد می‌کند برای نزدیک‌تر کردن پردازش زبان‌ها در مدل‌های MoE، به‌جای هم‌تراز کردن مستقیم حالت‌های پنهان، توزیع انتخاب متخصص‌ها هم‌تراز شود؛ ایده‌ای امیدوارکننده با مرزهای روشن.

05

تراز بین‌زبانی در مدل‌های MoE با خروجی مسیریاب‌ها

این مقاله روشی برای هم‌راستا کردن پردازش زبان‌های مختلف در مدل‌های decoder-only مبتنی بر MoE معرفی می‌کند: نزدیک‌کردن توزیع میانگینِ انتخاب متخصصان برای جمله‌های ترجمه‌شده. آزمایش‌ها روی چهار…

06

هم‌بستگی جهانی در همکاری چندعامله

این مقاله مسئله‌ای را بررسی می‌کند که در آن هر عامل بر پایه دید محلی خود درست عمل می‌کند، اما نتیجه ترکیبی تیم با قیدهای مشترک ناسازگار می‌شود.…

07

Mem++: نگه‌داری غیرمخرب حافظه بلندمدت برای عامل‌های سازمانی

Mem++ اسناد سازمانی را کامل، همراه با تاریخ و نویسنده، نگه می‌دارد و انتخاب میان نسخه‌های متعارض را به زمان پاسخ‌گویی واگذار می‌کند.

08

وقتی پاداش یکسان، مهارت‌های دیداری متفاوت می‌آموزد

این پیش‌چاپ نشان می‌دهد که بهبود بنچمارک‌های تصویری لزوماً از یادگیری از تصاویر نمی‌آید؛ طراحی مسئله باید استفاده از شواهد دیداری را برای دریافت پاداش ضروری کند.

09

ویستا: حافظه بصری بدون اتلاف برای عامل‌های چندوجهی

ویستا یک چارچوب بصری است که به مدل‌های چندوجهی امکان می‌دهد فریم‌های گذشته را با جزئیات اصلی بازیابی و دوباره بررسی کنند. نویسندگان گزارش می‌کنند که این طراحی…

10