革命性创新：基于生成式AI的文本到游戏引擎重塑角色扮演游戏体验

Posted on 2024-07-11 in CS.AI • 19 words • 1 minute read

摘要

本文介绍了一种基于用户生成内容（UGC）的角色扮演游戏（RPG）的文本到游戏引擎框架。该框架利用基础模型将简单的文本输入转换为复杂的交互式RPG体验，动态渲染多模态格式的游戏故事，并实时调整游戏角色、环境和机制以响应玩家行动。通过这一框架，开发了“Zagii”游戏引擎，成功支持了数百种不同类型的RPG游戏，并促进了数万次在线用户游戏实例，验证了框架的有效性。本文展示了生成式AI在游戏生命周期中的变革性影响，预示着一个更加开放和民主化的游戏范式。

革命性的心力衰竭预测技术：基于注意力学习的深度模型

Posted on 2024-07-11 in CS.AI • 8 words • 1 minute read

摘要

本文介绍了一种基于注意力学习技术的心力衰竭预测方法，该方法利用心血管数据如射血分数和血清肌酐进行预测。文章提出了一种新的注意力学习模型，并通过不同的优化器和学习率进行微调，以提高预测的准确性。研究结果显示，该方法在心力衰竭预测方面表现出色，优于现有的LSTM方法。

高效机器遗忘：利用自然梯度下降实现数据删除的新算法

Posted on 2024-07-11 in CS.AI • 20 words • 1 minute read

摘要

本文针对机器学习模型中数据删除的挑战，提出了一种利用自然梯度下降（Natural Gradient Descent, NGD）的高效算法，以避免从头开始重新训练模型。该算法在凸模型中提供了强有力的隐私保证，并为非凸模型开发了一种实用的Min/Max优化算法。通过全面的评估，该算法在隐私性、计算效率和泛化能力方面显著优于现有方法，推动了机器遗忘理论和实践的发展。

"AI与道德决策：为何我们需要自动化，以及如何确保其正当性"

Posted on 2024-07-10 in CS.AI • 9 words • 1 minute read

摘要

本文探讨了在人工智能（AI）系统中自动化道德决策的必要性和潜在风险。作者Vincent Conitzer指出，尽管AI在日常决策中已被广泛接受，但在涉及重大道德影响的决策中，由于缺乏精确的数学框架来指导道德推理，人们对此类决策的自动化持怀疑态度。文章提出了几种情况，说明为何即使在缺乏明确道德框架的情况下，我们仍可能需要AI参与道德决策，并简述了这些决策的潜在风险。

"CPU上的LLM推理性能优化：新技术与应用前景"

Posted on 2024-07-10 in CS.AI • 13 words • 1 minute read

摘要

本文探讨了在CPU上优化大型语言模型（LLM）推理性能的问题，特别是在GPU资源受限的环境中。文章提出了一种易于部署的解决方案，通过减少KV缓存大小并确保精度，以及实施分布式推理优化，来加速LLM在CPU上的推理过程。该解决方案支持多种常用LLM模型，并通过实验验证了其在CPU上的良好推理性能可扩展性。

"GENIMA：通过图像生成模型解锁视觉运动控制的新纪元"

Posted on 2024-07-10 in CS.AI • 17 words • 1 minute read

摘要

本文介绍了一种名为GENIMA的新型行为克隆代理，它通过微调Stable Diffusion模型来“绘制关节动作”，并将这些图像输入到一个控制器中，该控制器将视觉目标转换为一系列关节位置。GENIMA在25个RLBench任务和9个真实世界操作任务中进行了研究，发现通过将动作提升到图像空间，互联网预训练的扩散模型可以生成优于现有视觉运动控制方法的策略，特别是在场景扰动和泛化到新对象方面。此外，该方法在缺乏深度、关键点或运动规划器等先验知识的情况下，与3D代理竞争。

"Pseudo-RIS: 革新引用图像分割的伪监督生成技术"

Posted on 2024-07-10 in CS.AI • 13 words • 1 minute read

摘要

本文提出了一种名为Pseudo-RIS的新框架，用于自动生成高质量的分割掩码及其对应的引用表达，作为引用图像分割（RIS）的伪监督。这些伪监督允许训练任何监督的RIS方法，而无需人工标注的成本。通过整合现有的分割和图像字幕基础模型，利用其广泛的泛化能力，Pseudo-RIS能够生成具有高度区分性的引用表达，从而在RIS基准数据集上显著超越弱监督和零样本SoTA方法，甚至在未见领域中超越完全监督方法。此外，将该方法与人工标注结合，进一步凸显了其在半监督学习应用中的潜力。

"SaMoye：革命性的零样本歌唱声音转换技术"

Posted on 2024-07-10 in CS.AI • 8 words • 1 minute read

摘要

本文介绍了一种名为SaMoye的端到端特征解耦模型，用于实现零样本多对多歌唱声音转换（SVC）。SaMoye模型通过将歌唱声音的特征分解为内容、音色和音调特征，实现了在不依赖大量训练样本的情况下，将一首歌的演唱者声音转换为另一个演唱者的声音，同时保持音乐内容如节奏和旋律的一致性。此外，本文还建立了一个大规模的无标签歌唱声音数据集，包含150万个纯净的歌唱声音片段，涵盖至少10,000名歌手，以支持零样本性能。

"SEE方法：利用无标注证据的假新闻检测新突破"

Posted on 2024-07-10 in CS.AI • 8 words • 1 minute read

摘要

本文提出了一种名为SEE的新型假新闻检测方法，该方法通过搜索、检查和早期终止三个主要阶段，利用网络搜索的无标注证据进行假新闻检测。SEE方法不依赖于人工预处理的证据，而是通过注意力机制和早期终止机制，有效地融合新闻和证据信息，以提高检测的准确性和效率。实验结果表明，SEE方法在多个数据集上优于现有的最先进方法，显示出其在假新闻检测领域的先进性和实用性。

"TransRL：结合物理模型与强化学习的实时交通路由优化"

Posted on 2024-07-10 in CS.AI • 13 words • 1 minute read

摘要

本文探讨了在不确定性条件下实时系统最优交通路由的问题，特别是在大型交通网络中。传统的基于物理模型的方法对不确定性和模型不匹配敏感，而模型自由的强化学习则面临学习效率和可解释性问题。为此，本文提出了一种名为TransRL的新算法，该算法结合了强化学习与物理模型，以提高性能、可靠性和可解释性。TransRL通过建立基于物理模型的确定性策略，并从中学习一个可微分且随机的教师策略，以最大化累积奖励并最小化当前策略与教师策略之间的Kullback-Leibler（KL）散度。实验结果表明，TransRL在多个交通网络中表现优于基于交通模型的方法和现有的强化学习算法，如近端策略优化（PPO）和软演员-评论家（SAC）。此外，TransRL的行动表现出更高的可靠性和可解释性。

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