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Kartikeya
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Thompson Sampling 在贝叶斯老虎机模型中被证明在错误方面具有 2-竞争性
一篇新发表在 arXiv 上的论文详细介绍了一个在贝叶斯老虎机模型方面的理论进展，证明了 Thompson sampling 在错误方面具有 2-竞争性。这意味着 Thompson sampling 所犯的错误预期数量最多是任何其他策略的两倍。该分析适用于独立的潜在臂（arm）过程，其中臂仅在被抽取时才会演变，证实了 Guha 和 Munagala 在 2014 年对随机老虎机提出的猜想。该结果适用于各种加权方案，包括固定视野和几何贴现。
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VLMs 实现开放词汇视频场景图生成
一种新的视频场景图生成（SGG）方法利用视觉语言模型（VLMs）来创建视频内容的结构化、机器可读的描述。与依赖固定词汇的传统 SGG 方法不同，这种方法使用 Qwen2.5-VL 等开放词汇 VLMs 直接从视觉和语言线索生成描述。该过程包括从视频中选择关键帧，然后使用 VLM 识别对象、人物及其关系，形成一个可编程分析的图。