生成式人工智能的最新进展使得大型语言模型 (LLM) 的访问变得无处不在。凭借其理解和生成类人文本的卓越能力,这些模型正日益融入我们的社会。与此同时,人们还担心这种强大技术可能被滥用,促使服务提供商采取防御措施 ...
0 0 0 2025/05/10 arXiv:2403.17336v2 0x211
言语增强已从深度学习的成功中受益,从可理解性和感知质量方面受益。常规的时频(TF)域方法着重于通过天真的卷积神经网络(CNN)或经常性神经网络(RNN)预测TF面罩或语音频谱。一些最近的研究使用复杂值谱图作为训练目标,但在实现的网络中进行训练,分别预测了相位成分或实际和虚构部分 ...
0 0 0 2025/05/10 arXiv:2008.00264v4 Harry3790
在这项研究中,我们揭示了雾化降解与JPEG压缩之间的相互作用引入了复杂的关节损失效应,这显着使图像恢复复杂化。现有的飞行模型通常会忽略压缩效应,从而限制了它们在实际应用中的有效性。为了应对这些挑战,我们介绍了三个关键贡献 ...
0 0 0 2025/05/10 arXiv:2501.12832v1 ZeHeru
从广告网络的角度来看,用户的活动是由事件类型和时间间隔组成的时间事件的多类序列。了解广告网络中的用户模式已受到机器学习社区的越来越多的关注。特别是,欺诈检测,转换率(CVR)和点击率(CTR)预测的问题引起了人们的关注 ...
0 0 0 2025/05/10 arXiv:2104.03428v2 fc
移动设备使用的快速增加需要改善无缝任务管理的自动化。但是,由于运营知识不足,许多AI驱动的框架挣扎。手动书面知识有助于劳动密集型和效率低下 ...
0 0 0 2025/05/10 arXiv:2502.17110v2 momoom
使用大型语言模型(LLM)是昂贵的,尤其是对于托管许多型号的提供商而言,使成本降低至关重要。服务多个LLM的独特工作量模式(即 ...
0 1 0 2025/05/10 arXiv:2505.04021v1 tea5
量子机械性能的预测在历史上受到准确性和速度之间的权衡而困扰。机器学习潜力以前在该领域表现出了巨大的成功,在保持与经典力场相当的计算效率的同时达到了越来越高的准确性。在这项工作中,我们提出了Torchmd-net,这是一种新型的型号 Transformer (ET)体系结构,在准确性和计算效率方面都超过了MD17,ANI-1的最先进以及许多QM9目标 ...
0 0 0 2025/05/10 arXiv:2202.02541v2 lulus
由多模式大型语言模型(MLLM)驱动的图形用户界面(GUI)代理已经成为一种有希望的范式,可实现与数字系统的智能互动。本文提供了一个结构化的摘要,内容涉及GUI代理的最新进展,重点是增强学习(RL)增强的体系结构。我们首先将GUI代理任务形式化为马尔可夫决策过程,并讨论典型的执行环境和评估指标 ...
0 0 0 2025/05/10 arXiv:2504.20464v1 momoom

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