本篇论文已被 NeurIPS 2024 Dataset & Benchmark Track 接收,作者来自上海交通大学 IWIN 计算智能团队和上海人工智能实验室。其中,第一作者王骥泽是上海交通大学自动化系一年级博士生,研究方向涉及大模型智能体、自然语言处理。 利用语言模型调用工具,是实现通用目标智能体(general-purpose agents)的重要途径,对语言模型...
GTA 通过设计真实世界场景的用户问题、真实部署的工具和多模态输入,建立了一个全面、细粒度的评估框架,能够有效评估大语言模型在复杂真实场景下的工具使用能力。 本篇论文已被 NeurIPS 2024 Dataset & Benchmark Track 接收,作者来自上海交通大学 IWIN 计算智能团队和上海人工智能实验室。其中,第一作者王骥泽是上海交通...
为了解决这一问题，上海大学、山东大学、埃默里大学等学术机构的研究人员联合推出了TEG-DB，一个全面的基于文本边的图数据集和基准测试（A Comprehensive Dataset and Benchmark of Textual-Edge Graphs）。目前，论文已被NeurIPS Datasets and Benchmark Track 2024接收。其主要有三个特点：1. TEG-DB datasets提供了涵...
并被NeurIPS 2024 的Dataset Track接收。这是首个专门为自动驾驶世界模型研究而设计的数据集，拥有丰富的...
近日,机器学习领域的国际顶级会议NeurIPS 2024公布了录用论文列表,博士生卢俊宇关于有害模因检测的研究成果被Dataset & Benchmark Track录取为长文。NeurIPS被CCF推荐为A类国际学术会议,在学术界及业界均享有盛誉。其中,Dataset & Benchmark Track是发布高质...
本篇论文已被 NeurIPS 2024 Dataset & Benchmark Track 接收,作者来自上海交通大学 IWIN 计算智能团队和上海人工智能实验室。其中,第一作者王骥泽是上海交通大学自动化系一年级博士生,研究方向涉及大模型智能体、自然语言处理。 利用语言模型调用工具,是实现通用目标智能体(general-purpose agents)的重要途径,对语言模型...
本篇论文已被 NeurIPS 2024 Dataset & Benchmark Track 接收,作者来自上海交通大学 IWIN 计算智能团队和上海人工智能实验室。其中,第一作者王骥泽是上海交通大学自动化系一年级博士生,研究方向涉及大模型智能体、自然语言处理。 利用语言模型调用工具,是实现通用目标智能体(general-purpose agents)的重要途径,对语言模型...
为了解决这一问题,上海大学、山东大学、埃默里大学等学术机构的研究人员联合推出了TEG-DB,一个全面的基于文本边的图数据集和基准测试(A Comprehensive Dataset and Benchmark of Textual-Edge Graphs)。 目前,论文已被NeurIPS Datasets and Benchmark Track 2024接收。
Dataset Decomposition: Faster LLM Training with Variable Sequence Length Curriculum Hadi Pour Ansari, Chun-Liang Li, Rick Chang, Pavan Kumar Anasosalu Vasu, Cem Koc, Vaishaal Shankar, Oncel Tuzel GENOT: Entropic (Gromov) Wasserstein Flow Matching with Applications to Single-Cell Genomics ...
为了解决这一问题,上海大学、山东大学、埃默里大学等学术机构的研究人员联合推出了TEG-DB,一个全面的基于文本边的图数据集和基准测试(A Comprehensive Dataset and Benchmark of Textual-Edge Graphs)。 目前,论文已被NeurIPS Datasets and Benchmark Track 2024接收。