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Mella
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数学论文通过多项式复合无关性证明神经网络可识别性
本文利用有理曲线的变形和线性化方程核证明了Kohn、Marchetti、Massarenti和Mella的弱复合无关猜想。该证明利用黎曼-罗赫定理，从具有可控极点的切线场推导出矛盾。通过解决这些猜想，作者证明了采用足够高次数的通用多项式激活函数的神经网络是可识别的。
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新的MELLA数据集增强了低资源语言的MLLMs能力
研究人员开发了MELLA，一个旨在提高低资源语言多模态大语言模型（MLLMs）文化根植性的新型多模态数据集。与以翻译为中心的方法不同，MELLA采用双源策略，结合了用于文化背景的原生图像-alt文本对和用于语言丰富性的生成描述。实验表明，MELLA有助于MLLMs识别和阐述具有文化特性的实体，减少幻觉，并增强在资源有限语言中的理解能力。