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Emory提出最新PolygonGNN框架:可捕捉通用多边形内外的空间关系 | KDD 2024

PolygonGNN是一种新型框架,用于学习包括单一和多重多边形在内的多边形几何体的表征,它通过异质可见图来捕捉多边形内外的空间关系,并利用图神经网络有效处理这些关系,以提高计算效率和泛化能力。该框架在五个数据集上表现出色,证明了其在捕捉多边形几何体有用表征方面的有效性。

来自主题: AI技术研报
4705 点击    2024-08-21 18:27
锚定效应与AI:智能算法如何应对认知偏差

随着人工智能技术的广泛应用,人们认为AI可以避免人类常见的认知偏差。然而,AI本身可能会表现出类似于人类的偏差,例如锚定效应。本文通过回顾“系统1”和“系统2”两个思维模式,探讨AI在这两种模式中的运作方式,分析AI产生认知偏差的原因,并通过具体实验展示AI在面对锚定效应时的表现。本文进一步探讨如何在理解这些局限性的基础上,合理利用AI来改善人类决策质量,并强调AI透明性和可解释性的重要性。

来自主题: AI技术研报
4658 点击    2024-08-21 14:33
多模态模型评测框架lmms-eval发布!全面覆盖,低成本,零污染

随着大模型研究的深入,如何将其推广到更多的模态上已经成为了学术界和产业界的热点。最近发布的闭源大模型如 GPT-4o、Claude 3.5 等都已经具备了超强的图像理解能力,LLaVA-NeXT、MiniCPM、InternVL 等开源领域模型也展现出了越来越接近闭源的性能。

来自主题: AI技术研报
9651 点击    2024-08-21 14:28