爱可可 AI 前沿推介(8.10)

文章预览

LG - 机器学习 CV - 计算机视觉 CL - 计算与语言 AS - 音频与语音 RO - 机器人 1、[CL] Diffusion Guided Language Modeling 2、[CV] What could go wrong? Discovering and describing failure modes in computer vision 3、[LG] The Data Addition Dilemma 4、[CL] Better Alignment with Instruction Back-and-Forth Translation 5、[CL] EfficientRAG：Efficient Retriever for Multi-Hop Question Answering 摘要：扩散引导语言建模、在计算机视觉中发现和描述失败模式、数据添加困境、用指令往返翻译实现更好的对齐、高效的多跳问答检索器 1、[CL] Diffusion Guided Language Modeling J Lovelace, V Kishore, Y Chen, K Q. Weinberger [Cornell University] 扩散引导语言建模 要点: 目前的语言模型在文本生成方面表现出色，但对于许多应用，期望能控制生成文本的属性，如情感或毒性。 对于自回归语言模型，现有的指导方法易受到级联的解码错误影响，降低性能。扩散模型 ………………………………