检索增强的生成（RAG）系统通常遭受知识冲突的困扰，因为检索外部知识与大语言模型（LLMS）的固有，参数知识相矛盾。它会不利地影响下游任务（例如问答（QA））的性能。现有的方法通常试图通过并排比较两个知识来源来减轻冲突，但这可能会使LLM与外部或冗长的环境相压倒，最终阻碍了他们识别和减轻不一致之处的能力 ...

本文研究了广泛使用的大规模视力语言预训练（VLP）数据集中严重的图像文本未对准和高冗余的问题。为了解决这些问题，我们提出了一种称为TL; DR的高效且直截了当的视觉学习算法，该算法旨在将现有的大型VLP数据压缩成小型，高质量的集合。我们的方法包括两个主要步骤 ...

大语言模型（LLM）的最新进展引起了法学委员会的法官范式，展示了他们提供类似人类判断的潜力。但是，在机器翻译（MT）评估领域中，当前的LLM-AS-A-A-Gudge方法缺乏学识渊博的自动指标。在本文中，我们提出了多维多代理辩论（M-MAD），这是一个系统的基于LLM的系统多代理框架，用于高级LLM-AS-A-A-A-Gudge MT评估 ...

查询建议通过提供与用户初始输入相符的相关查询建议，在增强电子商务搜索系统中的用户体验中起着至关重要的作用。该模块可帮助用户导航满足个性化的偏好需求并减少打字工作，从而改善搜索体验。传统的查询建议模块通常采用多阶段级联体系结构，以在系统响应时间和业务转换之间进行良好的权衡 ...

多模式生成的最新进展越来越多地结合了自回旋（AR）和基于扩散的方法，利用它们的互补优势：AR模型捕获长期依赖性并产生流利的，上下文感知的输出，而扩散模型则以连续的远端空间运行，以提炼高效的视觉详细信息。但是，现有的混合动力车通常缺乏有关如何以及为什么在这些范式之间分配模型容量的系统指导。在这项工作中，我们介绍了Madformer，这是一种混合自回归和扩散 Transformer ，可作为分析AR- ...

这项研究评估了大语言模型对增强机器学习过程来管理交通事故的影响。它检查了现代语言模型产生的功能在多大程度上提高或匹配预测的准确性，而在使用事故报告对事件的严重性进行分类时。语言模型和机器学习算法的组合（包括梯度增强决策树，随机森林和极端梯度提升）之间进行了多次比较 ...

医学图像中解剖结构和病理区域的分割对于现代临床诊断，疾病研究和治疗计划至关重要。尽管基于深度学习的细分技术已经取得了重大进步，但其中许多方法仍然受到数据效率，概括性和互动性的限制。结果，在医学图像分析中，开发需要更少标记数据集的精确分割方法仍然是一个至关重要的挑战 ...

大多数现有样式转移方法遵循以下假设：样式可以用全球统计信息（例如革兰氏阴矩阵或协方差矩阵）表示，从而通过强迫输出和样式图像具有相似的全球统计信息来解决问题 ...