Chain-of-Spot: Interactive Reasoning Improves Large Vision-Language Models
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Project Page: https://sites.google.com/view/chain-of-spot/
AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Project Page: https://sites.google.com/view/chain-of-spot/
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments 12 pages, 6 figures
专题命中 其他推理 :chain-of-thought(title,abstract)
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
专题命中 其他推理 :reasoning(title);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 其他推理 :reasoning(title);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments NLPCC 2023
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Accepted to CVPR 2023
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Accepted by CVPR 2023. Codes are available at this https://github.com/anosorae/IRRA
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments 10 pages + 7 page appendix, 7 figures
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Accepted in ACM MM2022
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Accepted to CVPR 2022
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments 13 pages, 10 figures
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Accepted by IJCAI 2021. Please cite the conference version
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments 11 pages, 5 figures, Neurocomputing
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments 44 pages, 2 tables, 6 figures
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments In Proceedings TARK 2019, arXiv:1907.08335
Journal ref EPTCS 297, 2019, pp. 293-312
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Accepted at IJCAI 2018. The first work that integrates high-level knowledge graph to reason about social relationships between person pair of interest in still image
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)
Comments 10 pages, 3 figures
Journal ref Physica A 391 (2012), pp. 1309-1314
机构 * TMLR Group, Hong Kong Baptist University(香港 Baptist 大学 TMLR 组) ; Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(Mohamed bin Zayed 人工智能大学) ; Department of Philosophy, Carnegie Mellon University(哲学系,卡内基梅隆大学) ; School of Computer Science, The University of Sydney(悉尼大学计算机科学学院) ; School of Mathematics and Statistics, The University of Melbourne(墨尔本大学数学与统计学学院) ; The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)
专题命中 其他推理 :reasoning(title,comments);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Extended version of our previous NeurIPS'24 conference paper (arXiv:2402.03941(2)); Chenxi and Yongqiang contributed equally; 78 pages, 44 figures; Project page: https://causalcoat.github.io/discovering-and-reasoning
专题命中 其他推理 :reasoning(title,journal_ref);分类 cs.CL、cs.AI
Journal ref Exploring the psychology of LLMs' moral and legal reasoning. Artificial Intelligence, Volume 224, 2024
基于知识图谱的大型语言模型用于疾病预测
机构 * Department of Computer Science, Emory University(埃默里大学计算机科学系) ; Division of Medical Sciences, Oxford University(牛津大学医学系) ; Department of Computer Science and Engineering, UCSC(UCSC计算机科学与工程系) ; Nell Hodgson Woodruff School of Nursing, Emory University(埃默里大学内尔·霍根·伍德鲁夫护理学院) ; School of Medicine, Emory University(埃默里大学医学院) ; Rollins School of Public Health, Emory University(埃默里大学罗林斯公共卫生学院)
专题命中 其他推理 :CoT(abstract,abstract_cn);chain-of-thought(abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文提出基于知识图谱的大型语言模型框架,用于提升疾病预测的准确性与解释性,通过构建时间一致的推理依据,在多个数据集上取得优于经典基线的性能。
video-SALMONN-R$^3$: 学习重看、重问和重答以实现高效视频理解
机构 * Tsinghua University(清华大学) ; ByteDance(字节跳动) ; University of Cambridge(剑桥大学)
专题命中 其他推理 :reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract);分类 cs.AI
AI总结 提出video-SALMONN-R$^3$,首个通过强化学习实现重看机制的视频大语言模型,无需链式思维冷启动,采用重答和重问策略提升视频问答效率与准确性。
Oyster-II:大语言模型中用于建设性安全对齐的强化学习
机构 * Alibaba AAIG(阿里巴巴人工智能全球研究院)
专题命中 其他推理 :reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract);分类 cs.AI
AI总结 研究大语言模型安全等问题,指出传统策略不足。基于Oyster-I范式,提出Oyster-II框架,采用强化学习结合零强化学习范式,在多基准测试中安全维度表现出色。
看见、思考、学习:一种自教的多模态推理器
专题命中 其他推理 :reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL
AI总结 本文提出See-Think-Learn框架,通过自训练提升多模态推理能力,结合感知与推理生成结构化推理过程,增强模型区分正确与误导性回答的能力。
Comments Accepted at The Winter Conference on Applications of Computer Vision 2026
通过内化学习
机构 * New York University(纽约大学) ; Toyota Technological Institute at Chicago(丰田芝加哥技术研究所) ; University of Chicago(芝加哥大学)
专题命中 其他推理 :CoT(abstract,abstract_cn);chain-of-thought(abstract);分类 cs.LG
AI总结 研究神经网络系统通过将显式计算过程吸收到自身权重中的内化机制,分析变换器如何内化半自动机模拟及链式思维令牌,首次证明简化单层变换器在奇偶性学习任务中成功内化的过程。
Comments first version, 43 pages