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7B models
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AI通过新的矛盾解决监督框架学习卡通幽默
研究人员开发了一个名为矛盾解决监督(IRS)的新框架,以提高AI模型的多模态幽默理解能力。该框架将幽默理解分解为识别矛盾、解决矛盾以及与人类判断保持一致。当应用于7B、32B和72B参数模型时,IRS在《纽约客》卡通标题竞赛基准测试中提高了性能,其中最大的模型达到了76.10%的排名分数,超过了非专业人类表现和现有的多模态基线。
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PathRouter框架通过将奖励与检索质量对齐来改进代理图检索增强生成
研究人员推出了一种新颖的训练框架PathRouter,旨在增强代理图检索增强生成(GraphRAG)系统。该框架解决了仅基于结果的强化学习中固有的奖励别名和搜索-更新歧义等问题。PathRouter根据答案正确性和证据路径重叠来评估轨迹,区分不同类别以抑制捷径同时鼓励证据搜寻。实验表明,PathRouter在各种模型规模下显著提高了答案F1分数和证据路径重叠度。