近日，Meta 提出了 Agent-as-a-Judge 的概念，被视为智能体优化方面的又一重要成果。传统的智能体评估方式往往只关注最终结果，忽略了执行过程中的关键细节，或依赖大量人力进行评估。为了解决这一痛点，Meta ...

同时阅读了关于多模态以及特征融合的论文，使用LSTM-Attention和CNN进行文档层面特征提取，同时结合Mairesse语言学特征，将多个层面提取的特征融合起来进行分析，最终使用Pytorch进行模型实现。 相较于前人工作，个性判断准确率得到提升。其中4个类别的提升分别 ...

这项技术利用了一种称为Transformer-LSTM编解码器的模型，它结合了Transformer的并行处理能力和LSTM（长短期记忆网络）的时序分析能力，从而更有效地捕捉船舶航行中的异常行为。 通过分析船舶自动识别系统（AIS）收集的大量数据，该模型能够学习正常的航行模式 ...

机器之心报道编辑：佳琪、蛋酱自从 Transformer 模型问世以来，试图挑战其在自然语言处理地位的挑战者层出不穷。这次登场的选手，不仅要挑战 Transformer ...

这部分将探讨最小版本的 LSTM 和 GRU 与几种流行的序列模型相比的经验性能。 选择性复制。此处考虑 Mamba 论文中的长序列选择性复制任务。与最初的 ...

可以充分发挥java的web优势，也可以充分发挥python在深度学习、机器学习的优势。这个框架属于全中国唯一一套。 2.使用LSTM机器学习深度学习完成情感分析，制作词云图。 3.使用Spark大数据技术完成统计图的实现。 4.使用python爬取微博实时数据。