Zobrazeno 1 - 10
of 241
pro vyhledávání: '"Wu, Yilong"'
Autor:
Zhang, Ming, Huang, Caishuang, Wu, Yilong, Liu, Shichun, Zheng, Huiyuan, Dong, Yurui, Shen, Yujiong, Dou, Shihan, Zhao, Jun, Ye, Junjie, Zhang, Qi, Gui, Tao, Huang, Xuanjing
Task-oriented dialogue (TOD) systems aim to efficiently handle task-oriented conversations, including information collection. How to utilize TOD accurately, efficiently and effectively for information collection has always been a critical and challen
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.21693
Autor:
Duan, Yifan, Zhang, Xinran, You, Guoliang, Wu, Yilong, Li, Xingchen, Li, Yao, Chu, Xiaomeng, Peng, Jie, Zhang, Yu, Ji, Jianmin, Zhang, Yanyong
Autonomous systems often employ multiple LiDARs to leverage the integrated advantages, enhancing perception and robustness. The most critical prerequisite under this setting is the estimating the extrinsic between each LiDAR, i.e., calibration. Despi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.05589
Autor:
Ye, Junjie, Li, Sixian, Li, Guanyu, Huang, Caishuang, Gao, Songyang, Wu, Yilong, Zhang, Qi, Gui, Tao, Huang, Xuanjing
Publikováno v:
Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 2024 (Volume 1: Long Papers)
Tool learning is widely acknowledged as a foundational approach or deploying large language models (LLMs) in real-world scenarios. While current research primarily emphasizes leveraging tools to augment LLMs, it frequently neglects emerging safety co
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.10753
Autor:
Ye, Junjie, Wu, Yilong, Gao, Songyang, Huang, Caishuang, Li, Sixian, Li, Guanyu, Fan, Xiaoran, Zhang, Qi, Gui, Tao, Huang, Xuanjing
Tool learning has generated widespread interest as a vital means of interaction between Large Language Models (LLMs) and the physical world. Current research predominantly emphasizes LLMs' capacity to utilize tools in well-structured environments whi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.08326
Autor:
Ye, Junjie, Li, Guanyu, Gao, Songyang, Huang, Caishuang, Wu, Yilong, Li, Sixian, Fan, Xiaoran, Dou, Shihan, Zhang, Qi, Gui, Tao, Huang, Xuanjing
Existing evaluations of tool learning primarily focus on validating the alignment of selected tools for large language models (LLMs) with expected outcomes. However, these approaches rely on a limited set of scenarios where answers can be pre-determi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.00741
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
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:
In Advanced Engineering Informatics August 2023 57
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.