本文将介绍由商汤科技&上海人工智能实验室开源决策智能平台（OpenDILab）团队发表在2023 NeurIPS Datasets and Benchmarks Track 上的工作 LightZero，期待能够吸引更多的开源社区开发者参与讨论和实践，共同探索 MCTS 系列算法的新篇章。论文名称： LightZero: A Unified Benchmark for Monte Carlo Tree Search in Genera...
4 - 杰出数据集和基准奖(Outstanding Datasets and Benchmarks Awards) 4.1 - ClimSim:用于混合物理-ML气候仿真的大型多尺度数据集(ClimSim: A Large Multi-scale Dataset for Hybrid Physics-ML Climate Emulation) 4.2 - Decoding Trust:GPT模型可信度的综合评估(DecodingTrust: A Comprehensive Assessment of Trus...
本文将介绍由上海人工智能实验室开源决策智能平台(OpenDILab)团队发表在 2023 NeurIPS Datasets and Benchmarks Track 上的工作 LightZero,期待能够吸引更多的开源社区开发者参与讨论和实践,共同探索 MCTS 系列算法的新篇章。 论文标题: LightZero: A Unified Benchmark for Monte Carlo Tree Search in General Sequentia...
本文介绍我们最新发表在NeurIPS 2023 Datasets and Benchmarks Track上的一篇文章:《LIBERO: Benchmarking Knowledge Transfer in Lifelong Robot Learning》。我们搭建了一个全新的机器人持续模仿学习环境LIBERO,针对机器人持续学习问题中持续学习算法、网络架构、任务顺序、任务空间/目标/物体变化、语言嵌入、预训练等众多...
本文将介绍由商汤科技&上海人工智能实验室开源决策智能平台(OpenDILab)团队发表在2023 NeurIPS Datasets and Benchmarks Track 上的工作 LightZero,期待能够吸引更多的开源社区开发者参与讨论和实践,共同探索 MCTS 系列算法的新篇章。 论文名称: LightZero: A Unified Benchmark for Monte Carlo Tree Search in General...
Octavius: Mitigating Task Interference in MLLMs by combining Mixture-of-Experts (MoEs) with LoRAs released on Arxiv! Camera ready version of LAMM is available onArxiv. 📆 [2023-10] LAMM is accepted by NeurIPS2023 Datasets & Benchmark Track! See you in December!
[NeurIPS 2023 Track Datasets and Benchmarks] OpenLane-V2: The First Perception and Reasoning Benchmark for Road Driving - OpenDriveLab/OpenLane-V2
4 - 杰出数据集和基准奖(Outstanding Datasets and Benchmarks Awards) 图源:旺知识 4.1 - ClimSim:用于混合物理-ML气候仿真的大型多尺度数据集(ClimSim: A Large Multi-scale Dataset for Hybrid Physics-ML Climate Emulation) 作者:YuS.等人。 图源:https:///pdf/2306.08754.pdf ...
届时提交的论文和数据集将通过OpenReview进行审查,以促进更多的公众讨论,而最受欢迎的提交也将在2021年的首届研讨会上公布。 参考链接: https://twitter.com/joavanschoren/status/1379909326748454926 https://neuripsconf.medium.com/announcing-the-neurips-2021-datasets-and-benchmarks-track-644e27c1e66c...
来自浙江大学、北京大学、哈佛医学院、剑桥大学及西湖大学的交叉研究团队在 NeurIPS 2022 Datasets and Benchmarks 发布数据集 METS-CoV,是首个从医学角度标注新冠社交媒体文本的命名实体(NER)和目标实体情感分析(TSA)的数据,可帮助研究人员使用自然语言处理模型从社交媒体文本中挖掘更有价值的医学信息。