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Lagent：从零搭建你的 Multi-Agent_lagent从零搭建你的 multi-agent

参考资料： TutorialdocsL2Agent at camp4 · InternLMTutorialhttps:githubInternLMTutorialtreecamp4docsL2

Multi Lagent Agentlagent Agent

admin 3月前

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LLMs之Multi-Turn Conversation：《LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation》的翻译与解读

LLMs之Multi-Turn Conversation：《LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation》的翻译与解读导读：该论文通过一个大规模、可复现的“分

Multi LLMs Turn Lost Conversation

admin 3月前

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短文阅读1:Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate

ESMM摘要INTRODUCTION全样本多任务模型对比实验个人总结ESMM 代码摘要用户行为的顺序模式：impression → click → conversion 准确估计点击后post-click 的

短文 Multi task Model Effective

admin 4月前

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A Multi-Scale Approach for Graph Link Prediction

总结：小改进，对于一个节点的两个邻居，若这两邻居包含相似和冗余的信息时，GNN模型的表现就会变差，本篇paper设置了规则对这些相

Approach Scale Multi prediction LINK

admin 4月前

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论文阅读MVBench: A Comprehensive Multi-modal Video Understanding Benchmark

摘要(Abstract)：论文介绍了MVBench，这是一个全新的多模态视频理解基准测试，旨在评估多模态大型语言模型（MLLMs）在视频理解方面的能力。目前许多基准测试主要集中在静态图像任务的空间理解上，而忽视了动态视频任务中的时间理

论文 Comprehensive MVBench Multi Benchmark

admin 6月前

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Knowledge Graphs Meet Multi-Modal Learning: A Comprehensive Survey综述学习笔记

前言这篇综述经过导师和师姐双重推荐，和我的研究方向-古诗文多模态知识图谱的搭建与应用非常契合，应当认真学习并全面理解。这里单开一篇专门记录，希望能有所收获.这篇综述主要介绍的

学习笔记 meet Multi Knowledge Graphs

admin 6月前

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Neurlps2024论文解析|Visual CoT Advancing Multi-Modal Language Models with a Comprehensive Dataset

论文标题 Visual CoT: Advancing Multi-Modal Language Models with a Comprehensive Dataset and Benchmark for Chain-of-Thought

论文 CoT Advancing visual Multi

admin 6月前

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Knowledge Graphs Meet Multi-Modal Learning: A Comprehensive Survey

D. MMKG Inference Multi-modal Knowledge Graph CompletionMulti-modal Knowledge Graphs Reasoning

meet Multi Knowledge Graphs Comprehensive

admin 6月前

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Legal Judgment Prediction via Multi-Perspective Bi-Feedback Network

Legal Judgment Prediction via Multi-Perspective Bi-Feedback NetworkTitle:Legal Judgment Prediction via Multi-Perspect

prediction Multi Legal Judgment feedback

admin 6月前

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End-to-End Multi-Tab Website Fingerprinting Attack: A Detection Perspective

2022 检测模型 code 多标签、重叠挑战

Website tab Multi Fingerprinting perspective

admin 6月前

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小样本目标检测（FSOD）：Multi-Perspective Data Augmentation for Few-shot Object Detection

论文作者：Anh-Khoa Nguyen Vu,Quoc-Truong Truong,Vinh-Tiep Nguyen,Thanh Duc Ngo,Thanh-Toan Do,Tam V. Nguyen 作者单位&a

样本目标 Multi FSOD perspective

admin 6月前

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Learning the Evolutionary and Multi-scale Graph Structure for Multivariate Time Series Forecasting

将时间序列的相互作用描述为一个图结构，变量表示为图节点，近年来的研究显示了将图神经网络应用于多元时间序列预测的巨大前景。沿着这条线，现有的方法通常假设决定图神经网络聚合方式的图结构(或邻接矩阵)是通过定义或自学习固定的。然而，变量之间的相互

Scale Graph Multi learning Evolutionary

admin 7月前

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深度多兴趣网络,Deep Multi-Interest Network for Click-through Rate Prediction （DMIN）

深度多兴趣网络,Deep Multi-Interest Network for Click-through Rate Prediction （DMIN）论文下载地址目的整体思路实现细节论文下载地址目的根据用户

深度兴趣网络 Multi deep

admin 7月前

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Windows 10 (multi-edition) VL 和 Windows 10 (multi-edition) 具体区别!

转载于:https:blog.51ctosuperxing1976773

区别 Windows Multi Vl Edition

admin 7月前

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《论文阅读》DialogXL: All-in-One XLNet for Multi-Party Conversation Emotion Recognition

《论文阅读》DialogXL: All-in-One XLNet for Multi-Party Conversation Emotion Recognition 简介思路出发点任务定义模型结构构造输入模型架构 Utterance

论文 XLNet DialogXL Multi Recognition

admin 7月前

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【论文阅读】Modeling Multi-turn Conversation with Deep Utterance Aggregation

目录一、简介二、方法1.任务2. 模型架构Utterance RepresentationTurns-aware AggregationMatching Attention FlowResponse MatchingAttentive Tu

论文 Multi Modeling Turn aggregation

admin 7月前

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Multi-Task Learning for Emotion Recognition in Conversation with Emotion Shift

基于情绪转移的对话情绪识别的多任务学习摘要 1 介绍 2. 相关工作 2.1 对话中的情感识别 2.2 多任务学习 3. 提出的方法 3.1 准备工作 3.1.1 对话中的情感识别（ERC） 3.1.2 情绪转移（ES） 3.2 提出的方

learning task Multi Emotion shift

admin 7月前

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【论文阅读】LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation：大模型多轮对话迷航现象研究

【论文阅读】LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation：大模型多轮对话迷航现象研究基本信息论文链接：LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation 作者：Phil

模型现象论文 LLMs Multi

admin 7月前

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LLMs之Multi-Turn：《LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation》翻译与解读

LLMs之Multi-Turn：《LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation》翻译与解读导读：该论文通过模拟实验揭示了LLM在多轮、不明确对话中存在严重的性

Multi LLMs Turn Conversation Lost

admin 8月前

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