发布者：admin，转转请注明出处：http://www.yc00.com/web/1754606466a5181679.html
相关推荐
【论文阅读】ANI-1:an extensible neural network potential with DFT accuracy at force field computational co
文章目录 前言 一、模型架构 二、嵌入 1.原子类型区分 2.角度函数修正 前言 书接上文： 【论文阅读】Generalized Neural-Network Representation of High-Dimensional Pot
Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection
本文是LLM系列文章，针对《Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection》的翻译。大型语言模型能
【论文阅读】LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation：大模型多轮对话迷航现象研究
【论文阅读】LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation：大模型多轮对话迷航现象研究 基本信息 论文链接：LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation 作者：Phil
【论文阅读】GCNet: Graph Completion Network for Incomplete Multimodal Learning in Conversation（TPAMI 2023）
【论文链接】https:arxivabs2203.02177v2 【代码链接】GitHub - zeroQiaobaGCNet: GCNet, official pytorch implementation of our pap
逆向推理+ChatGPT，让论文更具说服力
使用ChatGPT辅助“逆向推理”技巧，可以显著提升论文的质量和说服力。逆向推理从结论出发，倒推所需的证据和论点，确保整个论证过程逻辑严密且无漏洞。 以下是具体步骤： 1. 明确结论 1. 输入结论：首先将论文结论或主要论点输入
论文：Generalized Category Discovery with Large Language Models in the Loop
论文下载地址：Generalized Category Discovery with Large Language Models in the Loop - ACL Anthology 1、研究背景 尽管现代机器学习
ReAct论文解读(2)—方法介绍
Here’s a summary of three parts of the document:Abstract :This section introduces ReAct as an approach that allows LLM
论文翻译 | Is a Question Decomposition Unit All We Need? 我们是否只需要一个‘问题分解单元’？
摘要大型语言模型(LMs)已经在许多自然语言处理(NLP)基准测试中取得了最先进的性能。随着新基准数量的增加，我们构建了更大、更复杂的LM。然而，由于与之相关的成本、时间和环境影响
英文论文翻译免费工具哪个好？5款告别繁琐翻译
在浩瀚的学术海洋中，英文论文如同璀璨的星辰，引领着知识的探索之旅。但语言障碍往往让许多学者望而却步。不知道哪个软件能把英文论文翻译成中文？别担心，今天我
如何论文翻译保持格式？5步策略助你无忧翻译
国际会议上的新知探索#当参加国际学术交流活动时，你是否曾因语言障碍而感到困扰？面对非中文的演讲稿或研究报告，是不是有种“看山不是山”的感觉？别急&
基于SpringBoot的秒杀系统设计与实现论文
摘 要 社会发展日新月异，用计算机应用实现数据管理功能已经算是很完善的了，但是随着移动互联网的到来，处理信息不再受制于地理位置的限制，处理信息及时高效，备受人们的喜爱。本次开发一套基于Spring Boot的秒杀系统，管理员功能有个人中心
论文翻译：ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education?
ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? https:journals.sfu.cajaltindex.
记录HighEr-Resolution Network for Image Demosaicing and Enhancing 论文中Ensemble Strategy
Ensemble Strategy整体策略(ensemble strategy)是用在测试阶段，根据作者提供的实验数据可以看到，有着明显涨点的能力，也不需要去做什么过多额外的
NLP之LLMs之T5：T5FLAN-T5【Fine-tuned Language Net with T5】的简介(包括论文解读)、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
NLP之LLMs之T5：T5FLAN-T5【Fine-tuned Language Net with T5】的简介(包括论文解读)、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 T5的简介 1、已发布的模型检查点
【论文阅读】Optimal Auctions Through Deep Learning
【论文阅读】Optimal Auctions Through Deep Learning0 背景调研本文发表在 PMLR-2019 中，目前被引次数为 155 次（谷歌学术）
论文阅读——LSQ+: Improving low-bit quantization through learnable offsets and better initialization
LSQ: Improving low-bit quantization through learnable offsets and betterinitializationfrom Qualcomm AI Research | Seou
论文笔记 StructCoder: Structure-Aware Transformer for Code Generation
目录 简单介绍 摘要 相关模型结构的比较 本文的贡献 StructCoder模型与设计 符号表示 Code AST DFG 编码器Encoder 输入编码Input emdedding 具有结构感知力的自注意力机制
Image Inpainting via Conditional Texture and Structure Dual Generation 论文解读和感想
Image Inpainting via Conditional Texture and Structure Dual Generation 论文解读和感想背景和动机本文是一篇2021年ICCV的关于图像inpainting的文章。从题
论文阅读——U^2-Net:Going deeper with nested U-structure for salient object detection
U^2-Net:Going deeper with nested U-structure for salient object detectionAbstract本文提出一种简洁高效的目标显著性检测框架——U2Net。U2Net包含两层
【论文阅读】Hierarchical line matching based on Line–Junction–Line structure
一、简介一般的线匹配的方法分为两种：基于个体的和基于小组的。简单来说就是一次匹配一个还是一次匹配一组。对于基于个体的匹配方法，主要是光度信息，这种方法主要都是基于匹配的线
评论列表（0条）