Evaluating Confidence-Gated Retrieval with Matched Trajectory Replay
评估带匹配轨迹重放的置信门控检索
机构 * University of Southern California(南加州大学)
AI总结 本研究提出匹配轨迹重放协议,对比原始置信度与事后等渗校准在多跳问答系统中的表现,发现校准可提升承诺回答准确率但影响整体准确率,且无法估计检索预期收益。
Comments 5 Tables, 5 Figures
高校专区
评估带匹配轨迹重放的置信门控检索
机构 * University of Southern California(南加州大学)
AI总结 本研究提出匹配轨迹重放协议,对比原始置信度与事后等渗校准在多跳问答系统中的表现,发现校准可提升承诺回答准确率但影响整体准确率,且无法估计检索预期收益。
Comments 5 Tables, 5 Figures
GUI-Primitives:诊断视觉-语言GUI定位中的空间推理失败
机构 * University of Southern California(南加州大学) ; USC Information Sciences Institute(南加州大学信息科学研究所) ; Qatar Computing Research Institute (QCRI)(卡塔尔计算研究所)
AI总结 本文提出GUI-Primitives基准,通过994个含7种空间关系的对比指令对,发现多数视觉-语言GUI定位模型的失败源于候选定位而非关系理解,且标记候选可提升准确率。
Comments Accepted to EMNLP 2026 Main Conference
在存在替代工艺计划的情况下设计单元制造系统
机构 * Department of Mechanical Engineering, Khulna University of Engineering & Technology(Khulna大学工程与技术学院机械工程系) ; Department of Industrial Engineering and Management, Khulna University of Engineering & Technology(Khulna大学工程与技术学院工业工程与管理系) ; Thomas Lord Department of Computer Science, Viterbi School of Engineering, University of Southern California(南加州大学维特比工程学院托马斯·劳德计算机科学系) ; Department of Computer Science, American International University−Bangladesh(美国国际大学-孟加拉国计算机科学系)
AI总结 本文提出四种整数规划模型,用于在设计和运营阶段对零件和机器进行分组,以最小化单元内和单元间移动,同时讨论了该目标与其他目标如投资成本和运营成本的适用性。
一个非常大的视频推理套件
机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) ; Nanyang Technological University(南洋理工大学) ; Northeastern University(东北大学) ; University of Tübingen(图宾根大学) ; Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学) ; University of Michigan(密歇根大学) ; University of Southern California(南加州大学) ; Washington University in St. Louis(圣路易斯华盛顿大学) ; Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; East China Normal University(华东师范大学) ; Stanford University(斯坦福大学) ; University of Texas at Austin(得克萨斯大学奥斯汀分校) ; University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) ; Cornell University(康奈尔大学) ; San Jose State University(圣何塞州立大学) ; University of California, Irvine(加州大学尔湾分校) ; Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) ; University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校) ; Imperial College London(伦敦帝国学院) ; University of Wisconsin--Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) ; University of Edinburgh(爱丁堡大学) ; Hong Kong University of Science(香港科学大学) ; New York University(纽约大学) ; Auburn University(阿伯丁大学) ; Columbia University(哥伦比亚大学) ; University of Bristol(布里斯托大学) ; University of Waterloo(滑铁卢大学) ; The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) ; Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) ; University of Oxford(牛津大学) ; University of North Carolina at Chapel Hill(北卡罗来纳大学教堂山分校)
AI总结 VBVR数据集和评估框架旨在解决视频推理能力研究中的大规模数据缺乏问题,通过大规模实验观察到对未见任务的泛化能力。
Comments Homepage: this https URL (https://video-reason.com/?v=vbvr)