现有的大型语言模型（LLMS）面临遵循复杂说明的挑战，尤其是当存在多个限制和以并行，链接和分支结构进行组织时。一种直观的解决方案，即经营链（COT），预计普遍提高LLM的能力。但是，我们发现香草cot由于简单地解释说明的表面推理模式而对性能产生负面影响 ...
基于标记的文本转语音（tts）模型已成为生成自然和真实语音的有前景的途径，但它们面临着发音准确性低、说话风格和音色不一致以及对多样化训练数据的巨大需求等问题。为此，我们引入了一种新颖的分层声学建模方法，辅以定制的数据增强策略，并结合真实数据和合成数据对其进行训练 ...
我们介绍了新颖的声学综合（NVAS）任务：鉴于在源观点上观察到的视线和声音，我们可以从看不见的目标视点综合该场景的声音吗？我们提出了一种神经渲染方法：视觉引导的声学合成（VIGAS）网络，该网络通过分析输入音频 - 视觉提示来综合空间中任意点的声音。为了对此任务进行基准测试，我们收集了两个首先的大规模多视频视听数据集，一个是合成的，一个是真实的。我们表明，我们的模型成功地说明了有关空间提示的原因， ...
终身价值（LTV）预测努力预测用户对特定项目的累积购买贡献，仍然是广告商热衷于解决的至关重要的挑战。精确的LTV预测系统增强了用户兴趣与精心设计的广告的一致性，从而为广告商带来了可观的利润。但是，由于缺乏在现实世界广告方案中通常观察到的数据，因此这个问题变得复杂 ...
Pyslam是一个开源的Python框架，用于视觉大满贯，支持单眼，立体声和RGB-D摄像机。它提供了一个灵活的界面，用于集成古典和现代的本地功能，使其适应各种大满贯任务。该框架包括不同的环闭合方法，体积重建管道以及对深度预测模型的支持 ...
尽管大型语言模型取得了进步，但Text2SQL仍然面临许多挑战，尤其是在复杂和特定领域的查询中。在财务中，数据库设计和财务报告的布局在金融实体和国家之间的差异很大，这使得text2sql更具挑战性。我们提出了FinStat2SQL，这是一种轻巧的文本2SQL管道，可以对财务报表进行自然语言查询 ...
在研究人员可以使用语言模型模拟过去之前，他们需要了解过时的风险。我们发现，促使一个具有时期散文示例的当代模型不会产生与时期样式一致的产出。微调产生的结果在风格上令人信服地愚弄了自动化的法官，但是人类评估人员仍然可以将微调模型输出与真实的历史文本区分开 ...
将本地AI模型（例如大语言模型（LLM））部署到Edge设备上可以大大增强设备的独立功能，减轻服务器的负担并降低响应时间。由于这些巨大的潜力，许多大型科技公司已经发布了几种轻巧的小语言模型（SLM），以弥合这一差距。但是，我们仍然有巨大的动机来在边缘设备上部署更强大的AI模型并提高其智能水平 ...
