大型语言模型(LLM)彻底改变了数据库的自然语言界面,尤其是在文本到SQL转换中。但是,当面对歧义或不足的上下文时,当前的方法通常会产生不可靠的输出。我们提出可靠的文本到SQL(RTS),这是一个新颖的框架,可通过结合戒烟和人类的机制来增强查询产生的可靠性 ...
大型语言模型(LLM)的最新进展通过长期的思考(COT)推理表现出了显着的推理能力。 R1蒸馏计划已成为具有提高推理能力的培训具有成本效益的模型的有前途的方法。但是,推动其有效性的基本机制尚不清楚 ...
在过去的几年中,正在进行一场持续的竞赛,以发展最好的通用机器学习跨性别潜力。这种快速的增长促使研究人员创建了越来越精确的模型,以预测能源,力和压力,将创新体系结构与大数据相结合。在这里,这些模型在预测声子特性方面的性能是基准的,这对于理解材料的振动和热行为至关重要 ...
在本文中, Transformer (vit)作为实现语义图像传输的新骨干,transformer(( Transformer )(witt)。以前的工作建立在卷积神经网络( cnn)的基础上,它在捕获全局依赖性方面效率低下,它在捕获全局依赖性方面效率低下,导致端到端传输性能下降,尤其是对于高分辨率图像。为了解决这个问题,拟议的 ...
大型语言模型(LLMS)计划的能力仍然是辩论的话题。一些批评家认为,提高LLMS推理技能的策略在计划任务方面无效,而另一些策略仅根据计划语料库的培训模型报告了强劲的结果。这项研究通过开发端到端的LLM规划师并采用不同的指标进行彻底评估来重新评估最新策略 ...
给定一个数据集$ \ MATHCAL {D} $,其中包含数百万个数据点和一个愿意为\ $$ x $付费的数据消费者,以训练机器学习(ML)型号(ML)型号,我们应该如何将此\ $$ x $分配给每个数据点以反映其“价值”?在本文中,我们通过Shapley值来定义“数据的相对价值”,因为它独特地具有具有吸引人的现实解释的属性,例如公平,合理性和去偏移性。对于一般有限的实用程序功能,众所周知,Sha ...
3D高斯分裂(3DGS)是一种用于3D重建的有前途的技术,提供有效的训练和渲染速度,使其适用于实时的此HTTP URL,当前的方法需要高度控制的环境(没有移动的人或防风元素,以及一致的照明)以满足Inter-View一致性一致性假设。这使得现实世界的重建会捕获有问题。我们提出一尘不染的拼图,这种方法利用预先训练和通用的特征,结合了强大的优化,可以有效地忽略瞬态分散术者 ...
交互式定理供奉献精益可以验证形式的数学证明,并得到不断扩展的社区的支持。该生态系统的核心是其数学库Mathlib4,它为不断扩展的数学理论的形式化奠定了基础。但是,在Mathlib4中搜索定理可能具有挑战性 ...