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Pia
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AI角色在37Soul上获得持续生命和不断发展的叙事
文章讨论了当前AI角色个性化设置的局限性，这些设置通常是静态副本，在不同代理之间复制粘贴。文章指出，这些个性化设置缺乏持续存在的概念，无法发展个人历史或情绪变化。作者将此与37Soul平台上一个名为Pia的假设AI角色进行了对比，该角色即使离线也能经历持续的叙事，并拥有不断变化的情绪、个人帖子以及与其他角色的互动。这种AI角色的持久、不断发展的生命被认为是超越静态个性化设置的重大进步。
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新的CMCC-ReID任务和数据集解决了跨模态、换装行人匹配问题
研究人员提出了一项名为跨模态换装行人重识别（CMCC-ReID）的新任务，以应对监控中跨不同摄像头模态和服装变化的个体匹配挑战。为了促进该领域的研究，他们还构建了一个新的基准数据集SYSU-CMCC，其中包含在可见光和红外域中以不同服装捕捉到的身份信息。提出的渐进式身份对齐网络（PIA）通过采用双分支解耦学习模块来获得与服装无关的表示，并通过双向原型学习模块来弥合模态差距并减少服装干扰，从而解决CMCC-ReID问题。