数据质量和多样性是构建有效指导数据集的关键。 ％随着开源指导数据集的可用性的增加，自动从大量数据中自动选择高质量和多样的子集是有利的。 ％现有方法通常优先考虑实例质量并使用启发式规则来维持多样性 ...

GUI代理具有巨大的潜力，可以增强人类磁场相互作用的经验和效率。但是，当前的方法在跨应用程序（应用程序）和任务概括方面面临挑战，这主要是由于现有数据集中的两个基本限制。首先，这些数据集忽略了开发人员引起的应用程序之间的结构变化，从而限制了知识在各种软件环境中的可传递性 ...

大型语言模型（LLM）需要为所有人提供服务，包括全球大多数非英语演讲者。但是，当今大多数LLM，尤其是开放LLM，通常仅用于英语（例如 ...

我们提出了一个新颖的数据集，旨在通过解决量化视频内容中的危险的挑战并确定类似人类的大语言模型（LLM）评估者的挑战，旨在推进危险分析和评估。这是通过汇编100个YouTube视频的集合来实现的，其中包含各种活动。每个视频都由人类参与者注释，他们提供了从0（对人类无危险）到10（威胁生命）的危险评级，并具有精确的时间戳，表明危险越高 ...

在这项工作中，我们提出了一个基于LLM的BT生成框架，以利用两者的优势来进行顺序的操纵计划。为了实现人类机器人的协作任务计划并通过非Xperts增强直觉机器人编程，该框架采用人类指示来启动动作序列和人类反馈的产生，以优化运行时BT的生成。框架中的所有介绍方法均在真实的机器人装配示例上进行测试，该示例使用了西门子机器人装配挑战中的齿轮集模型 ...

越来越多的机器人系统越来越期望为新任务或不可预测的环境配置易于配置，同时保持人类可读和可验证的透明策略。我们建议使用大语言模型（BETR-XP-LLM）的方法行为树扩展，以动态，自动扩展并配置行为树作为机器人控制的策略。该方法利用LLM在计划和执行过程中解决任务计划者功能之外的错误 ...

工具在增强大语言模型中的集成提出了一种新的方法，以提高这些模型处理特定，复杂任务的效率和准确性。本文研究了教授LLMS使用外部工具领域中的方法，挑战和发展，从而将其能力的界限推广到了先前存在的知识库之外。我们引入了一个标准化的范例，用于以一系列功能为指导的工具集成，该功能将用户指示映射到可操作的计划及其执行，并强调理解用户意图，工具选择和动态计划调整的重要性 ...

图像增强是一种广泛使用的技术，用于提高卷积神经网络（CNN）的性能。在共同的图像转移，裁剪，翻转，剪切和旋转中，用于增强。但是，还有更高级的技术，例如切口和样品绘制 ...