尽管在纠正大型语言模型（LLMS）的输出方面已经取得了快速的进展，但由于其指定的反馈目标和更正方式，这些方法不能很好地应用于关系提取（RE）任务。为了解决这个问题，我们为RE提出了一个新颖的自动反馈框架，该框架提出了一个基本原理主管来验证基本原理，并提供了重新选择的演示作为反馈以纠正初始预测。具体而言，我们首先设计了一种因果干预和观察方法，以收集偏见/无偏见的理由来进行对比培训理由主管 ...

本文解决了机器人操纵任务中清晰的对象的类别级姿势估计，并引入了新的基准数据集。尽管最近的方法估计零件在类别级别上构成和大小，但它们通常依赖于几何提示和复杂的多阶段管道，这些管道是从点云的第一部分部分，然后是6D姿势的归一化零件坐标空间（NPCS）估计。这些方法忽略了来自RGB图像的密集语义提示，导致了次优准性，尤其是对于具有小零件的对象 ...

本文介绍了一个多代理应用系统，旨在提高办公室的协作效率和工作质量。该系统集成了人工智能，机器学习和自然语言处理技术，从而实现了任务分配，进度监控和信息共享等功能。系统中的代理能够根据团队成员的需求提供个性化的协作支持，并合并数据分析工具以提高决策质量 ...

随着对自然人类互动的日益增长的要求，基于语音的系统受到越来越多的关注，因为语音是每日交流的最常见形式之一。但是，现有的语音模型在流媒体过程中生成第一个音频 Token 时仍具有很高的延迟，这为部署带来了重要的瓶颈。为了解决这个问题，我们提出了Vita-Audio，这是一种端到端的大型语音模型，具有快速的音频toxt Token 产生 ...

语义沟通被认为是未来智能应用的有前途的技术，已受到广泛的研究关注。尽管语义通信具有提高传输可靠性的潜力，尤其是在低信噪比（SNR）环境中，但在动态无线环境中资源分配和兼容性的关键问题仍然在很大程度上尚未探索。在本文中，我们提出了一种与现有无线通信相容的语义量化（SBQ）的自适应语义资源分配范式（SBQ），其中解决了语义指标和传输指标之间的附加映射关系引入的不准确环境感知 ...

由拍卖推动的在线广告为社交网络服务和电子商务平台带来了数十亿美元的收入。对于广告商来说，GSP拍卖非常简单易懂，几乎已成为行业中广告拍卖机制的基准。但是，大多数基于GSP的工业实践都认为用户点击仅依赖于广告本身，该广告本身忽略了外部项目的效果，称为外部性 ...

大型语言模型（LLM）已被广泛用于为各种在线平台生成内容。由于我们无法安全地将LLM生成的内容与人类生产的内容区分开，因此LLM生成的内容用于训练下一代LLM，从而引起自我消耗的培训循环。从图像生成域中，我们知道，这种自我消耗的训练环会降低图像的质量和多样性，最终以模型崩溃结束 ...

作为下一代无线通信系统，第六代技术（6G）技术正在出现，从而实现了各种移动边缘网络，这些网络可以彻底改变无线通信和连接。通过将生成人工智能（GAI）与移动边缘网络相结合，生成的移动边缘网络具有巨大的潜力，可以增强无线通信网络的智能和效率。在本文中，我们提出了生成移动边缘网络和广泛采用的GAI技术及其在移动边缘网络中的应用的概念 ...