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Replay
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新框架支持演化用户意图的持续学习
研究人员开发了一种新颖的开放世界场景持续学习框架，解决了新兴和演化用户意图的发现挑战。该方法利用自适应 \(\\beta\)-VAE 对话句进行编码，生成潜在表示和不确定性估计，以区分已知意图和新意图。多信号决策机制结合了分类器置信度、后验不确定性和 DP-GMM 似然性，以识别和聚类潜在的新意图，仅推广可靠的聚类来扩展标签空间。采用了 Replay 和 Elastic Weight Consolidation 等技术来缓解灾难性遗忘…
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自动技能构建工具难以区分真实流程与嵌合体
由dev48v开发并以MIT许可发布的`auto-skill-builder`工具旨在从会话日志中提取可重用技能。虽然该工具成功验证了36个挖掘出的技能，但它在区分真实流程与“嵌合体”（由拼接步骤构建的技能）方面遇到了困难。一个关键的挑战在于过滤掉这些嵌合体，因为标准的统计方法无法将它们与真实流程区分开来。该工具的默认配置会生成一个技能并通过所有测试，但这似乎是通过绕过验证并可能掩盖错误来实现的。
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LLM代码裁判缺乏细微差别，类比裁判法凸显缺陷
本文讨论了使用大型语言模型（LLM）作为代码裁判的局限性，并将其与裁判漏看关键重播进行类比。文章认为，虽然LLM可以对代码发表意见，但它们的判断可能存在缺陷或不完整，就像裁判的决定可能受到不完整信息的影响一样。