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self-perception
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AutoConcept 在无训练的情况下改进了元数据感知图像检索
研究人员开发了 AutoConcept，一种新颖的、训练无关的组合图像检索（CIR）重排序方法，该方法利用元数据来改进结果。该方法将概念证据转化为可解释的记忆，过滤掉嘈杂的概念，并通过辅助负面惩罚来对齐查询相关的正面约束。AutoConcept 通过推理时校准将基础检索分数与基于元数据的概念-候选对齐相结合，在 FashionIQ 数据集上展示了比 WeiMoCIR 等现有方法显著的早期排名改进。
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生成式模型模拟态度改变理论
研究人员开发了一种新的工作流程，使用生成式模型创建可执行的态度改变理论模拟。该方法将认知失调、自我一致性和自我感知等理论渲染为Concordia库中的参与者-环境模拟。这些实现成功复制了经典心理学实验的行为模式，但要获得稳定的结果，需要解决口头描述中的不确定性和历史实验假设问题。迭代模型稳定过程突显了原始理论中未完全记录的操作和社会生态依赖性。