合成数据生成（SDG）已越来越流行，作为一种增强隐私的技术。它旨在维持其基础培训数据的重要统计特性，同时排除任何个人身份信息。近年来，已经开发了许多可持续发展算法，以改善和平衡这两个目标 ...
通过文本链（COT），多模式推理的最新进展已大大提高，这是一种模型在语言中进行推理的范式。但是，这种以文本为中心的方法将视觉视为一种静态的初始上下文，在丰富的感知数据和离散的符号思想之间产生了基本的“语义差距”。人类认知通常会超越语言，将视觉作为动态的心理素描本 ...
多光子相干状态，一种对相干元素的概括，是针对位于恒定均匀磁场的双层石墨烯中的电子的，该磁场与双层表面正交。为此，为了确定具有复杂特征值的运算符的多光子相干状态，建造了广义的歼灭操作员。此外，根据海森堡的不确定性关系，概率密度和平均能量值，计算了这些状态的一些物理量 ...
稀疏 Transformer 最近引起了很多关注，因为能够降低二次依赖性对序列长度的能力。我们认为，不同注意力拓扑之间的信息瓶颈灵敏度和不一致的两个因素可能会影响稀疏 Transformer 的性能。本文提出了一个精心设计的模型，名为Ernie-Sparse ...
最近，视觉语言模型（VLM）经历了重大的进步，但是这些模型在室内场景中仍面临空间层次结构推理的挑战。在这项研究中，我们介绍了Root，这是一种基于VLM的系统，旨在增强室内场景的分析。具体而言，我们首先使用GPT-4V开发一种迭代对象感知算法来检测室内场景中的对象实体 ...
大型语言模型（LLM）的巨大商业潜力引起了人们对其未经授权使用的关注。第三方可以通过微调自定义LLM，并仅提供黑盒API访问，有效地隐藏未经授权的用法并使外部审核过程复杂化。这种做法不仅加剧了不公平的竞争，而且违反了许可协议 ...
我们提出了双曲线切线指数线性单元（TELU），这是一种神经网络隐藏的激活函数，定义为Telu（x）= XTANH（EXP（x））。 Telu的设计基于关键激活函数的核心原理，通过紧密近似于其活性区域的身份函数，同时有效地减轻其饱和区域中消失的梯度问题，从而实现了强收敛。它的简单公式提高了计算效率，从而提高了可伸缩性和收敛速度 ...
事件因果关系识别（ECI）已成为自然语言处理（NLP）的关键任务，旨在自动检测文本中事件之间的因果关系。在这项综合调查中，我们系统地阐明了ECI的基本原理和技术框架，提出了一个新颖的分类框架来对现有方法进行分类和阐明。 {我们讨论相关的挑战，提供定量评估，并概述这个动态和快速发展的领域的未来方向 ...
