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generative language models
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System 1 模型在医疗任务中展现潜力，但落后于人类专家
一项近期研究评估了四种 System 1 模型在 86 个公共临床任务中的表现，涵盖 20 种语言，旨在评估它们提供快速、概率性答案的能力。这些模型在医学知识（AUROC 0.94）和文本理解（AUROC 0.93）方面取得了优异成绩，但在文本临床判断（AUROC 0.83）和基于图像的任务（AUROC 范围从 0.69 到 0.89）方面表现较弱。尽管 System 1 模型比生成式语言模型更快、能效更高，但在某些任务的准确性方面，…
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新的机器人学习策略将像素位置视为离散动作类别
研究人员推出了一种新颖的机器人学习方法——Action Map Policy (AMP)，该方法将3D闭环操作视为一个图像空间分类问题。该方法将3D动作投影到相机图像平面上，将每个像素视为一个离散类别，以管理维度并保留多模态。AMP在没有过大词汇量的情况下实现了高维动作的毫米级精度，推理速度比扩散策略更快，并在实验中展示了卓越的成功率和空间推理能力。