我们研究了专利短语相似性推断任务，该任务衡量了两个专利短语之间的语义相似性。由于专利文件采用了法律和高度技术语言，因此使用本地上下文信息的现有语义文本相似性方法在推断专利短语相似性方面并不令人满意。为了解决这个问题，我们介绍了一种以图形为单位的方法来放大专利短语的全球上下文信息 ...

大型语言模型（LLMS）在提问（QA）任务中表现出了巨大的希望，尤其是在检索演出的一代（RAG）方案和长期文化应用程序中。但是，嘈杂的参考文档阻碍了它们的性能，这些文档通常会分散基本信息的注意力。尽管进行了微调，但基于 Transformer 的体系结构努力优先考虑相关内容 ...

设计忠实而准确的AI模型是具有挑战性的，尤其是在个体治疗效应估计（ITE）领域。理想情况下，部署在医疗保健等关键环境中的ITE预测模型应该是（i）准确的，并且（ii）提供忠实的解释。但是，当前的解决方案是不足的：最先进的黑盒模型无法提供解释，黑盒模型的事后解释器缺乏忠实的保证，并且自我解释的模型极大地妥协了准确性 ...

图像文本匹配一直是一个热门的研究主题，桥接了视觉和语言领域。它仍然具有挑战性，因为图像的当前表示通常缺乏相应的文本标题中的全局语义概念。为了解决这个问题，我们提出了一个简单且可解释的推理模型，以生成捕获场景的关键对象和语义概念的视觉表示 ...

Multi-Hop QA（MHQA）涉及逐步推理以回答复杂的问题并找到多个相关的支持事实。但是，在多跳问答中，现有的大语言模型（LLMS）推理能力仍然是探索，这在回答多跳的问题时不足。此外，尚不清楚LLM是否遵循所需的推理链来达到正确的最终答案 ...

事实证明，将多视图2D实例分割升级到辐射率字段可有效增强3D理解。现有的方法依靠直接匹配来端到端举重，从而产生较低的结果；或采用由复杂的预处理或后处理约束的两阶段解决方案。在这项工作中，我们设计了一种新的端到端对象感知的提升方法，称为Unified-Lift，该方法基于3D高斯表示提供了准确的3D分割 ...

现代深度神经网络（DNNS）通过在各种顺序推荐任务上实现最先进的建议性能，从而极大地促进了顺序推荐系统的开发。给定一系列相互作用的项目，现有的基于DNN的顺序推荐器通常将每个项目嵌入唯一的向量中，以支持对用户兴趣的后续计算。但是，由于潜在的项目可能大量，嵌入顺序推荐器的矩阵的过度参数已成为一种内存瓶颈，可在资源受限的环境中有效部署，e ...

该技术报告详细概述了内窥镜，这是腹腔镜胆囊切除术（LC）视频的数据集，其针对自动评估的安全性评估（CVS）具有高度复杂的注释。内窥镜由三个不同的临床专家组成的201 LC视频和带有分段口罩，边界盒和简历评估的201 LC视频。总的来说，有11090帧用CVS注释和1933年的框架，并用工具和解剖界面框从201个视频和解剖结合盒中注释，以及来自201个视频中的50个带有工具和解剖学片段的201个视频 ...