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Haoyang Chen
Haoyang Chen
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新方法从NLP基准语言中提取可执行表示
研究人员开发了一种从NLP基准中的自然语言指令中提取可执行表示（称为computables）的方法。这些computables提供运行时行为和跟踪作为语义理解的证据，弥合了形式语义与文本推理之间的差距。通过有效处理隐含假设和外部知识，该方法在包括数学推理、因果推理以及法律/生物医学领域在内的各种基准上都表现出卓越的性能。
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Any2Any框架统一遥感数据翻译
研究人员开发了Any2Any，一个用于在不同遥感数据模态之间进行翻译的新型框架。该方法通过将多样化的输入投影到共享的潜在空间来统一翻译过程，克服了成对翻译方法的局限性。该框架利用轻量级适配器来优化翻译，并在RST-1M上进行训练，这是一个具有跨五种模态的配对观测值的新型大规模数据集。实验表明，Any2Any即使对于未见的模态组合也具有卓越的性能和泛化能力。