OneCanvas обеспечивает понимание 3D-сцены в моделях Вид-Язык путем агрегирования признаков кусков на панорамной панели с использованием координат 3D-мира. Оно достигает лучших результатов на SQA3D и VSI-Bench, с сильной обобщаемостью на SPBench, используя значительно меньшее количество вычислений на обучении по сравнению с предыдущими методами.
OneCanvas: Понимание 3D-сцены через перепроекцию панорамы
Двухагентная архитектура для проверенной перевода между моделями
Двухагентная архитектура преобразует протоколы экспериментов на естественном языке в исполняемые команды для платформ роботизированных лабораторий. Она использует агента парсера и движок отображения на основе правил для перевода протоколов, при этом агент проверки с использованием гетерогенной нейросети обеспечивает точность и запускает самокоррекцию. Архитектура успешно позволяет реализовывать автономное выполнение экспериментов на микроплашках, таких как тест Брадфорда.
ViGOS: Разделение восприятия и рассуждения в многомодальных на-политических самодистилляциях
ViGOS представляет визуально обоснованную на-политическую самодистилляционную рамку для многомодальных больших языковых моделей. Она разделяет восприятие и рассуждение, используя визуальный учитель для визуальных описаний и учитель для конечных выводов, что снижает зависимость от текстовых ссылок. Этот подход улучшает визуально обоснованную производительность на нескольких бенчмарках визуально-языковых моделей.
ThinkDeception: Интерпретируемая многомодальная система обнаружения лжи
ThinkDeception представляет прогрессивную систему обучения с усилением, позволяющую проводить интерпретируемое обнаружение лжи на основе нескольких модальностей. Она использует аннотированный пошаговый датасет Chain of Thought и предлагает метод оптимизации политики групп относительной визуальной-аудиальной согласованности с динамическим куррикулом, повышающий качество рассуждений и превосходящую существующие методы на основных бенчмарках.
WEQA: Вопросы о здоровье в носимых устройствах с адаптивным запросом агентской логики
WEQA представляет агентскую архитектуру, адаптирующую запросы, которая объединяет языковые модели с специализированными инструментами анализа данных в носимых устройствах. Она превосходит базовые модели LLM и агентов по точности на 24% и демонстрирует улучшенную полезность и клиническую надежность в экспертизных и пользовательских оценках.
LEADS: агентское открытие гибридных моделей для кардиальной электрофизиологии
LEADS предлагает рамку, использующую агента LLM для открытия гибридных моделей кардиальной электрофизиологии через итеративный цикл рассуждения и действий. Он формулирует доменную знания как структурированное пространство действий, что позволяет создавать физически обоснованные, интерпретируемые и численно стабильные модели, превосходя как человечески спроектированные, так и другие подходы на основе LLM на синтетических и реальных кардиальных данных.