首先,我们介绍了EP和ED架构。网络架构的参数如下:Transformer 编码层:3,解码层:3,HeadNum:4,HeadDim:256。z是一个具有dv维的向量,其中dv是注意力模块中值矩阵的维度。由于编码器的输出为(n,dv),其中n是实体的数量,因此池化沿着n个实体合并,解码器使用ei作为查询来提取信息。 这里我们使用zi来表示不变排列表示,...
最近有一些学者尝试利用Transformer将全局奖励分解为局部奖励来缓解此问题,但是其目前只适用于小规模场景,效果不甚理想。 Mixed-motive games中存在的问题:(1)异质化奖励问题:不同的agents的目的不一样,尤其是当某个agent的个人利益与集体利益之间存在冲突时;(2)如何评价量化总体社会效益问题:对于个体agents难以理解其...
shell=True,capture_output=True,text=True).stdoutreturnstr(out)defbrowser(query:str):"""Search the query in the browser with the `browser` tool.Args:query (str): The query to search in the browser.Returns:str: The search
Smart Energy meter using Power Factor Meter and Instrument Transformer. Commun. Appl. Electron. 2016, 4, 31–37. [Google Scholar] [CrossRef] Rocha, H.R.O.; Honorato, I.H.; Fiorotti, R.; Celeste, W.C.; Silvestre, L.J.; Silva, J.A.L. An artificial intelligence based scheduling ...
Advanced version of Lunar assistant. Deepy Advanced contains Spelling Preprocessing, Sentence Segmentation, Entity Linking and Intent Catcher annotators, Harvesters Maintenance GoBot Skill for goal-oriented responses, and AIML-based open-domain Program-y Skill based on Dialog Flow Framework. ...
python startup.py "Write a cli snake game" --code_review True After running the script, you can find your new project in theworkspace/directory. Check out the demo video onhttps://github.com/geekan/MetaGPTto see this command in action: ...
为了有效解决幻觉和冗余问题,GameGPT框架策略性地采用了一系列方法,包括: 双重协作 通过内部词典进行指令调整 代码解耦。 值得注意的是,双重协作涉及LLMs与小型专家深度学习模型之间的交互,以及执行角色和审查角色之间的协作参与。这些协同作用已经在实践中证明了它们在框架内缓解幻觉和冗余的有效性。 论文效果 总而言之...
Advanced version of Lunar assistant. Deepy Advanced contains Spelling Preprocessing, Sentence Segmentation, Entity Linking and Intent Catcher annotators, Harvesters Maintenance GoBot Skill for goal-oriented responses, and AIML-based open-domain Program-y Skill based on Dialog Flow Framework. ...