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Minos
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新流程使用人工智能评估荣誉候选人的公众情绪
研究人员开发了一个模块化数据科学流程，利用开源情报来估算公众对个人的情绪。该方法将各种自然语言处理技术结合起来，包括使用VADER等算法进行情绪分析以及一个名为MINOS的领域特定工具，以评估声誉风险和公众贡献。该流程已在英国荣誉制度上进行了演示，显示了其在关键决策中进行透明且可复现的情绪评估的潜力。
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MINOS模型在图像-文本任务上实现了SOTA跨模态评估
研究人员推出MINOS，一个新颖的跨模态评估模型，旨在评估双向图像和文本生成的质量。与依赖大型、未经整理的数据集的先前方法不同，MINOS在名为Minos-57K的精心构建的数据集上进行了训练，该数据集经过了严格的质量控制。这种方法使MINOS在16个非领域数据集上实现了图像到文本和文本到图像任务的最新性能，即使训练数据比先前模型少。