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新的SPORT框架通过原型解耦增强多视图聚类
研究人员开发了一个名为SPORT（面向不完整多视图聚类的结构感知原型解耦）的新框架，以解决现有不完整多视图聚类方法的局限性。SPORT将原型解耦为共享和视图特定的组件，以更好地捕捉共识语义和互补信息。它还结合了结构感知对比学习来保留聚类级别的关系，并使用混合插补策略来更准确地恢复缺失视图。在六个数据集上的实验表明，SPORT的性能优于最先进的方法。
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新的SPORT方法在无需人类数据的情况下训练多模态代理
研究人员开发了一种名为SPORT（分步偏好调整）的新颖方法，无需依赖大量人工标注数据即可训练多模态代理。该方法使用任务合成、步采样、步验证和偏好调整的迭代过程，使代理能够自主发现有效的工具使用策略。在GTA和GAIA基准上的评估显示，代理性能有了显著提高，突显了该方法的泛化能力。