建议对于用户体验和公司收入都至关重要，并且显示出生成推荐模型（GRM）最近产生了质量建议。但是，现有系统受到功能支持不足的限制和在工业场景中培训GRM的效率低下的实现。因此，我们将MTGRBOOST作为GRM培训的有效且可扩展的系统介绍 ...
在许多领域（例如自然语言处理和计算机视觉）中，广泛验证了缩放定律。在推荐系统中，最近的工作采用了生成建议来实现可扩展性，但是它们的生成方法需要放弃传统推荐模型的精心构造的跨特征。我们发现，这种方法会大大降低模型性能，并且扩大无法补偿 ...
DO-RAG: A Domain-Specific QA Framework Using Knowledge Graph-Enhanced Retrieval-Augmented Generation
域特异性的质量保证系统不仅需要生成的流利度，而且需要基于结构化专家知识的高事实准确性。虽然最近的检索型发电（RAG）框架改善了上下文的回忆，但他们在整合异质数据并保持推理一致性方面努力努力。为了应对这些挑战，我们提出了do-rag，这是一个可扩展且可自定义的混合质量保证框架，将多级知识图构造与语义矢量检索集成在一起 ...
加强学习（RL）的概括仍然是一个重大挑战，尤其是当代理遇到具有看不见动态的新型环境时。从人类组成推理中汲取灵感 - 重新配置已知组件以处理新情况 - 我们以组成因果成分（WM3C）介绍了世界建模。这个新颖的框架通过学习和利用组成因果成分来增强RL的概括 ...
我们研究了恒星在斯隆数字天空调查（SDSS）的数据档案中的光度特性，主要目的是了解整个数据集的光度校准。可以证实，点源的光度校准已经与SDSS标准恒星紧密相关。我们还证实，SDSS分光光度计数据的光度合成提供了宽带通量，与误差不超过0的宽带光度法一致 ...
大型语言模型（LLM）的最新成功使他们对自我纠正能力的兴趣越来越大。本文对LLM的内在自我纠正进行了全面的调查，试图解决有关其可行性的持续辩论。我们的研究确定了在自我纠正过程中的重要潜在因素 - LLM的“信心” ...
由于具有强大的视觉推理和概括能力，多模式的大语言模型（MLLM）在端到端（E2E）自主驾驶领域引起了极大的关注。但是，它们在闭环系统中的应用仍未得到充满信心，而当前的基于MLLM的方法尚未显示出与主流E2E模仿学习方法的明显优势。在这项工作中，我们提出了推理计划，这是一个新颖的MLLM微调框架，旨在通过自我监督的下一个场景预测任务和监督的决策链过程，旨在通过整体推理进行闭环 ...
端到端的学习已成为自动驾驶中的变革性范式。但是，驾驶行为的固有多模式性质和长尾场景中的概括挑战仍然是强大部署的关键障碍。我们提出了Diffe2E，这是一个基于扩散的端到端自动驾驶框架 ...
