2024-10-16 13 0

开放域长篇问答(LFQA) 是自然语言处理 (NLP) 中的一项基本挑战，它涉及检索与给定问题相关的文档并使用它们生成详尽的段落长度答案。虽然事实开放域问答 (QA) 方面最近取得了显著进展，其中短语或实体足以回答问题，但在长篇问答领域所做...

2024-10-16 16 0

机器人研究的总体目标是设计能够协助完成各种任务的系统，从而有可能改善日常生活。大多数用于教导代理执行新任务的强化学习算法都需要奖励函数，该函数为代理提供积极的反馈，以促使其采取行动，从而取得良好的结果。然而，实际上指定这些奖励函数可能非常繁...

2024-10-16 16 0

基于Transformers 的自然语言处理(NLP) 模型，例如BERT、RoBERTa、T5或GPT3，可成功完成各种任务，并且是现代 NLP 研究的中流砥柱。 Transformers 的多功能性和稳健性是其被广泛采用的主要驱动力，这...

2024-10-16 16 0

3D 计算机动画是一种耗时且技术含量极高的媒介——即使要完成一个动画场景也需要许多步骤，例如建模、装配和动画制作，每个步骤本身都是一个子学科，可能需要数年才能掌握。由于其复杂性，3D 动画通常由熟练的专家团队进行，尽管技术和工具已经取得了数...

2024-10-16 12 0

过去十年，计算机视觉取得了长足进步，这要归功于大规模基准测试，例如用于图像分类的ImageNet或用于对象检测的COCO，它们提供了大量数据集和评估模型的标准。然而，这些传统的基准测试评估的是被动任务，其中重点是感知，而最近的计算机视觉研究...

2024-10-16 14 0

通用机器人要想发挥最大作用，就需要能够执行一系列任务，例如清洁、维护和运送。但是，使用离线强化学习(RL)（一种反复试验的学习方法，其中代理使用之前收集的数据进行训练）训练单个任务（例如抓取）可能需要数千个机器人小时，此外还需要大量工程来实...

2024-10-16 15 0

全景分割是一项计算机视觉任务，它将语义分割（为每个像素分配一个类别标签）和实例分割（检测和分割每个对象实例）统一起来。全景分割是现实世界应用的核心任务，它可以预测一组不重叠的掩码及其相应的类别标签（即对象类别，如“汽车”、“交通信号灯”、“...

2024-10-16 13 0

强化学习 (RL) 研究的一个长期总体目标是设计一种能够解决各种问题的通用学习算法。然而，由于 RL 算法分类非常庞大，并且设计新的 RL 算法需要进行大量的调整和验证，因此这个目标非常艰巨。一个可能的解决方案是设计一种元学习方法，可以设计...

2024-10-16 9 0

该合作旨在加强互联网连通性，降低中断风险，并促进更广泛的数字合作，包括网络安全和数字包容。几内亚和科特迪瓦已建立合作伙伴关系，以连接两国的光纤网络，旨在加强两国的数字基础设施并提高网络可靠性。这种连接对几内亚尤其重要，因为几内亚目前依赖一条...

2024-10-16 7 0

实时监控使富士通的系统能够在需求激增之前激活额外的基站，从而防止网络问题。富士通推出了一项新的人工智能服务，旨在通过预测流量激增和调整基站运营来提高 5G 网络性能。该应用程序通过在需要时激活额外的基站来确保用户在高峰时段遇到最小的干扰。该...