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Hongyi Lin
Hongyi Lin
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新型扩散模型生成可控高风险驾驶场景
研究人员开发了一种新颖的生成安全关键驾驶场景以增强自动驾驶系统的管道，名为RiskMV-DPO。该方法通过整合目标风险水平与基于物理的风险建模，实现了风险可控的多视角场景生成。该系统合成了多样化的高风险动态轨迹，并使用几何外观对齐模块和区域感知直接偏好优化策略来确保时空连贯性和几何保真度。实验表明，3D检测mAP显著提高，Fréchet inception distance降低，为主动、风险可控的综合世界模型奠定了基础。
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研究发现数据污染对代码智能模型有细微影响
一项发表在arXiv上的新研究调查了数据污染对代码智能模型的影响，特别考察了不同类型的数据污染如何影响性能评估。该研究在Java和Python的 कोड 翻译、生成和摘要任务中测试了RoBERTa、GPT-2、LLaMA和StarCoder等多种模型。研究结果表明，虽然配对污染在预训练/微调范式中不会显著高估性能，但它确实会影响LLM在直接推理或小规模微调期间的表现。