Zobrazeno 1 - 10
of 61
pro vyhledávání: '"Tang Yaohua"'
Current Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems concatenate and process numerous retrieved document chunks for prefill which requires a large volume of computation, therefore leading to significant latency in time-to-first-token (TTFT). To reduc
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.07590
We present a generative dialogue system capable of operating in a full-duplex manner, allowing for seamless interaction. It is based on a large language model (LLM) carefully aligned to be aware of a perception module, a motor function module, and th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.19487
It is well known that modeling and forecasting realized covariance matrices of asset returns play a crucial role in the field of finance. The availability of high frequency intraday data enables the modeling of the realized covariance matrices direct
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2107.10602
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Mao, Jieying, Wang, Qiong, Yang, Yaying, Pan, Feng, Zou, Ziwei, Su, Xiaona, Wang, Yi, Liu, Wei, Tang, Yaohua
Publikováno v:
Journal of Fungi; Oct2024, Vol. 10 Issue 10, p720, 19p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
In this paper, we propose phraseNet, a neural machine translator with a phrase memory which stores phrase pairs in symbolic form, mined from corpus or specified by human experts. For any given source sentence, phraseNet scans the phrase memory to det
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1606.01792
We first show that a better analysis of the algorithm for The Two-Sage Stochastic Facility Location Problem from Srinivasan \cite{sri07} and the algorithm for The Robust Fault Tolerant Facility Location Problem from Byrka et al \cite{bgs10} can rende
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1207.0271
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Industrial Electronics; 2024, Vol. 5 Issue: 3 p1030-1038, 9p