很少有课堂学习(FSCIL)是一个具有挑战性的问题,因为在新课程中,每个新颖的课程都只能访问少数培训样本。固定主链或调整在上一次课程中训练的分类器原型不可避免地会导致旧类的功能和分类器之间的错位,这解释了众所周知的灾难性遗忘问题。在本文中,我们在FSCIL中处理了受到最近发现的名为Neural Collapse的现象的启发的FSCIL的这一未对准困境,该现象揭示了同一阶级的最后一层特征将崩溃到顶点 ...
通过使用奖励模型将大型语言模型(LLM)与人类偏好保持一致的关键方法,从人类反馈中学习(RLHF)已成为一种关键方法。但是,传统奖励模型通常会产生点估计,这过度简化了人类价值观和偏好的多样性和复杂性。在本文中,我们介绍了分位数奖励模型(QRMS),这是一种新颖的奖励建模方法,可以在奖励上学习分布而不是单个标量值 ...
灵感来自正规彩票假设(RLTH),该假设(RLTH)假设在密集网络中存在平稳(非二元)子网,以实现密集网络的竞争性能,我们提出了几个播放类增量学习(FSCIL)方法。至as \ emph {soft-subnetworks(softnet)}。我们的目标是逐步学习一系列会议,每个会议在每个课程中只包括一些培训实例,同时保留了先前学到的知识。软网络在基本训练会议上共同学习模型的权重和自适应非二进制软 ...
实时语音互动是人机合作的基本接口,具有巨大的潜力。但是,当前的开源模型面临着诸如语音数据收集的高成本,动态控制中的弱点和智力有限的限制。为了应对这些挑战,本文介绍了Step-Audio,这是第一个可以生产的开源解决方案 ...
最近,通过直接感知图形用户界面(GUI)并生成相应的代码来控制键盘和鼠标输入,多模式大型语言模型(MLLM)已被用作控制键盘和鼠标输入的代理。但是,当前的代理主要在静态环境中表现出极好的了解,并且主要应用于相对简单的域,例如Web或移动接口。我们认为,强大的GUI代理应该能够感知GUI的时间信息,包括动态的Web内容和多步任务 ...
该报告研究了使用预处理的随机梯度下降(PSGD)方法的Hessian拟合标准进行随机优化的Hessian或其逆拟合,该标准与许多常用的二阶和自适应梯度优化者,例如BFGS,Ghussian,Ghussian,Ghussian,Ghussian -Newton算法,自然梯度下降,Adagrad等 ...
我们介绍了Omnire,这是一种整体方法,可有效地从设备日志中重建高保真动态的城市场景。使用神经辐射场或高斯裂缝对驱动序列进行建模的最新方法证明了重建具有挑战性的动态场景的潜力,但通常会忽略行人和其他非车辆动态参与者,从而阻碍了动态城市场景重建的完整管道。为此,我们为驾驶场景(名为Omnire)提出了一个综合的3DGS框架,该框架允许在驾驶日志中准确,全长重建各种动态对象 ...
我们考虑基于图编辑距离(GED)估计的图形相似性计算(GSC)任务。最新的方法将GSC视为使用图神经网络(GNN)的基于学习的预测任务。为了捕获成对图之间的细粒度相互作用,这些方法主要包含端到端学习管道中的节点级匹配模块,这在训练和推理阶段都会导致高计算成本 ...