本文提出了一种新的VAE框架,通过批特征交换与潜在一致性损失,使学习到的潜在表征具有更好的可解释性、结构性和解纠缠特性。实验旨在验证该方法在人脸与人体3D网格生成任务中的有效性。本论文针对3D生成模型中潜在表示解耦的问题,提出了一种基于Mini-Batch特征交换和潜在一致性损失的自监督方法。通过在Mini-Batch内的样本间交换预定义的网格特征并约束对应潜变量的相似性,实现了对身体和面部3D网

该论文提出了一种基于条件概率曲率的快速检测机器生成文本的方法Fast-DetectGPT。论文的实验部分主要验证了Fast-DetectGPT在不同场景下的检测性能,包括白盒和黑盒检测,不同长度文本的检测,跨领域和语言的泛化,以及面对各种生成策略和对抗攻击的鲁棒性。本论文针对零样本检测机器生成文本的问题,提出了一种基于条件概率曲率(conditional probability curvature

本文探索了SnapKV在多个极长上下文语言模型中的表现,涉及任务包括Needle-in-a-Haystack、基准测试LongBench、搜索增强生成等,考察了SnapKV在推理速度、内存占用、生成质量等方面的影响。本论文针对大语言模型(LLM)在处理长序列时存在计算和存储效率低下的问题,提出了一种名为SnapKV的压缩方法。通过对注意力机制中关键信息的挖掘和压缩,SnapKV能够在保持模型性能的

该论文提出了一个自动生成科学问答数据集的框架SciQAG,论文实验核心验证SciQAG生成QA对的质量,以及与其他模型的对比效果。本论文针对大规模科学问答数据集构建问题,提出了一种名为SciQAG的自动生成框架。该框架利用种子问答引导LLMs生成更多问答数据,并设计了一个五维度的RACAR指标用于自动评估生成的问答质量。实验结果表明,SciQAG生成的96万个科学问答对在RACAR指标上平均得分达

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该论文提出了一个新的多跳查询数据集MultiHop-RAG，用于基于检索的语言生成任务(Retrieval-augmented Generation, RAG)的评估。论文实验旨在展示MultiHop-RAG数据集在评估RAG系统的检索和生成能力方面的benchmarking作用。本论文针对现有Retrieval-Augmented Generation (RAG)系统在回答多跳查询(Multi-

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LaTex是一种基于ΤΕΧ的排版系统，使用LaTex最大的好处就是“只需要写内容就可以，至于内容排版就不是我们的事”。LaTex的使用可以大大提高我们科研论文写作的工作效率。平时写文章一般使用最多的排版工具是Word，使用Word一般先写好内容，之后参考模板调整格式，相比较我们的LaTex就大大省事的多。Word工具LaTex1、编写内容1、编写内容2、参考模板...