在对话式AI中有效的长期记忆需要在多个会话中综合信息。但是，当前系统将过多的推理负担放在响应生成上，使性能显着取决于模型尺寸。我们介绍了Premem（情节记忆的存储前推理），这是一种新颖的方法，将复杂的推理过程从推理转移到记忆构建 ...
过度适合合成训练对仍然是图像去悬式的一个关键挑战，从而导致对现实世界情景的概括能力不佳。为了解决这个问题，现有的方法利用了未配对的现实数据进行培训，采用自行车或对比学习框架。尽管取得了进展，但这些方法通常会遭受训练不稳定的困扰，从而导致表现有限 ...
我们介绍了MMBENCH-GUI，这是一种用于评估Windows，MacOS，Linux，IOS，Android和Web平台的GUI自动化代理的层次基准。它包括四个级别：GUI内容理解，元素接地，任务自动化和任务协作，涵盖GUI代理的基本技能。此外，我们提出了一个新颖的效率质量领域（EQA）指标，以评估在线自动化方案中的GUI代理执行效率 ...
学习视觉语义相似性是弥合图像和文本之间差距的关键挑战。但是，视觉和语言数据（例如信息密度）之间存在固有的变化，即 ...
由于其强大的近似能力，神经网络（NNS）已成为治疗效应估计的自然选择。然而，如何设计具有理想特性的基于NN的估计器，例如低偏差和双重稳健性仍然是一个重大挑战。解决此问题的一种常见方法是针对正规化，它修改了NNS的目标函数 ...
使视觉语义模型有效地处理多视图描述匹配是一个长期的挑战。现有方法通常学习一组嵌入式，以找到每个视图文本的最佳匹配并计算相似性。但是，通过这些方法学到的视觉和文本嵌入具有有限的信息能力，并且容易受到当地类似的负面样本的干扰 ...
定量投资（``定量''）是一个跨学科的领域，结合了金融工程，计算机科学，数学，统计等。量子已经成为过去几十年中主流投资方法论之一，并且经历了三代：Quant 1.0：Quant 1.0，通过数学建模以发现市场上有错误的市场资产。量化2 ...
在大规模的对比性视觉语言预先训练的模型（例如剪辑）的驱动下，图像文本匹配任务的最新进步在表示学习方面取得了巨大的成功。由于图像级的视觉语言对齐，剪辑在理解细粒细节（例如对象属性和对象之间的空间关系）方面缺乏。最近的努力试图通过引入迅速学习以实现对象级别的对准来强迫剪辑来获取结构化的视觉表示 ...
